Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Wiener filter" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Stochastic Wiener filter in the white noise space
Autorzy:
Alpay, Daniel
Pinhas, Ariel
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/255216.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
Wiener filter
white noise space
Wick product
stochastic distribution
Opis:
. In this paper we introduce a new approach to the study of filtering theory by allowing the system's parameters to have a random character. We use Hida's white noise space theory to give an alternative characterization and a proper generalization to the Wiener filter over a suitable space of stochastic distributions introduced by Kondratiev. The main idea throughout this paper is to use the nuclearity of this space in order to view the random variables as bounded multiplication operators (with respect to the Wick product) between Hilbert spaces of stochastic distributions. This allows us to use operator theory tools and properties of Wiener algebras over Banach spaces to proceed and characterize the Wiener filter equations under the underlying randomness assumptions.
Źródło:
Opuscula Mathematica; 2020, 40, 3; 323-339
1232-9274
2300-6919
Pojawia się w:
Opuscula Mathematica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An Adaptive Richardson-Lucy Algorithm for Medical Image Restoration
Autorzy:
Yaqoub, Qunoot A.
Al-Ani, Ayad A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2200960.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
constraint least square filter
Gaussian blurring function
Gaussian noise function
inverse filter
non-blind deconvolution
point spread function
Richardson-Lucy algorithm
Wiener filter
Opis:
Image restoration is the process of estimating the original image content from a degraded picture. In this paper, the Richardson-Lucy iterative algorithm was developed to improve the quality of degraded medical images. It has been assumed that medical images are exposed to two types of degradation. The first type is the blur function in the Gaussian form with different widths, i.e. σ = 1 , 2, and 3. The second type of degradation was assumed to be of the independent white Gaussian noise type with different signal-to-noise ratio values: SNR = 10, 50 , and 100. The results obtained from the adaptive filter are compared, quantitatively, with different conventional filters: inverse, Wiener, and constraint least square, by applying different measures, such as: power signal to noise ratio (PSNR), structural similarity index (SSID), and root mean square error (RMSE). The comparison showed that the adaptive recovery filter achieves better results.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2023, 1; 66--77
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Image Processing Based Method Evaluating Fabric Structure Characteristics
Ocena struktury tkanin na podstawie analizy obrazu
Autorzy:
Shady, E.
Qashqary, K.
Hassan, M.
Militky, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/234310.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
charakterystyka struktury tkaniny
rozpoznawanie wzorców
przetwarzanie obrazu
filtr Wienera
fabric structure characteristics
pattern recognition
image processing
Wiener filter
Opis:
A digital image processing approach was developed to evaluate fabric structure characteristics and to recognise the weave pattern utilising a Wiener filter. Images of six different groups were obtained and used for analysis. The groups included three different fabric structures with two different constructions for each. The approach developed decomposed the fabric image into two images, each of which included either warp or weft yarns. Yarn boundaries were outlined to evaluate the fabric surface characteristics and further used to identify the areas of interlaces to detect the fabric structure. The results showed success in evaluating the surface fabric characteristics and detecting the fabric structure for types of fabrics having the same colors of warp and weft yarns. The approach was also able to obtain a more accurate evaluation for yarn spacing and the rational fabric cover factor compared to the analytical techniques used to estimate these characteristics.
Przy zastosowaniu filtra Winera opracowano cyfrową metodę analizy obrazu umożliwiającą ocenę struktury tkanin oraz rozpoznawanie splotu. Zbadano obraz sześciu zróżnicowanych grup tkanin, o 3 rożnych splotach i 2 strukturach, uzyskując dwa obrazy dla każdej tkaniny, z których każdy obejmuje przędze osnowy lub wątku. Wyznaczono wizualne granice nitek osnowy i wątku w celu oceny właściwości powierzchni tkaniny i identyfikacji obszarów przeplotów dla zbadania struktury tkaniny. Badania dla oceny właściwości powierzchni tkaniny i jej struktury dla tkanin o takich samych kolorach przędz wątku i osnowy zakończyły się sukcesem. Dokonano również oceny rozstawu przędzy i współczynnika pokrycia tkaniny i stwierdzono, że metoda ta jest dokładniejsza niż dotychczas stosowane metody analityczne.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2012, 6A (95); 86-90
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Investigation of the Kolmogorov-Wiener filter for continuous fractal processes on the basis of the Chebyshev polynomials of the first kind
Badanie filtru Kołmogorowa-Wienera dla ciągłych procesów fraktalnych w oparciu o wielomiany Czybyszewa pierwszego rodzaju
Autorzy:
Gorev, Vyacheslav
Gusev, Alexander
Korniienko, Valerii
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/407944.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
continuous fractal processes
Kolmogorov-Wiener filter weight function
Chebyshev polynomials of the first kind
ciągły proces fraktalny
waga filtru Kołmogorowa-Wienera
wielomian Czybyszewa pierwszego rodzaju
Opis:
This paper is devoted to the investigation of the Kolmogorov-Wiener filter weight function for continuous fractal processes with a power-law structure function. The corresponding weight function is sought as an approximate solution to the Wiener-Hopf integral equation. The truncated polynomial expansion method is used. The solution is obtained on the basis of the Chebyshev polynomials of the first kind. The results are compared with the results of the authors’ previous investigations devoted to the same problem where other polynomial sets were used. It is shown that different polynomial sets present almost the same behaviour of the solution convergence.
Praca ta jest poświęcona badaniu wagi filtra Kołmogorowa-Wienera dla ciągłych procesów fraktalnych w oparciu o funkcję gęstości prawdopodobieństwa. Głównym zamierzeniem jest znalezienie odpowiedniej wagi będącej przybliżonym rozwiązaniem równania całkowego Wienera-Hopfa. W tym celu wykorzystano metodę rozwinięcia ograniczonego wielomianu. Rozwiązanie oparte jest na wielomianach Czybyszewa pierwszego rodzaju. Wyniki są porównywane z wcześniejszymi badaniami autora dotyczącymi tego samego problemu, w których to użyte zostały inne układy wielomianów. Udowodniono, że różne układy wielomianów zachowują się podobnie a ich rozwiązania są zbieżne.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2020, 10, 1; 58-61
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    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