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 "singularity detection" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Application of cubic box spline wavelets in the analysis of signal singularities
    Autorzy:
    Rakowski, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330067.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    cubic box spline
    wavelets
    dyadic wavelet transform
    singularity detection
    falki
    diadyczna transformacja falkowa
    detekcja pojedyncza
    Opis:
    In the subject literature, wavelets such as the Mexican hat (the second derivative of a Gaussian) or the quadratic box spline are commonly used for the task of singularity detection. The disadvantage of the Mexican hat, however, is its unlimited support; the disadvantage of the quadratic box spline is a phase shift introduced by the wavelet, making it difficult to locate singular points. The paper deals with the construction and properties of wavelets in the form of cubic box splines which have compact and short support and which do not introduce a phase shift. The digital filters associated with cubic box wavelets that are applied in implementing the discrete dyadic wavelet transform are defined. The filters and the algorithme à trous of the discrete dyadic wavelet transform are used in detecting signal singularities and in calculating the measures of signal singularities in the form of a Lipschitz exponent. The article presents examples illustrating the use of cubic box spline wavelets in the analysis of signal singularities.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2015, 25, 4; 927-941
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    QRS complex detection in noisy holter ECG based on wavelet singularity analysis
    Detekcja zespołu QRS oparta na falkowej analizie osobliwości sygnału w zakłóconych zapisach EKG pochodzących z urządzenia Holtera
    Autorzy:
    Tadejko, P.
    Rakowski, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341095.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    EKG
    detekcja uderzeń serca
    zespół QRS
    falkowa analiza osobliwości
    modulus maxima
    zakłócony EKG
    zapisy Holtera
    progowanie adaptacyjne
    diadyczna transformata falkowa
    ECG
    heartbeat detection
    QRS complex
    wavelet singularity analysis
    noisy ECG
    Holter recordings
    adaptive threshold
    dyadic wavelet transform
    Opis:
    In this paper, we propose a QRS complex detector based on the Mallat and Hwang singularity analysis algorithm which uses dyadic wavelet transform. We design a spline wavelet that is suitable for QRS detection. The scales of this decomposition are chosen based on the spectral characteristics of electrocardiogram records. By proceeding with the multiscale analysis we can find the location of a rapid change of a signal, and hence the location of the QRS complex. The performance of the algorithm was tested using the records of the MIT-BIH Arrhythmia Database. The method is less sensitive to timevarying QRS complex morphology, minimizes the problems associated with baseline drift, motion artifacts and muscular noise, and allows R waves to be differentiated from large T and P waves. We propose an original, new approach to adaptive threshold algorithm that exploits statistical properties of the observed signal and additional heuristic. The threshold is independent for each successive ECG signal window and the algorithm uses the properties of a series of distribution with a compartments class. The noise sensitivity of the new proposed adaptive thresholding QRS detector was also tested using clinical Holter ECG records from the Medical University of Bialystok.We illustrate the performance of the wavelet-based QRS detector by considering problematic ECG signals from a Holter device. We have compared this algorithm with the commercial Holter system - Del Mar’s Reynolds Pathfinder on the special episodes selected by cardiologist.
    Praca przedstawia algorytm detekcji zespołu QRS oparty na falkowej analizie osobliwości sygnału Mallata i Hwanga, wykorzystujący diadyczna˛ transformatę falkową. Filtry cyfrowe analizy falkowej odpowiadają falce i funkcji skalującej w postaci tzw. splineów bramkowych drugiego stopnia o zwartym i krótkim nośniku. Dzięki temu podczas analizy sygnału i detekcji osobliwości możemy dokładniej kontrolować parametry procesu separacji wybranych częstotliwości. Dzięki analizie wieloskalowej możliwe jest zlokalizowanie miejsca gwałtownej zmiany sygnału, a tym samym lokalizacji zespołu QRS. Metoda posiada mniejszą wrażliwość na zmiany morfologii kolejnych zespołów QRS, minimalizuje problemy związane z występowaniem składowej wolnozmiennej, artefaktów ruchu i napięcia mięśni oraz pozwala na łatwiejszą separację załamka R w stosunku do załamków P i T. W niniejszej pracy zaproponowano oryginalny, adaptacyjny sposób wyznaczania progu detekcji przy użyciu właściwości statystycznych obserwowanego sygnału oraz dodatkowych heurystyk. Metoda wyznaczania progu jest niezależna dla każdego kolejnego okna sygnału, składającego sie˛ z kilkunastu cykli EKG. Algorytm wyznacza wartość progu na podstawie analizy własności szeregu rozdzielczego z przedziałami klasowymi. Działanie algorytmu zostało przetestowane przy użyciu zapisów z bazy MIT-BIH Arytmia Database. Dodatkowo, wrażliwość na zakłócenia adaptacyjnego detektora QRS była przetestowana przy użyciu, specjalnie wyselekcjonowanych przez kardiologa, epizodów EKG z systemu Holtera z Uniwersytetu Medycznego w Białymstoku. Porównania wyników dokonano z komercyjnym systemem Pathfinder firmy Del Mar Reynolds.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2010, 6; 95-111
    1644-0331
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Signal analysis on soil stress from vibrating compaction based on wavelet transform
    Autorzy:
    Qing-Zhe, Z.
    Bing, Y.
    Jing-Liang, D.
    Bao-Gui, Y.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/231144.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    grunt
    zagęszczanie wibracyjne
    naprężenia ściskające
    analiza sygnałów
    transformata falkowa
    wykrywanie osobliwości
    soil
    vibrating compaction
    compressive stress
    signal analysis
    wavelet transform
    singularity detection
    Opis:
    The paper presented the wavelet transform method for de-noising and singularity detection to soil compressive stress signal. The study results show that the reconstruction signals by the wavelet de-noising keeps the low frequency component at [0, 31.25Hz] of the original signal and improves the high frequency property at other frequency bands. The impaction time from the start time to resonance time of the stress signals varies with the depth of the soil. With the increase of times of compaction, the impaction time of the stress is decreasing in every layer. But the speed of reaching compacted status in each layer is different.
    Źródło:
    Archives of Civil Engineering; 2014, 60, 2; 257-268
    1230-2945
    Pojawia się w:
    Archives of Civil Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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