Funkcja autokorelacji w analizie szerokopasmowych sygnałów krótkookresowych

• Autorzy: Kiciński W.

Warianty tytułu

EN

Autocorrelation function in wide band transient signals analysis

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł dotyczy analizy krótkookresowych sygnałów szerokopa-smowych, będących przejawem aktywności obiektów w środowisku podwodnym. Zaproponowany sposób detekcji sygnałów nie wymaga przyjęcia założeń o gaussowskim rozkładzie szumów środowiska pomiarowego. Jego istotą jest analiza ciągów próbek wartości chwilowej sygnału pomiarowego za pomocą falki Malvara, usunięcie redundantnych współczynników przekształcenia falkowego a następnie badanie charakteru zmienności funkcji autokorelacji współczynników falkowych.

EN

The problem of transient hydroacoustic signals detection has been considered. The presented method of transient detection differs from the methods discussed in literature, where gaussian probability distribution is usually assigned. The proposed procedure does not need any assumptions about probability distribution of ambient noise. This is very important, because the probability distribution of ambient noise in underwater environments is not gaussian, especially in coastal range. The presented method combines two powerful detection tools: the wavelet analysis and the analysis of the autocorrelation function curvature. The proposed algorithm uses the Malvar wavelet transformation and the procedure of signal denoising in wavelet coefficients space. The procedure of transient detection has been based on the properties of the autocorrelation function, which slowly goes to zero for noise with oscillatory ingredients and very quickly approaches zero for noise signals. The performance of the presented method has been illustrated on example of three real transient signals caused by air bubbles accompanying object activities in an underwater environment.

Słowa kluczowe

PL

szumy krótkookresowe; funkcja autokorelacji; falka Malvara

EN

transient noise; autocorrelation function; Malvar wavelet

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 56, nr 8
• Strony: 897--900
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys., wykr., wzory

Twórcy

autor

Kiciński W.

• Uniwersytet Mikołaja Kopernika, ul. Grudziądzka 5, 87-100 Toruń,

Bibliografia

• [1] Kiciński W.: Problemy pomiarów szumów podwodnych, Prace PIE, nr 140, 2000.
• [2] Bailej T. C., Sapatinas T., Powell K. J., Krzanowski W. J.: Signal Detection in Underwater Sound Using Wavelets, Journal of the American Statistical Association, 93 (1998), 73-83.
• [3] Ioana C., Frezza-Boin K., Quinquis A.: Application of the overcomplete wavelet transform for underwater transitory signal characterization, Proceedings of EUSIPCO, 2002, 67-70.
• [4] Kicinski W.: Processing of measuring signals for monitoring of transients in underwater environment, XVII IMEKO World Congress, 2003, 2098-2001.
• [5] Ravier P., Amblard P.: Combining an adapted wavelet analysis with fourth-order statistics for transient detection, Signal Processing, 70 (1998), 115-128.
• [6] Ravier P., Amblard P.: Wavelet packets and wavelet-denoising based on higher-order-statistics for transient detection, Signal Processing, 81 (2001), 1909-1926.
• [7] Datta S., Sturtivant C.: Dolphin whistle classification for determining group identities, Signal Processing, 82 (2000), 251-258.
• [8] Delory E., Potter J.: Objectivity in the study of marine mammal vocalizations: a wavelet approach, Technical Report of National University of Singapore, 2000.
• [9] Mallat S.: A wavelet tour of signal processing, Academic Press, London, 1999.