ОСОБЛИВОСТІ ЗАСТОСУВАННЯ КОРЕЛЯЦІЙНИХ ФУНКЦІЙ ДЛЯ ОПРАЦЮВАННЯ ПЕРІОДИЧНИХ ІМПУЛЬСНИХ СИГНАЛІВ З ГАРМОНІЧНИМИ СКЛАДОВИМИ
DOI:
https://doi.org/10.31649/1997-9266-2023-169-4-46-53Ключові слова:
кореляційні функції, дискретний сигнал, періодичний імпульсний сигнал, опрацювання сигналуАнотація
Опрацювання дискретизованих сигналів, зокрема від первинних перетворювачів, є основою більшості низькорівневих процесів в цифрових компонентах комп’ютерних систем. До типових завдань такого опрацювання відносять: виділення інформативних складових сигналів, зменшення впливу шумів та спотворень зумовлених різними чинниками, компенсація нелінійності характеристик сенсорів та апаратних компонентів цифрових систем тощо.
В межах статті розглянуто особливості кореляційного опрацювання періодичних імпульсних сигналів з гармонічними складовими, зокрема проведено дослідження щодо ефективності їхнього детектування за наявності адитивного впливу шумів. Розглянуто аспекти формування еталонних фрагментів на основі експериментально отриманих наборів сигналів. Проведені дослідження включають розробку алгоритму виділення типових фрагментів з наборів сигналів, формування еталону на основі відомих математичних інструментів. Подано процеси, алгоритми та аналітичні вирази, що використовувались для формування еталонів, дослідження та оцінки ефективності опрацювання сигналів.
Основним критерієм для порівняння ефективності використання різних кореляційних функцій вибрано зміну оцінки відношення енергії сигналу до енергії шуму для вхідних сигналів та сингалів, отриманих після кореляційного опрацювання. Результати проведених досліджень показують вплив алгоритмів формування еталону та зміни кількості типових зразків на кореляційні функції у разі опрацювання дискретизованих періодичних імпульсних сигналів з гармонічними складовими.
Посилання
J. Chen, J. Benesty, Y. Huang, and S. Doclo, “New insights into the noise reduction Wiener filter,” IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 14, no. 4, pp. 1218-1234, June. 2006. https://doi.org/10.1109/TSA.2005.860851 .
H. C. Stronks, J. J. Briaire, and J. H. M. Frijns, “Beam forming and Single-Microphone Noise Reduction: Effects on Signal-to-Noise Ratio and Speech Recognition of Bimodal Cochlear Implant Users,” Trends in Hearing, vol.26, January-December. 2022. https://doi.org/10.1177/23312165221112762 .
G. Huang, J. Benesty, T. Long, and J. Chen, “A Family of Maximum SNR Filters for Noise Reduction,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 22, no. 12, pp. 2034-1234, September. 2014. https://doi.org/10.1109/TASLP.2014.2360643 .
J. G. Proakis, and D. G. Manolakis, Digital signal processing. Principles, Algorithms, and Applications. Third edition. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice-Hall, Inc., 1996.
C. Lin, C. Huang, W. Yang, A. K. Singh, C. Chuang, and Y. Wang, “Real-Time EEG Signal Enhancement Using Canonical Correlation Analysis and Gaussian Mixture Clustering,” Journal of Healthcare Engineering, vol. 2018, Jan. 2018. https://doi.org/10.1155/2018/5081258 .
M. Zhang, and G. Wei, “An Instantaneous Correlation Coefficient and Simplified Coherent Averaging Method for Single-Channel Foetal ECG Extraction,” Applied Sciences, vol. 10, no. 16: 5634, August. 2020. http://dx.doi.org/10.3390/app10165634 .
S. Hong, J. Heo, and K. S. Park, “Signal Quality Index Based on Template Cross-Correlation in Multimodal Biosignal Chair for Smart Healthcare,” IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 21, no. 22: 7564, November. 2021. https://doi.org/10.3390/s21227564 .
M. Borga, Canonical Correlation: A Tutorial, 2001. [Electronic resource]. Available: https://www.cs.cmu.edu/~tom/10701_sp11/slides/CCA_tutorial.pdf . Accessed on: July 18, 2023.
Н. Г. Ширмовська, І. Б. Албанський, І. Р. Пітух, і О. Л. Кулинин, «Застосування кореляційного та кластерного аналізу для ідентифікації передаварійних та аварійних станів процесів буріння,» Науковий вісник Івано-Франківського національного технічного університету нафти і газу, № 3(29), с. 111-118, 2011.
А. І. Сегін, «Перспективи побудови кореляційних моделей в полярній системі координат,» Штучний інтелект, № 43, с. 105-114. 2009.
Ю. О. Кулаков, В. Ю. Куц, «Оцінка співвідношення сигнал/шум в функціонально-орієнтованих системах аналізу циклічних сигналів,» Вісник Вінницького політехнічного інституту, № 57, с. 65-69, 2012.
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 60
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, згодні з такими умовами:
- Автори зберігають авторське право і надають журналу право першої публікації.
- Автори можуть укладати окремі, додаткові договірні угоди з неексклюзивного поширення опублікованої журналом версії статті (наприклад, розмістити її в інститутському репозиторії або опублікувати її в книзі), з визнанням її первісної публікації в цьому журналі.
- Авторам дозволяється і рекомендується розміщувати їхню роботу в Інтернеті (наприклад, в інституційних сховищах або на їхньому сайті) до і під час процесу подачі, оскільки це сприяє продуктивним обмінам, а також швидшому і ширшому цитуванню опублікованих робіт (див. вплив відкритого доступу).
