Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  falka macierzysta
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W artykule przedstawiono dyskretną transformcję falkową (DWT) dwóch sygnałów symulacyjnych z zastosowaniem falek, których użyteczność potwierdziły wcześniejsze badania. Przedmiotem badań były sygnały-wzorce oraz sygnały powstałe z wzorca poprzez dodanie tła losowego-zakłóceń. Te drugie poddawano transformacji falkowej, chcąc w ten sposób wyeliminować czynnik losowy. Celem badań było sprawdzenie, jak wielkość zakłóceń wpływa na odzyskanie wzorca.
EN
The paper presents the discrete wavelet transform (DWT) of a two simulated signals using wavelets whose usefulness was confirmed by earlier studies. The subject of the examination were signals which were held up as a models for other signals and the signals obtained from model signals by adding random background noise. The later were put under discrete wavelet transformation in order to eliminate the influence of the random factor. The aim of the examination was the verification of the magnitude of the noise influence restoring the original model signal.
PL
Artykuł jest poszukiwaniem odpowiedzi na pytanie: jakie warunki musi spełniać falka, aby sygnał poddany transformacji falkowej nadawał się do zdekodowania informacji diagnostycznej. Obróbce poddano dwa sygnały symulacyjne (stacjonarny i niestacjonarny) oraz sygnał pobrany z urządzenia mechanicznego. W oparciu o uzyskane rezultaty potwierdzona została hipoteza mówiąca, iż bardzo istotny jest dobór falki. Podkreślono także przydatność transformacji falkowej jako narzędzia do obróbki wstępnej, dla celów diagnostyki urządzeń technicznych.
EN
The article attempts to define the conditions that must be fulfilled by the wavelet. These conditions ensure that after the wavelet transformation, the signal will be able to decode diagnostics information. The transformation embraced two simulation signals (stationary and non-stationary) and a signal from a mechanical appliance. Based on the results, the thesis attaching a great importance to wavelet selection has been corroborated. Also, emphasis was put on wavelet transformation as a useful tool for initial transformation.
PL
W artykule przedstawiono dyskretną transformcję falkową (DWT) kilku sygnałów symulacyjnych z zastosowaniem falek, których użyteczność potwierdziły wcześniejsze badania. Przedmiotem badań były sygnały o znanej strukturze częstotliwościowej - wzorce oraz sygnały powstałe z wzorca poprzez dodanie tła losowego - zakłóceń. Te drugie poddawano transformacji falkowej, chcąc w ten sposób wyeliminować czynnik losowy. Przedstawiono głównie wyniki tych falek, które najlepiej odzwierciedlają zaprogramowane informacje. Uzyskane rezultaty wskazują na konieczność dobrego doboru falki (najlepsze wyniki uzyskano dla falki dmey) oraz kryterium stopu.
EN
The paper presents the discrete wavelet transform (DWT) of a few simulated signals using wavelets whose usefulness was confirmed by earlier studies. The subjects of the examination were pure signals of known frequency and signals distorted with random noise. The latter were put under discrete wavelet transformation in order to eliminate the influence of random noise. Only those results which show programmed information in the best way were presented. The obtained results point at the necessity of good selection of wavelet and stop criterion. The best results were achieved using dmey wavelet.
PL
W artykule przedstawiono analizę wielorozdzielczą symulowanego sygnału wibroakustycznego. Celem analizy było określenie kryterium wyboru falki oraz głębokości dekompozycji w zależności od rodzaju zakłóceń wprowadzonych do sygnału wibroakustycznego. Artykuł przedstawia dekompozycje z zastosowaniem tylko tych falek, za pomocą których uzyskano najlepsze odzwierciedlenie zaprogramowanych informacji.
EN
The paper presents multi-distributive analysis of simulated vibroacoustic signal. The aim of the analysis was defining the criterion of wavelet selection and intensity of the decomposition according to the type of noise added to the vibroacoustic signal. The article describes only those analyses by wavelets which appeared sufficiently good with respect to ordinary data.
PL
Sygnały diagnostyczne niosą zakodowane informacje o urządzeniach technicznych, które je wygenerowały. Aby odczytać te informacje, sygnał należy pobrać, przetworzyć i wyznaczyć odpowiednią charakterystykę. Ostatnio, często wykorzystuje się charakterystykę falkową, a w szczególności jej dyskretną postać. Aby postawić wiarygodną diagnozę, należy rozpoznać w jaki sposób informacje zawarte w sygnale są prezentowane w charakterystykach. Artykuł jest próbą wyznaczenia i interpretacji dyskretnej transformaty falkowej (DWT) za pomocą Matlaba dla modelu symulacyjnego sygnału, przy użyciu kilku rodzajów falek. Uzyskane wyniki wskazują na konieczność dobrego doboru falki oraz kryterium stopu.
EN
Diagnostic signals carry encoded information about technical objects that have generated them. For the purpose of reading information, the signal must be sampled, converted and suitable characteristic should be defined. Recently, a wavelet transform has been frecuently used, with its discrete type in particular. In order to give a diagnosis reliably one must identify how information enclosed in the signal is presented by its characteristics.The paper presents an attempt on determining and interpreting the Discrete Wavelet Transform output for several wavelets and simualated signal using The Matlab software.The achieved results point out the necessity of proper wavelet selection and suitable termination criteria.
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.