Ключові слова
multi-iterative methods of signals filtering
criteria necessary and sufficient number of iterations нестаціонарні неперіодичні сигнали
багатоітераційні методи фільтрації сигналів
критерії необхідної та достатньої кількості ітерацій
Як цитувати
Анотація
Виконано аналіз ефективності відомих процедурно-орієнтованих критеріїв визначення необхідної кількості із зростаючою шириною вікна фільтрації на прикладі імпульсів напруги на плазмоерозійному навантаженні та струму в ньому. Розглянуто дві основні групи критеріїв, які ґрунтуються на порівнянні сигналу чинної ітерації його фільтрації або з сигналом попередньої ітерації, або з еталонним сигналом, а також критерій, що певною мірою має властивості критеріїв обох цих груп. Показано низьку результативність та неуніверсальність відомих критеріїв. Запропоновано нові об’єктно-орієнтовані критерії необхідної та достатньої кількості ітерацій фільтрації нестаціонарних неперіодичних сигналів, адаптивні до вимог подальшої обробки сигналів та наведено аналіз їхньої ефективності. Бібл. 13, рис. 2, табл. 4.
Посилання
Baskakov S.I. Radio engineering circuits and signals. – Moskva: Vysshaia shkola, 1988. – 448 p. (Rus)
Goronovsky I.S. Radio engineering circuits and signals. – Moskva: Radio i sviaz, 1986. – 512 p. (Rus)
Davydov A.V. Signals and Systems. Lectures and practical work on the PC. Introduction to Signals and Systems Theory. – Available at: http://geoin.org/signals/index.html. (Accessed 06.02.2017). (Rus)
Zagretdinov A.R., Busarov A.V., Busarov V.V. Comparison of methods for stopping sifting in the empirical mode decomposition of signals // Inzhenernyi vestnik Dona. – 2015. – No 3. – Available at: www.ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2015/3238. (Accessed 06.02.2017). (Rus)
Matveyev Yu.N., Simonchik K.K., Tropchenko A.Yu., Khitrov M.V. Digital processing of signals. – Sankt-Petersburg: S-PbNIU ITMO, 2013. – 166 p. (Rus)
Tsidelko V.D., Yaremchuk N.A. Measurement uncertainty. Data processing and presenting the measurement result. – Kyiv: Polítekhníka, 2002. – 176 p. (Ukr)
Shydlovska N.A., Zakharchenko S.M., Cherkaskyi O.P. Comparison of the smoothing efficiency of signals of voltage on the plasma-erosive load and its current by multi-iterative filtration methods // Tekhnichna Elektrodynamika. – 2017. – No 4. – Pp. 3–13. (Ukr)
Huang N.E., Shen Z., Long S.R., Wu M.C., Shih H.H., Zheng Q., Yen N.-Ch., Tung C.C, Liu H.H. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis // Proc. R. Soc. London A, Math. Phys. Sci. – 1998. – Vol. 454. – Issue 1971. – Pp. 903–995.
Kabir M.A., Shahnaz C. Denoising of ECG signals based on noise reduction algorithms in EMD and wavelet domains // Biomedical Signal Processing and Control. – 2012. – No 7. – Pp. 481–489.
Karthikeyan P., Murugappan M., Yaacob S. ECG signal denoising using wavelet thresholding techniques in human stress assessment // International Journal on Electrical Engineering and Informatics. – 2012. – Vol. 4. – No 2. – Pp. 306–319.
Komaty A., Boudraa A.O., Augier B., Daré-Emzivat D. EMD-Based Filtering Using Similarity Measure Between Probability Density Functions of IMFs // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. – 2014. – Vol. 63. – No 1. – Pp. 27–34.
Sadooghi M.S., Khadem S.E. A new performance evaluation scheme for jet engine vibration signal denoising // Mechanical Systems and Signal Processing. – 2016. – Vol. 76–77. – Pp. 201–212.
Yang G., Liu Y., Wang Y., Zhu Z. EMD interval thresholding denoising based on similarity measure to select relevant modes // Signal Processing. – 2015. – Vol. 109. – Pp. 95–109.
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Авторське право (c) 2022 Array