Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Initial assumptions for the system of automatic detection and classification of aircraft noise events

Bukała Michał, Nowoświat Artur, Chyla Andrzej

Vibrations in Physical Systems

|

2022

|

Vol. 33, nr 2

art. no. 2022208

EN

The present study undertakes the development and implementation of an algorithm for an automatic separation of acoustic events related to aircraft flights. The data are provided by noise monitoring stations operating as part of multi-point continuous noise measurement systems around small and medium-sized airports and helicopter landing sites in Poland. The article presents initial assumptions of the developed method based on the conclusions of the research. For this purpose, two different methods of airborne noise signal detection will be discussed. The first method is based on the analysis of the value of the changing rate of the signal being the difference between the value of the analysed sample and the value of the h-th previous sample of the recorded sound level time history. The second method uses a convolutional neural network operating on values recorded in 1/3-octave bands. The objective of the study is to examine the effectiveness and limitations of the selected methods on the collected representative input data.

2

Noise Detection for Biosignals Using an Orthogonal Wavelet Packet Tree Denoising Algorithm

Schimmack M., Mercorelli P.

International Journal of Electronics and Telecommunications

|

2016

|

Vol. 62, No. 1

15--21

EN

This article deals with the noise detection of discrete biosignals using an orthogonal wavelet packet. In specific, it compares the usefulness of Daubechies wavelets with different vanishing moments for the denoising and compression of the digitalised biosignals in case of surface electromyography (sEMG) signals. The work is based upon the discrete wavelet transform (DWT) version of wavelet package transform (WPT). A noise reducing algorithm is proposed to detect unavoidable noise in the acquired data in a model independent way. The noise of a signal sequence will be defined by a seminorm. This method was developed for a possible observation during a fracture healing period. The proposed method is general for signal processing and its design was based upon the wavelet packet.

3

Noise Detection for Latent Component Classification in Ensemble Method

Szupiluk R.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2010

|

R. 86, nr 1

144-146

EN

We present a novel concept of the random noise detection applied in model integration process. The ensemble method is based on decomposition of the multivariate variable containing model results. The decomposition originating from Blind Signal Separation gives us the latent components with destructive or constructive impact on the prediction quality. The identification and elimination of the noisy signals should improve final prediction result. The validity of our concept is presented on the real problem of load forecasting in the Polish Power System.

PL

W artykule przedstawiono nową metodę detekcji szumów losowych zastosowana w procesie agregacji modeli. W rozwijanej metodzie agregacji zbieramy rezultaty poszczególnych modeli predykcyjnych w jednej wielowymiarowej zmiennej. Zakładamy, że zawiera ona konstruktywne oraz destrukcyjne dla wyników prognozy ukryte komponenty. Komponenty te możemy estymować metodami ślepej separacji sygnałów. Poprawna identyfikacji oraz eliminacja komponentów szumowych prowadzi do poprawy ostatecznych wyników predykcji. Potwierdzeniem skuteczności proponowanych rozwiązań jest przykład predykcji obciążenia systemu elektroenergetycznego.

4

Zastosowanie transformacji falkowej do detekcji i usuwania szumów z danych rastrowych

Pyka K.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2007

|

Vol. 17b

681--689

PL

W pracy zaproponowano zastosowanie transformacji falkowej do wykrywania szumów zawartych w danych rastrowych a następnie do usuwania szumów losowych. Omówiono syntetycznie problem szumów występujących w obrazach cyfrowych oraz stosowane metody ich usuwania. Przedstawiono najważniejsze cechy transformacji falkowej. Jako materiał badawczy wykorzystano fragmenty zdjęć lotniczych i wysokorozdzielczych obrazów satelitarnych. Analizowano także dane pseudo-rastrowe, jakimi są wysokościowe modele terenu o strukturze regularnej siatki. Badania potwierdziły możliwość formułowania wskaźników zawartości szumów, opartych na analizie kształtu rozkładów współczynników detali falkowych. Stwierdzono, że badanie kształtu histogramów komponentów falkowych może być zastosowane do porównywania zmian radiometrycznych następujących podczas przetwarzania obrazów. W pracy przedstawiono koncepcje wykorzystania falek do redukowania zawartości szumów losowych. Na podstawie pierwszych eksperymentów badawczych sformułowano problemy cząstkowe, których rozwiązanie powinno zagwarantować wysoka skuteczność metody redukcji szumów w dziedzinie transformaty falkowej.

EN

In the present paper, the use of wavelet transformation for determining noise type and reduction of random noise from raster data, is proposed. Noise in the digital images and applied methods for noise removal is described synthetically. The most important features of wavelet transformation are presented. The fragments of aerial photographs and high-resolution satellite images were used as a research material. Besides the images, the pseudo-raster data, such as the area digital terrain models (DTM) with the regular grid structure, were analysed. The research confirmed the possibility to define the noise content indicators based on the analysis of wavelet detail coefficients distribution shape. It was found that the study of histogram shape of the wavelet components can be employed for the comparison of the radiometric changes occurring during radiometric and geometric processing of the images. In the paper, the concept of using wavelets for the reduction of the random noise content is presented. On the grounds of the experiments in preliminary research, the partial problems were formulated. Finding the solution to them should guarantee the efficiency of noise reduction method in the wavelet transformation field.

5

A combinatorial based technique for impulsive noise removal in images

Rital S., Bretto A., Cherifi H., Aboutajdine D.

Image Processing & Communications

|

2001

|

Vol. 7, no 3-4

115-129

EN

The aim of this work is the elimination of the impulsive noise from an image using hypergraph theory. We introduce an image model called Adaptive Image Neighborhood Hypergraph (AINH). From this model we propose a combinatorial definition of noisy data. A detection procedure is used to classify hyperedges either as noisy or clean data. Similar to other techniques, the proposed algorithm uses an estimation procedure to remove the effects of noise. The efficiency of the proposed method was tested on gray scale images using objective image quality measures. The results show that the new method outperforms standard impulsive noise reduction algorithms.