{"title":"无模型函数的信号过滤","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":"{\"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}","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}
Вейвлет-фильтрация сигналов без использования модельных функций
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.