Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Impulsive Noise Cancellation from Cardiac Signal using Modified WLMS Algorithm

Mohanty Mihir Narayan, Panda Sarthak

Annals of Computer Science and Information Systems

|

2017

|

Vol. 10

255--260

EN

For clean signal, noise cancellation techniques are explored day-by-day. At the user end the clean signal is highly essential for different purposes. In this authors have considered the bio-medical signal that is corrupted with impulsive noise. It is very important to separate from the signal, as its occurrence is sudden and often similar to the signal. The popular adaptive algorithms have been tested for cancellation of impulsive noise. Further most used Wilcoxon LMS is also verified for impulsive noise case. Finally it has been modified for the same purpose. The result found excellent in terms of less MSE, SNR improvement and faster convergence.

2

Badanie skuteczności algorytmów filtracji typu LMS przy zakłóceniu szerokopasmowym

Wajszczyk B., Zieliński K., Kawalec A.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2015

|

Vol. 56, nr 9

83-86

PL

W artykule przedstawiono problematykę oraz ogólną zasadę działania filtrów adaptacyjnych. Przedstawione zostały także wyniki badań skuteczności działania filtrów z rodziny LMS (LMS, NLMS, oraz LMS i NLMS ze wstępną dekorelacją sygnału) z wykorzystaniem realnego zarejestrowanego sygnału radiokomunikacyjnego. Na potrzeby realizacji badań zostało wykonane programowe środowisko w którym zaimplementowano tą rodzinę algorytmów.

EN

The article presents the issues and the general operation principle of the adaptive filters. Article also includes test results of the effectiveness of the filters in the LMS family (LMS, NLMS and also LMS and NLMS with initial signal decorrelation) using record of real radio communications signal. For the implementation of research has been done programming environment that implements this family of algorithms.

3

Wykorzystanie sieci neuronowych do bezstratnej kompresji obrazów cyfrowych

Ulacha G.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2012

|

R. 88, nr 8

155-160

PL

W artykule zaprezentowano metodę bezstratnej kompresji obrazów. Zastosowano w niej modelowanie z wykorzystujące nieliniową predykcję, która bazuje na sieciach neuronowych. Przedstawiono wyniki badań efektywności w zależności od liczby epok, wielkości okna uczącego oraz liczby neuronów w poszczególnych warstwach sieci. Ponadto dla tych parametrów dokonano też analizy czasu trwania procedury kodującej. Po dobraniu odpowiednich parametrów metodę uzupełniono o autorskie 3 kroki pozwalające zwiększyć efektywność proponowanej metody kompresji.

EN

In this paper, it is presented a method of lossless image compression that benefits from modeling with non-linear prediction based on neural networks. Effectiveness measures are provided with respect to the number of epochs, teaching window size and the neurons' number in each network layer. Moreover, for these parameters a time analysis of the encoding procedure is presented. After selecting the suitable parameters, the procedure has been extended by 3 steps resulting in effectiveness increase of the proposed compression method.