The enhanced method of a spectrum’s window estimation

• Autorzy: Kulyk Yaroslav , Knysh Bohdan , Ivanov Yuryy , Poplavskyy Anatolii , Kotyra Andrzej , Denissova Nataliya , Ziyatbekova Gulzat

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2019.04.27

Warianty tytułu

PL

Ulepszona metoda estymacji okna widmowego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In this paper is proposed the advanced method of the spectrum’s window estimation, which, in opposition to currently existing methods, uses the mean multiwindow estimation of the logarithm’ signal spectrum, which cause the more strict signal’s spectrum estimation and increasing the efficiency of the trash-hold methods of the signals estimation. Analyzing its efficiency is provided by the means of the numerical experiments and by the implementation of modeling the nets can program.

PL

W artykule przedstawiono zaawansowaną metodę estymacji okna widmowego, która wykorzystuje średnią wielookienkową estymację widma sygnału logarytmicznego. Analizowanie efektywności metody odbywa się za pomocą eksperymentów numerycznych oraz poprzez wdrożenie modelowania sieci z możliwością programowania.

Słowa kluczowe

EN

signal processing; window transformation; multiwindow spectrum estimation

PL

przetwarzanie sygnału; wielookienkowa estymacja widma; transformata okienkowa

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2019
• Tom: R. 95, nr 4
• Strony: 151--157
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Kulyk Yaroslav

• Vinnytsia National Technical University, Khmelnytsky Hwy, 95, 21021 Vinnitsa, Ukraine

autor

Knysh Bohdan

• Vinnytsia National Technical University, Khmelnytsky Hwy, 95, 21021 Vinnitsa, Ukraine

autor

Ivanov Yuryy

• Vinnytsia National Technical University, Khmelnytsky Hwy, 95, 21021 Vinnitsa, Ukraine

autor

Poplavskyy Anatolii

• Vinnytsia National Technical University, Khmelnytsky Hwy, 95, 21021 Vinnitsa, Ukraine

autor

Kotyra Andrzej

• Lublin University of Technology, Institute of Electronics and Information Technology, Nadbystrzycka 38A, 20-618 Lublin, Poland

autor

Denissova Nataliya

• East Kazakhstan State Technical University named after D.Serikbayev

autor

Ziyatbekova Gulzat

• Al-Farabi Kazakh National University, Almaty, Kazakhstan

Bibliografia

• [1] Willig A., Matheus K., Wolisz A., Wireless technology in industrial networks, Proc. of the IEEE, 93(2005), no. 6, 1130- 1151
• [2] ETSI EN 301 489-1 V1.4.1 (xElectromagnetic compatibility and Radio spectrum Matters (ERM); ElectroMagnetic Compatibility (EMC); standard for radio equipment and services; Part 1: Common technical requirements
• [3] Tretiakov S.A., CAN na porohe novoho stoletyia, Myr kompiuternoi avtomatyzatsyy, (1999) , no. 2
• [4] Oppenheim A.V., Schafer R.W., Buck J.R., Discrete-Time Signal Processing, Upper Saddle River, (1999), 468
• [5] Kaiser J., Schafer R., On the use of the I0-sinh window for spectrum analysis, IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol.28, no. 1, 105 – 107
• [6] W. Smith. The Scientist and Engineers Guide to Digital Signal Processing, California Technical Publishing
• [7] Percival D.B., Walden A.T., Wavelet Methods for Time Series Analysis, Cambridge University Press, (2000), 600
• [8] Shao Q., Zhang X., Qi X., Li H., Xiang L., Optical wavelet denoising applied in multi-span nonlinear fiber links, SciVerse Scopus Optical electronics, 283 (2010), no. 7, 1261-1267
• [9] Kniazeva T.N., Modyfykatsyia veivlet-metodov ochystky ot shuma syhnalov s osobennostiamy y dannikh s nestatsyonarnim shumom, DSPA (2009)
• [10] Sankar R., Traffic Monitoring and Congestion Prediction Using Handoffs in Wireless Cellular Communications, IEEE 47th Annual International Vehicular Technology Conference, (1997), 520-524
• [11] Johnstone I.M., Empirical Bayes selection of wavelet thresholds , The Annal. Statistics., 33(2005), no. 4., 1700-1752
• [12] Prohramma modelyrovanyia shyny CAN, Access: http://can.marathon.ru/page/prog/modelcan
• [13] Urbanovich P., Romanenko D., ShimanD., Vitkova M., Multithreshold majority decoding of LDPC-codes, IAPGOŚ, 2 (2012), No. 4a, 22-24
• [14] Wojcik W, Bieganski T., Kotyra A., et al., Application of algorithms of forecasting in the optical fibre coal dust burner monitoring system, Proc. SPIE, 3189 (1997), 100-109
• [15] Sharko A., Models and methods of processing of informationon loads of acoustic signals in technical diagnostic systems, Informatyka Automatyka Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 8 (2018), nr. 3, 15-18
• [16] Vassilenko V., Valtchev S., Teixeira J.P., Pavlov S., Energy harvesting: an interesting topic for education programs in engineering specialities, Internet, Education, Science, (2016), 149-156

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).