Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "odszumianie sygnału" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Wpływ parametrów banku filtrów na skuteczność redukcji szumu w sygnale pomiarowym przy zastosowaniu algorytmu dyskretnej transformacji falkowej
Influence of filter bank parameters on signal denoising using discrete wavelet transform
Autorzy:
Dróżdż, Łukasz
Roj, Jerzy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/267431.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
dyskretna transformacja falkowa
odszumianie sygnału
cyfrowe przetwarzanie sygnałów
discrete wavelet transform
signal denoising
digital signal processing
Opis:
W artykule przedstawiono metodę usuwania szumu z sygnału pomiarowego bazującą na zastosowaniu dyskretnej transformacji falkowej. Przeprowadzone badania miały na celu wskazanie wpływu parametrów banku filtrów na skuteczność redukcji szumu w sygnale pomiarowym. Badania obejmowały ustalenie wpływu rodzaju falki oraz liczby poziomów dekompozycji na skuteczność algorytmu usuwania szumu. Prawidłowy dobór tych parametrów jest kluczowy do prawidłowego działania algorytmu.
Paper describes signal denoising algorithm based on discrete wavelet transform. Research includes search how filterbank parameters influences on signal denoising. Paper describes how decomposition count and wavelet type influences on denoising process. Right choice of this parameters is very important to algorithm performs well. The wavelet transform algorithm is a tool enabling the analysis of signals by presenting them using a scaled and time-shifted function called a „mother wavelet”. Signal analysis requires decomposition process performed by filter banks witch parameters depends on mother wavelet and count of decomposition iterations. Presented wavelet signal denoising technique focuses on transform coefficient correction based on estimated noise parameters. This correction can be performed in many ways, depending on used strategy. Paper presents hard thresholding algorithm based on adaptive noise parameters estimation. According to simulation results the mother wavelet choice is not as important, as choice of right decompositions level count. Presented method provides better results than other common methods such Gaussian filter or average filter.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2019, 66; 11-14
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies