Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: transformaty falkowe

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A heuristic method for detecting and locating faults employing electromagnetic acoustic transducers

Gómez C. Q. M., García F. P. M., Arcos A. J., Cheng L., Kogia M., Mohimi A., Papaelias M. A.

Eksploatacja i Niezawodność

2017

Vol. 19, no. 4

493--500

The objective of this paper is to demonstrate a novel signal processing for detection, identification and flaw sizing of structural damage using ultrasonic testing with Electromagnetic Acoustic Transducers (EMATs). Damage detection involves the recognition of a defect that exists within a structure. Damage location is the identification of the geometric position of the defect. Defect classification is the cluster of the damage type into multiple damage scenarios. In the absence of external interferences, a good measure of detectability of a flaw is its signal-to-noise ratio (SNR). Although the SNR depends on various parameters such as electronics used, material properties, e.g. homogeneity and damping, and flaw size, it can be improved using advanced signal processing. The main scientific novelties presented in this paper focus on filtering signal noise through advanced digital signal processing; incorporating wavelet transforms for image and signal representation enhancements; investigating multi-parametric analysis for noise identification and defect classification; studying attenuation curves properties for defect localisation improvement and flaw sizing and location algorithm development.

Celem niniejszego artykułu jest omówienie nowatorskiego sposobu przetwarzania sygnałów w celu wykrywania, identyfikacji i oceny uszkodzeń strukturalnych przy użyciu ultrasonograficznych testów za pomocą elektromagnetycznych przetworników akustycznych (EMAT). Wykrywanie uszkodzeń polega na rozpoznaniu istniejących defektów wewnątrz danej struktury. Lokalizacja uszkodzeń sprowadza się do identyfikacji geometrycznego położenia defektu. Klasyfikacja defektu to klaster typu uszkodzenia w wielu scenariuszach uszkodzeń. W przypadku braku zewnętrznych zakłóceń, dobrym wskaźnikiem wykrywalności błędu jest stosunek sygnału do szumu (SNR). Pomimo tego, że SNR zależy od różnych parametrów, takich jak użyta elektronika, właściwości materiału, np. jednorodność i tłumienie, a także wielkość wady, wskaźnik ten można poprawić przy użyciu zaawansowanego przetwarzania sygnałów. Główne nowe zagadnienia naukowe przedstawione w niniejszym artykule skupiają się na filtrowaniu szumu sygnału za pomocą zaawansowanego przetwarzania sygnału cyfrowego, w tym wykorzystując transformaty falkowe w celu ulepszenia obrazu i sygnału; badanie analizy wieloparametrycznej w celu identyfikacji szumów i klasyfikacji defektów; badanie właściwości krzywych osłabiania w celu sprawniejszego wykrywania i oceny wad oraz rozwoju algorytmu lokalizacji.

Zastosowanie transformat falkowych Daubechies w kompresji obrazu

Skublewska-Paszkowska M., Smołka J.

Studia Informatica

2008

Vol. 29, nr 1

5-22

Transformaty falkowe są coraz częściej stosowane w kompresji obrazów. Każda transformata posiada inne właściwości, które wpływają na jakość obrazu skompresowanego. W artykule przedstawiono rodzinę transformat falkowych Daubechies oraz transformatę Haara i ich wpływ na stratną kompresję sześciu przykładowych obrazów. Do oceny jakości obrazu skompresowanego zostały użyte miary, uwzględniające różnice wartości pikseli obrazu oryginalnego i skompresowanego, ich korelację, miary widmowe oraz miary krawędziowe.

Wavelet transforms are more and more often implemented in image compression. Each transform possesses its own unique features which influence on the quality of compressed image. In this article a family of Daubechies wavelet transforms and Haar transform are presented and their influence on lossy compression of six different images. The quality of compressed images was evaluated with measures based on the difference between original and compressed pixels, correlation measures, spectral and edge measures.

QRS detection and identification by means of wavelet technique

Duraj A., Krawczyk A.

Przegląd Elektrotechniczny

2006

R. 82, nr 5

54-56

Automatic ECG processing is recently being developed in the detection and location of the signal characteristic points and it is an important tool in the treatment of cardiac diseases. In this work we discuss the application of Wavelet Transform techniques to the detection QRS complexes. The first aim of this work is to describe tools of wavelet analysis. The second aim is to present some of the wavelet transforms (Haar, Daubiechies, Symplet, Coiflet). The exemplary method is used to establish values for soft and hard thresholding of wavelets coefficients to detection QRS.

W ostatnich latach można zaobserwować bardzo szybki rozwój metod przetwarzania sygnałów biomedycznych oferujących nowe możliwości diagnostyczne. Obok metod wykorzystujących pochodne sygnałów i sieci neuronowe w ostatnim czasie coraz bardziej popularne stają się metody czasowo - częstotliwościowe w tym zwłaszcza transformacje falkowe. Wcześniejsze prace autorów dotyczyły tych metod detekcji zespołu QRS, które wykorzystywały sieci neuronowe i pochodne sygnału. Przedmiotem tej pracy jest problematyka zastosowań przekształceń falkowych do detekcji zespołu QRS. Autorzy opracowania prezentują wstępne wyniki badań dotyczące powyższego zagadnienia.