Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Estymacja parametrów asymetrycznych procesów niegaussowskich o średniej kroczącej metodą maksymalizacji wielomianu stochastycznego PMM

Zabolotnii Serhii, Warsza Zygmunt Lech, Tkachenko Oleksandr M.

Pomiary Automatyka Robotyka

|

2023

|

R. 27, nr 4

71--77

PL

W artykule rozważa się zastosowanie metody maksymalizacji wielomianów stochastycznych PMM do oszacowania parametrów niegaussowskiego modelu procesów o średniej ruchomej. Jest to podejście adaptacyjne oparte na analizie statystyk wyższego rzędu. Rozpatrywany są procesy o rozkładzie asymetrycznym ze średnią ruchomą. Wykazano, że Metodą Maksymalizacji Wielomianu (II rzędu) uzyskuje się asymptotyczne wariancje oszacowań wyrażeń analitycznych, które pozwalają na znalezienie oszacowań i analizę ich niepewności. Otrzymuje się znacznie mniejsze wariancje niż w oszacowaniu klasycznym opartym na minimalizacji warunku sumy kwadratów lub maksymalizacji funkcji największej wiarygodności w przypadku rozkładu Gaussa. Wzrost dokładności zależy od wartości współczynnika asymetrii i kurtozy reszt. Wyniki modelowania statystycznego metodą Monte Carlo potwierdzają skuteczność proponowanego podejścia.

EN

In this paper consider is the application of the Polynomial Maximization Method PMM to find estimates of the parameters of non-Gaussian Moving Average model. This approach is adaptive and is based on the analysis of higher-order statistics. The case of asymmetry of distributions of Moving Average of the stochastic processes is also considered. It is shown that the asymptotic variance of estimates of the Polynomial Maximization Method (2nd order) have such analytical expressions, whose allow to finding estimates and analyzing their uncertainties. Above approach can be significantly less than the variance of the classic estimates based on minimizing the Conditional Sum of Squares or Maximum Likelihood (in the Gaussian case). The increase of accuracy depends on the values of the coefficient’s asymmetry and the kurtosis of residuals. The results of statistical modeling by the Monte Carlo Method confirm the effectiveness of the proposed approach.

2

A new method of feature extraction from EEG signal for braincomputer interface design

Kołodziej M., Majkowski A., Rak R.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2010

|

R. 86, nr 9

35-38

EN

The main aim of the article is to introduce a new method of feature extraction from EEG signal for brain-computer interface design. The proposed algorithms are based on wavelet transform and higher order statistics (HOS). Next authors present the research results for brain-computer interface design using motion imagining. Proposed feature extraction methods are implemented in construction of the interface. Experiments are conducted with use of two electrodes.

PL

W artykule przedstawiono opracowaną przez autorów nową metodę ekstrakcji cech z sygnału EEG na użytek interfejsów mózgkomputer (BCI). W opracowanych algorytmach ekstrakcji cech wykorzystano transformację falkową oraz statystyki wyższych rzędów. Przedstawiono wyniki badań związanych z wykorzystaniem proponowanych metod ekstrakcji cech do konstrukcji interfejsu mózg-komputer działającego w oparciu o wyobrażanie sobie ruchu. Eksperymenty przeprowadzono przy użyciu dwóch elektrod.

3

Statystyki wyższych rzędów w identyfikacji sygnałów radarów impulsowych

Pieniężny A., Kawalec A., Fornalik J.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2010

|

Vol. 51, nr 9

34-36

PL

W artykule przedstawiono eksperymenty zmierzające do wykorzystania statystyk wyższych rzędów w procedurach identyfikacji źródeł emisji radarowych. Badania miały na celu testy ''wrażliwości" wybranych statystyk wyższych rzędów na cechy indywidualne źródła emisji. Uwagę skupiono na metodach bazujących na analizie parametrów pojedynczego impulsu emisji radarowej.

EN

The paper presents experiments on the use of higher order statistics in the procedures of identification of radar emitters. Studies aimed at testing "sensitivity" of higher order statistics of selected characteristics of the individual sources of emissions. Attention is focused on methods based on analysis of parameters of single-pulse radar emissions.

4

ARMA model order estimation of non-Gaussian process using the determinant of sub-matrices of a third order cumulants covariance matrix

Al-Smadi A., Hamad H. A.

Systems Science

|

2009

|

Vol. 35, no 4

15-20

EN

This article addresses the problem of model order estimation of an autoregressive moving average (ARMA) system from only third order cumulants of the output noisy observations of the system. The proposed technique looks for a corner in the tabulation of the cost function using the determinant of sub-matrices of a third order cumulants data covariance matrix derived from the observed data sequence. The observed sequence is excited by an unobservable input, and is corrupted by zero-mean Gaussian additive noise of unknown variance. The system is driven by a zero-mean independent and identically distributed (i.i.d.) non-Gaussian sequence. Simulation results are presented which demonstrate the performance of the proposed algorithm.

5

Control and identification algorithms for acoustic noise reduction

Figwer J., Czyż K., Główka T., Kasprzyk J., Michalczyk M. I., Pawełczyk M.

Mechanics / AGH University of Science and Technology

|

2007

|

Vol. 26, no. 2

78-86

EN

The aim of the paper is to present main aspects of a research project on active noise reduction being performed at the Computer Control System Group, which is a part of the Institute of Automatic Control, Silesian University of Technology, Gliwice, Poland. In particular, the following problems are dealt with: higher order spectra in off-line and on-line identification of electro-acoustic plants for active noise reduction systems; creating distributed local zones of quiet in a reverberant enclosure using two structures: based on spatially distributed transducers controlled by a central unit or implemented as decentralized systems; development and analysis of optimal and adaptive feedback systems for generating zones of quiet at desired locations; enhancement of active noise reduction efficiency using nonuniform signal sampling and oversampling techniques; design and implementation of a portable multi-channel active noise control platform.

PL

W pracy zaprezentowano tematykę projektu badawczego poświęconego aktywnej redukcji hałasu, prowadzonego w Zakładzie Komputerowych Systemów Sterowania, w Instytucie Automatyki Politechniki Śląskiej w Gliwicach. W szczególności omówiono następujące zagadnienia: wykorzystanie widm wyższych rzędów do identyfikacji w trybie off-line i on-line obiektów elektroakustycznych w układach aktywnej redukcji hałasu; tworzenie rozproszonych lokalnych stref ciszy w pomieszczeniach z pogłosem przy wykorzystaniu układów sterowania opartych na przestrzennie rozłożonych elementach wykonawczych sterowanych przez jednostkę centralną lub sterowanych w sposób zdecentralizowany; rozwój i analiza optymalnych i adaptacyjnych układów sterowania dla tworzenia stref ciszy w zadanych położeniach; zwiększenie efektywności układów aktywnej redukcji hałasu poprzez wykorzystanie technik nierównomiernego próbkowania oraz nadpróbkowania sygnałów, zaprojektowanie i wykonanie przenośnego wielokanałowego urządzenia PANC przeznaczonego do tworzenia lokalnych przestrzennych stref ciszy.

6

New stereo vision matching algorithm based on constrained dynamic programming and higher order statistics criteria

Rziza M., Aboutajdine D.

Machine Graphics and Vision

|

2001

|

Vol. 10, No. 3

317-331

EN

We present a new efficient stereo algorithm addressing robust disparity estimation in the presence of noise. We propose hare a new constrained dynamic programming algorithm based on Higher Order Statistics (HOS) criteria for matching noisy images. Experiments with both synthetic and noisy real images have validated our method and have clearly shown the improvement over the existing ones. The obtained dense disparity map is more reliable when compared to the similar Second-Order Statistics (SOS) based constrained dynamic programming and HOS-based correlation methods.