Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "time-frequency transform" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-8 z 8
    Tytuł:
    Joint time-frequency and wavelet analysis - an introduction
    Autorzy:
    Majkowski, A.
    Kołodziej, M.
    Rak, R. J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/220841.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    frequency analysis
    time-frequency analysis
    short-time Fourier transform
    Gabor transform
    Wigner-Ville transform
    Cone-Shaped Transform
    wavelet analysis
    time-scale analysis
    wavelet decomposition
    filter banks
    wavelet packets
    Opis:
    A traditional frequency analysis is not appropriate for observation of properties of non-stationary signals. This stems from the fact that the time resolution is not defined in the Fourier spectrum. Thus, there is a need for methods implementing joint time-frequency analysis (t/f) algorithms. Practical aspects of some representative methods of time-frequency analysis, including Short Time Fourier Transform, Gabor Transform, Wigner-Ville Transform and Cone-Shaped Transform are described in this paper. Unfortunately, there is no correlation between the width of the time-frequency window and its frequency content in the t/f analysis. This property is not valid in the case of a wavelet transform. A wavelet is a wave-like oscillation, which forms its own “wavelet window”. Compression of the wavelet narrows the window, and vice versa. Individual wavelet functions are well localized in time and simultaneously in scale (the equivalent of frequency). The wavelet analysis owes its effectiveness to the pyramid algorithm described by Mallat, which enables fast decomposition of a signal into wavelet components.
    Źródło:
    Metrology and Measurement Systems; 2014, 21, 4; 741-758
    0860-8229
    Pojawia się w:
    Metrology and Measurement Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Infrared devices and techniques (revision)
    Autorzy:
    Rogalski, A.
    Chrzanowski, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/221154.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    frequency analysis
    time-frequency analysis
    short-time Fourier transform
    Gabor transform
    Wigner-Ville transform
    Cone-Shaped Transform
    wavelet analysis
    time-scale analysis
    wavelet decomposition
    filter banks
    wavelet packets
    Opis:
    The main objective of this paper is to produce an applications-oriented review covering infrared techniques and devices. At the beginning infrared systems fundamentals are presented with emphasis on thermal emission, scene radiation and contrast, cooling techniques, and optics. Special attention is focused on night vision and thermal imaging concepts. Next section concentrates shortly on selected infrared systems and is arranged in order to increase complexity; from image intensifier systems, thermal imaging systems, to space-based systems. In this section are also described active and passive smart weapon seekers. Finally, other important infrared techniques and devices are shortly described, among them being: non-contact thermometers, radiometers, LIDAR, and infrared gas sensors.
    Źródło:
    Metrology and Measurement Systems; 2014, 21, 4; 565-618
    0860-8229
    Pojawia się w:
    Metrology and Measurement Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Inter-harmonic parameter identification method based on transform with local maximum spectrum
    Autorzy:
    Sun, Lin
    Song, Jing
    Jin, Yan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2042793.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    inter-harmonic
    parameter identification
    power system
    synchrosqueezed transform
    time-frequency analysis
    Opis:
    In order to improve the detection accuracy of harmonics/inter-harmonics in power systems, a new method of harmonic/inter-harmonic detection based on synchrosqueezed transform and the Hilbert operator based on local spectrum maximum is proposed. Firstly, the spectrum of inter-harmonic signals is obtained through short-time Fourier transform, and the local maximum value of the spectrum in the frequency direction is detected. Then, based on the maximum frequency of the spectrum, a new frequency redistribution operator and synchronous extraction operator are constructed. It combines the operators with ridge detection for the decomposition of harmonic/inter-harmonic signals, so as to obtain a series of intrinsic mode function (IMF) components. Finally, the instantaneous amplitude and frequency of the IMF components is obtained by using the Hilbert operator. Meanwhile, according to the instantaneous frequency mutation point in the spectrum, the starting and ending time of transient harmonics/inter-harmonics is located accurately. Based on a low signal-to-noise ratio (SNR), the wavelet packet method (WP), Hilbert Marginal Spectrum method (HMS), synchrosqueezing wavelet transform method (SST), the Hybrid SST method (HSST), enhanced empirical wavelet transform (EEWT) and the proposed method are used to identify the harmonic/inter-harmonic parameters, respectively. The experimental results show that the proposed LMSST method can effectively separate the steady-state and transient harmonic/inter-harmonic signals, and has higher detection accuracy and better noise robustness.
    Źródło:
    Archives of Electrical Engineering; 2022, 71, 1; 189-209
    1427-4221
    2300-2506
    Pojawia się w:
    Archives of Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Time–frequency Analysis of the EMG Digital Signals
    Autorzy:
    Kuniszyk-Jóźkowiak, W.
    Jaszczuk, J.
    Sacewicz, T.
    Codello, I.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/106250.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
    Tematy:
    time-frequency analysis
    EMG signal
    Fast Fourier Transform
    predictive analytics
    wavelet analysis
    Opis:
    In the article comparison of time-frequency spectra of EMG signals obtained by the following methods: Fast Fourier Transform, predictive analysis and wavelet analysis is presented. The EMG spectra of biceps and triceps while an adult man was flexing his arm were analysed. The advantages of the predictive analysis were shown as far as averaging of the spectra and determining the main maxima are concerned. The Continuous Wavelet Transform method was applied, which allows for the proper distribution of the scales, aiming at an accurate analysis and localisation of frequency maxima as well as the identification of impulses which are characteristic of such signals (bursts) in the scale of time. The modified Morlet wavelet was suggested as the mother wavelet. The wavelet analysis allows for the examination of the changes in the frequency spectrum in particular stages of the muscle contraction. Predictive analysis may also be very useful while smoothing and averaging the EMG signal spectrum in time.
    Źródło:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica; 2012, 12, 2; 20-25
    1732-1360
    2083-3628
    Pojawia się w:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modified sliding wiener-khintchin trans form
    Zmodyfikowane ślizgające przetwarzanie Wienera-Chinczyna
    Autorzy:
    Pogribny, W.
    Surma, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/389846.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Politechnika Bydgoska im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich. Wydawnictwo PB
    Tematy:
    time-frequency analysis
    Wiener-Khintchin transform
    Correlation analysis
    analiza czasowo-częstotliwościowa
    przetwarzanie Wienera-Chinczyna
    analiza korelacyjna
    Opis:
    The article presents the new approach to increase a speed of Sliding Discrete Wiener-Khintchin Transform (SDW-KT) algorithm on the basis of recurrent correlation analysis (CA) algorithm using. In this case it is not necessary to calculate the whole correlation function by each analyzing window position. There is taken note of analyzing window parameters selecting for sliding DW-KT, FFT, and Sliding Periodogram too. Worked out approach predominance over SFFT and Periodogram is demonstrated on examples of short noisy signal recognition.
    W artykule przedstawiono opracowany nowy szybki rekurencyjny algorytm, ślizgającej dyskretnej analizy korelacyjnej (SDW-KT- Sliding Discrete Wiener-Khitnchin Transform), pozwalający na istotne zmniejszenie ilości operacji przy kolejnych przemieszczeniach okna analizy, co prowadzi do zwiększenia szybkości przetwarzania SDW-KT. Zwrócono także uwagę na dobranie parametrów okien dla ślizgających przetwarzań DW-KT, FFT (Fast Fourier Transform) i PERIODOGRAMU. Przewagi opracowanych podejść nad SFFT i ślizgającym periodogramem przedstawiono na przykładach wykrywania krótkotrwałych zaszumionych sygnałów.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy; 2010, 13; 31-41
    1899-0088
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe. Telekomunikacja i Elektronika / Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Comparison of the EEG Signal Classifiers LDA, NBC and GNBC Based on Time-Frequency Features
    Porównanie klasyfikatorów LDA, NBC i GNBC sygnału EEG stosujących cechy czasowo-częstotliwościowe
    Autorzy:
    Szuflitowska, B.
    Orłowski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/275175.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    electroencephalograph classification
    machine learning
    short-time Fourier transform
    time-frequency analysis
    elektroencefalografia
    klasyfikacja
    uczenie maszynowe
    krótkoczasowa transformata Fouriera
    analiza czasowo-częstotliwościowa
    Opis:
    EEG signals are non-stationary and used to study the activities of the brain in pathology. Epilepsy belongs to the most common neurological diseases. In the paper, real EEG sequences described by a doctor as normal and epileptic (ictal and interictal) are used. In classification process these sequences are divided into training and testing subsets. The classification are performed using Short-Time Fourier Transform. Based on obtained spectrum four features have been extracted. The study presents experiments based on the analysis and classification of EEG signals using various methods, including Linear Discriminant Analysis, Naive Bayes Classifier and Gaussian Naive Bayes Classifier. The results indicated that used techniques a potential to be applied within an automatic neurologic diseases diagnosis system and could thus further increase the number of correct diagnoses.
    Sygnały EEG są z definicji niestacjonarne i stosowane do badania aktywności mózgu w patologii. Epilepsja należy do najczęstszych chorób neurologicznych. W pracy użyto rzeczywistych sekwencji EEG określonych przez lekarza jako stan normalny oraz padaczka (stany napadowe oraz międzynapadowe). W procesie klasyfikacji sygnały zostały podzielone na dwa podzbiory – uczący oraz testujący. Klasyfikacja została przeprowadzona za pomocą krótkotrwałej transformaty Fouriera. Na podstawie otrzymanego widma dokonano ekstrakcji czterech cech. Badanie przedstawia eksperymenty oparte na analizie i klasyfikacji sygnałów EEG za pomocą różnych metod, w tym Liniowej Analizy Dyskryminacyjnej, Naiwnego Klasyfikatora Bayesa oraz Naiwnego Klasyfikatora Bayesa dla rozkładu Gaussa. Wyniki pokazują, że użyty algorytm może być potencjalnie stosowany w automatycznej diagnostyce schorzeń neurologicznych i może w przyszłości zwiększyć liczbę poprawnie stawianych diagnoz.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2017, 21, 2; 39-45
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza czasowo-częstotliwościowa akustycznych obrazów falowych za pomocą transformaty falkowej
    Time-frequency analysis of acoustic full waveforms using wavelet transform
    Autorzy:
    Wawrzyniak, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/183753.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    analiza czasowo-częstotliwościowa
    transformata falkowa
    fale sprężyste
    akustyczne obrazy falowe
    time-frequency analysis
    wavelet transform
    elastic waves
    acoustic full waveforms
    Opis:
    Interpretacja akustycznych obrazów falowych opiera się na identyfikacji fal sprężystych rejestrowanych w otworze. Problem z określeniem czasów przyjścia i trwania pakietów falowych może być rozwiązany dzięki zastosowaniu analiz czasowo-częstotliwościowych, takich jak transformata falkowa. Do rozdzielenia pola falowego rejestrowanego na akustycznych obrazach falowych zastosowano dyskretną i ciągłą transformatę falkową. Prowadzone badania dowiodły, że z uwagi na nieduże zróżnicowanie częstotliwości w pakietach fal P i S dyskretna transformata falkowa nie nadaje się do rozwiązania postawionego zadania. Jest za to bardzo dobrym narzędziem do odfiltrowania szumów z rejestrowanych sygnałów. Wykorzystanie ciągłej transformaty falkowej, która charakteryzuje się większą rozdzielczością, daje szansę na wydzielenie fal z akustycznych obrazów falowych
    Interpretation of acoustic full waveforms is based on identification of elastic waves recorded in boreholes. Determination of arrival time and duration of wave packets can be solved using time-frequency analyses such a wavelet transform. Discrete and continuous wavelet transform were applied to decomposition of wave field. Research showed that discrete wavelet transform is not a proper tool to solving the problem. However, it allows denoising signals. Research on continuous wavelet transform, which has better resolution, are carried out and gives a chance to decompose wave field into separate waves
    Źródło:
    Geologia / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie; 2005, 31, 3/4; 309-335
    0138-0974
    Pojawia się w:
    Geologia / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykrywanie różnych uszkodzeń kół przekładni zębatych
    The method logging of residual and differential signals for gear working with variables the rotational speeds and loads
    Autorzy:
    Wojnar, G.
    Łazarz, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327202.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    przekładnia zębata
    uszkodzenie zęba
    zmienna prędkość obrotowa
    zmienne obciążenie
    sygnał resztkowy
    sygnał różnicowy
    diagnostics
    gear faults
    wavelet transform
    time-frequency analysis
    Opis:
    Zakres pracy obejmuje badania doświadczalne i symulacyjne prowadzone w przypadku przekładni o różnych parametrach geometrycznych i odchyłkach wykonania kół zębatych, pracujących z różnymi prędkościami obrotowymi i przy różnych obciążeniach. Na podstawie przeprowadzonych badań i analiz można stwierdzić, że zaawansowane metody przetwarzania sygnału prędkości drgań poprzecznych wałów, zmierzonego w kierunku działania siły międzyzębnej oraz wykorzystanie analiz jednocześnie w dziedzinach czasu i częstotliwości lub czasu i skali (CWT) umożliwiło efektywne wykrywanie różnych uszkodzeń kół zębatych takich jak: wykruszenie wierzchołka zęba zębnika lub koła, pęknięcie zęba zębnika lub koła u podstawy, częściowe wyłamanie zęba oraz zmęczeniowe wykruszenie warstwy wierzchniej współpracujących powierzchni roboczych zębów (pitting).
    This paper presents results of laboratory tests that, were aimed at detecting early stages of various faults in toothed wheels by measurement and analysis of transverse vibration speed of the transmission gear shafts. In experimental investigation, cracking of the root tooth, chipping of the tooth, and partial breakage or pitting of the tooth active surface were detected. The laser vibrometer Ometron VH300+ was used for non-contact measurement of shaft transversal vibration speed. In the case of measuring gear shaft vibration velocity, the way of the signal generated by the defect of a gear wheel (or bearing) is shortened as well as the influence of composed transmittance of the bearing-gear housing system is eliminated. WV time-frequency analysis and complex continuous wavelet transformations were used for detection. The authors introduced a measure of local tooth damage, which was proportional to the size of damage. An addition new index was created to measure pitting of the tooth surface. The utility of the measure for detecting damage toothed wheel, which operates with different rotational, different loads, and different performance deviation, was investigated. The results of research presented in this paper confirmed that the defect's measure is very sensitive to the development of teeth faults.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2006, 3(39); 41-58
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-8 z 8

      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