Informacja

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

Wyszukujesz frazę "chi-square" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Background noise distribution for noise object tracking in Track-Before-Detect systems using minimal chi-square statistic
Autorzy:
Mazurek, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/97437.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
Tematy:
noise measurements
noise signal
chi-square statistic
track-before-detect
Opis:
Tracking of the noise signal in noise measurements needs special techniques. The difference between object and background noise is defined, using the noise distribution. The proposed technique is based on the model of the background noise. The window based approach is used for input signal preprocessing. The comparison of two distributions - empirical and observed is used. The global distribution is obtained using all measurements and the observed distribution is computed in the window area only. Minimal chi-square statistic is used as comparison criteria and results are processed by Spatio-Temporal Track-Before-Detect algorithm for tracking of the dynamic of the object and improved signal denoising. A few examples are shown for different objects that show possibilities of the proposed solution. Mean value suppression is possible using comparison of both distributions, what is important in application where the background estimation is not ideal.
Źródło:
Computer Applications in Electrical Engineering; 2012, 10; 431-441
1508-4248
Pojawia się w:
Computer Applications in Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
GPGPU-based implementation of chi-square spatio-temporal track-before-detect algorithm
Implementacja algorytmu chi-kwadrat przestrzenno-czasowego śledzenia przed detekcją z wykorzystaniem GPGPU
Autorzy:
Mazurek, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156585.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
estymacja
śledzenie przed detekcją
sygnały szumowe
GPGPU
estimation
Track-Before-Detect
noise signal
Opis:
The implementation of the chi-square preprocessing algorithm for further track-before-detect (TBD) algorithm processing is considered in this paper. It allows real-time processing of noise objects that are disturbed by the other noise. The pipeline processing is proposed for optimization of local chi-square value computation using vertical movement of windows. The performance of CUDA based implementation for 2D tracking scenarios is shown for TBD and chi-square processing kernels
W artykule przedstawiono implementację algorytmu śledzenia przed detekcją na GPGPU z wykorzystaniem technologii CUDA. Śledzenie obiektów będących szumem na pomiar których oddziałuje szum tła wymaga zastosowania specjalnego algorytmu. W artykule przedstawiono implementację bazującą na wykorzystaniu porównania modelu dyskretnego rozkładu prawdopodobieństwa dla całej obserwacji i lokalnej. Dyskretny rozkład prawdopodobieństwa jest wyznaczany dla całego obrazu. Lokalne rozkłady prawdopodobieństwa są porównywane z wykorzystaniem statystyki chi-kwadrat, która opisuje stopień podobieństwa rozkładów (3). W celu detekcji sygnału obiektu wykorzystano algorytm śledzenia przed detekcją (1), wyliczający wartości chi-kwadrat. Jest to niezbędne dla systemu, w którym okno analizy jest małe z uwagi na mały spodziewany rozmiar obiektu. Implementacja wykorzystuje przetwarzania potokowe dla ruchomych okien, dla których wartości chi-kwadrat są wyznaczane niezależnie. Dane wejściowe znajdują się w pamięci globalnej i są odczytywane poprzez pamięć cache jednostki tekstur, co pozwala na redukcję liczby cykli pamięci. Przetwarzane okna przesuwają się z góry do dołu, co powala na osiągnięcie prawie synchronicznych odczytów i zapisów pamięci, w celu maksymalizacji wydajności. Rozkłady prawdopodobieństwa przetwarzane są w potoku z buforem przynależnym każdemu z wątków. Oszacowano wydajności czasu rzeczywistego dla karty z procesorem G82 dla algorytmów TBD (rys. 6) i chi-kwadrat (rys. 7) dla śledzenia 2D.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 7, 7; 590-592
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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