Zastosowanie filtrów wygładzających do estymacji współczynnika SNR w sygnałach zakłóconych szumem o rozkładzie normalnym

• Autorzy: Mikołajczak G. , Pęksiński J. , Kowalski J.

Warianty tytułu

EN

Application smoothing filters to estimate the SNR in the noise signals disturbed of the normal distribution

• Konferencja: Computer Applications in Electrical Engineering (18-19.04.2016 ; Poznań, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono metodę estymacji współczynnika SNR opartą o wybrane metody wygładzania sygnałów przy założeniu, że w procesie filtracji tłumiony jest tylko szum. Znajomość współczynnika redukcji szumu pozwala wyznaczyć wartość estymowanej wielkości. Obliczenia i symulacje wykonano dla sygnału harmonicznego zakłóconego szumem o rozkładzie normalnym.

EN

The paper presents a method of estimating the SNR based on the selected method of smoothing signals on the assumption that the filtration process is suppressed only noise. Knowledge of Noise Reduction Coefficient lets you determine the value of the estimated size. Calculations and simulations were performed in the harmonic signal noise disturbed the normal distribution.

Słowa kluczowe

PL

filtry wygładzające; SNR

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
• Czasopismo: Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
• Rocznik: 2016
• Tom: No. 88
• Strony: 101--108
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Mikołajczak G.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

autor

Pęksiński J.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

autor

Kowalski J.

• Pomorski Uniwersytet Medyczny w Szczecinie

Bibliografia

• [1] Ljung L., System identification theory for User, Prentice-Hall, Englewood CliPs, NJ, 1987.
• [2] Candy J.V., Signal Processing The Modern Approach, McGraw-Hill, New York 1988.
• [3] Lyos R.G., Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów, WKŁ, W-wa 1999.
• [4] Zieliński P.T., Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań, WKŁ, W-wa 2005.
• [5] Poor H., An Introduction to Signal Detection and Estimation. New York: Springer-Verlag, 1985.
• [6] Ferrario P.G., Local Variance Estimation for Uncensored and Censored Observations, Springer Vieweg, 2013.
• [7] Mitra S.K., Kaiser J.F., Handbook Digital Signal Processing, John Willey 1993.
• [8] Bronsztejn I.N. i in., Nowoczesne kompendium matematyki, PWN W-wa 2004.
• [9] Pęksiński J., Mikołajczak G., Kowalski J., Estimation of the level of disturbance in time series using a median filter, New Research in Multimedia and Internet Systems eds., Aleksander Zgrzywa, Kazimierz Choroś, Andrzej Siemiński Berlin [I in.], Springer 2015, pp. 91-99.
• [10] Kowalski J., Peksinski J., Mikolajczak G., Detection of noise in digital images by using the averaging filter name COV, Intelligent Information and Database Systems 5th Asian Conference, ACIIDS 2013, Proceedings, Pt. 2 eds.: Ali Selamat, Ngoc Thanh Nguyen, Habibollah Haron Berlin [i in.]: Springer 2013, pp. 1-8.
• [11] Peksinski J., Stefanowski M., Mikolajczak G., Estimating the level of noise in digital images, Intelligent multimedia technologies for networking applications: techniques and tools ed. Dimitris N. Kanellopoulos Information Science Reference, 2013, pp. 409-433.

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.