PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available Komputerowe wspomaganie analizy obrazów sonograficznych szumów podwodnych
Jerzman B., Kiciński W.
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
|
2012
|
Vol. 61, nr 2
115-125
PL
Praca dotyczy sposobu poprawy jakości zobrazowania sygnałów pomiarowych obserwowanych w środowisku podwodnym. Istotą zaproponowanego sposobu przetwarzania sygnałów hydroakustycznych jest transformacja sygnałów pomiarowych za pomocą falki Malvara, zobrazowanie współczynników falkowych w postaci sonogramu oraz odszumianie obrazu sonograficznego z wykorzystaniem estymatorów jądrowych funkcji gęstości prawdopodobieństwa. Opracowany w środowisku MATLAB program, po wczytaniu sygnałów pomiarowych zapisanych w kodzie ascii, tworzy obraz sonograficzny stanu środowiska podwodnego, a następnie realizuje procedurę odszumiania, mającą na celu poprawę jego jakości. Działanie programu zweryfikowano na rzeczywistych krótkookresowych, szerokopasmowych sygnałach pomiarowych zarejestrowanych w środowisku podwodnym.
EN
The article deals with the problem of improving the quality of imaging the measurement signals observed in the underwater environment. The essence of the proposed method of hydroacoustic signal processing is: the transform using the Malvar wavelet, imaging of the wavelet coefficients as a sonogram and denoising the image using the kernel density estimate. The application written in MATLAB environment reads the signals from files saved in ascii format, builds the sonogram of the state of the underwater environment and proceeds with the image denoising. The research was conducted on the real transient and broadband measurement signals recorded under the water.
2
Content available remote Kernel Estimation of probability density function: properties and parameters optimization
Jerzman B., Kiciński W.
Metrology and Measurement Systems
|
2009
|
Vol. 16, nr 1
85-105
EN
The article deals with the kernel estimation of the probability density function. The main subject of the research is the optimization of parameters of the estimator. In the particular case, the research focused on the estimation of the univariate, unimodal data representative for the normal distribution.
3
Content available Detekcja źródeł szumów podwodnych z wykorzystaniem falki Malvara
Jerzman B.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2007
|
R. 53, nr 9
48-51
PL
W referacie zamieszczono wyniki badań modelu detekcji źródeł szumów podwodnych, bazującego na estymacji funkcji gęstości prawdopodobieństwa rozkładu energii w pasmach dekompozycji falkowej sygnałów pomiarowych. Celem badań było ilościowe porównanie wyników detekcji zaburzeń powodowanych przez płetwonurka w środowisku podwodnym, z wykorzystaniem w procesie przetwarzania sygnałów pomiarowych falek Daubechies oraz Malvara. Wyniki badań wskazują, że wykorzystanie lokalnych transformacji Malvara pozwala na bardziej efektywne wykorzystanie zastosowanej metody detekcji.
EN
The paper presents the results of the research on the model of detection of the underwater noise sources. This model is based on the multivariate kernel density estimate of the energy of multidimensional wavelet coefficients. The conventional method of signal decomposition using Daubechies wavelet is compared with the algorithm which implements Malvar wavelet. This type of decomposition was adapted to the method of detection of underwater disturbances coming from unnatural sources. The outcome of theoretical considerations was supported by the figures presenting the results of simulation experiments on the real noise signals. The aim of the research was the numerical comparison and the evaluation of the effectiveness of the detection of signals generated by the diver using the Malvar wavelet or the standard Daubechies wavelet. The specific and distinct character of Malvar wavelet implementation strongly affects the method of detection thus the analysis of the results of the modification seems to be interesting. The research proved that the exploitation of local Malvar transforms reduces the number of computations, minimizes the detection result. Moreover, it enables greater flexibility as far as the parameter selection is concerned.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.