Вейвлет-фильтрация сигналов без использования модельных функций

Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника Pub Date : 2022-02-15 DOI:10.20535/s0021347022020042

Юрий Карлович Тараненко, Нина Олеговна Ризун

{"title":"Вейвлет-фильтрация сигналов без использования модельных функций","authors":"Юрий Карлович Тараненко, Нина Олеговна Ризун","doi":"10.20535/s0021347022020042","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Эффективная вейвлет-фильтрация реальных сигналов невозможна без определения их формы. Форма реального сигнала связана с его вейвлет-спектром. Для анализа формы часто используется непрерывная цветовая вейвлет-спектрограмма уровня сигнала. Недостатком непрерывной вейвлет-спектрограммы является сложность анализа размытого цветного изображения. Реальный сигнал с аддитивным шумом сильно искажает спектрограмму, основанную на непрерывном вейвлет-анализе, по сравнению с чистым сигналом. Поэтому идентификация реального сигнала по цветной непрерывной вейвлет-спектрограмме затруднена. Впервые, для решения этой задачи проведен сравнительный анализ спектрограмм сигналов, полученных на основе непрерывного вейвлет-преобразования в виде изображений с областями разного цвета переменной интенсивности, и корреляционных матриц, полученных на основе математических функций коэффициентов дискретных вейвлет-спектров. Сравнительный анализ полученных результатов с известными показал достаточную эффективность предложенного алгоритма как по снижению шума на итерацию, так и по конечному значению среднеквадратичной ошибки.","PeriodicalId":233627,"journal":{"name":"Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника","volume":"14 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-02-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.20535/s0021347022020042","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Эффективная вейвлет-фильтрация реальных сигналов невозможна без определения их формы. Форма реального сигнала связана с его вейвлет-спектром. Для анализа формы часто используется непрерывная цветовая вейвлет-спектрограмма уровня сигнала. Недостатком непрерывной вейвлет-спектрограммы является сложность анализа размытого цветного изображения. Реальный сигнал с аддитивным шумом сильно искажает спектрограмму, основанную на непрерывном вейвлет-анализе, по сравнению с чистым сигналом. Поэтому идентификация реального сигнала по цветной непрерывной вейвлет-спектрограмме затруднена. Впервые, для решения этой задачи проведен сравнительный анализ спектрограмм сигналов, полученных на основе непрерывного вейвлет-преобразования в виде изображений с областями разного цвета переменной интенсивности, и корреляционных матриц, полученных на основе математических функций коэффициентов дискретных вейвлет-спектров. Сравнительный анализ полученных результатов с известными показал достаточную эффективность предложенного алгоритма как по снижению шума на итерацию, так и по конечному значению среднеквадратичной ошибки.

查看原文本刊更多论文

无模型函数的信号过滤

有效的振动——如果不确定它们的形状，就无法过滤真实信号。真实信号的形式与它的波长相关联。用于分析形状的通常是连续的颜色波——信号水平的光谱图。连续波谱图的缺点是很难分析模糊的彩色图像。与纯信号相比，实际的加噪声信号严重扭曲了基于连续波分析的光谱图。因此，通过连续的彩色波形光谱仪识别真实信号是困难的。第一次进行了比较分析，以连续振动为基础的信号谱图——以不同颜色的可变强度变换为图像，以及基于离散波系数的数学函数的相关矩阵。比较结果与已知的结果显示，拟议中的一种算法在减少迭代噪声和正方形误差的最终值方面都很有效。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника

自引率

0.00%

发文量