УДК 621.3.014.14: 621.391.822.4
DOI: https://doi.org/10.15407/techned2017.05.023
КРИТЕРІЇ НЕОБХІДНОЇ ТА ДОСТАТНЬОЇ КІЛЬКОСТІ ІТЕРАЦІЙ ФІЛЬТРАЦІЇ НЕПЕРІОДИЧНИХ НЕСТАЦІОНАРНИХ СИГНАЛІВ БАГАТОІТЕРАЦІЙНИМИ МЕТОДАМИ
Журнал |
Технічна електродинаміка |
Видавник |
Інститут електродинаміки Національної академії наук України |
ISSN |
1607-7970 (print), 2218-1903 (online) |
Випуск |
№ 5, 2017 (вересень/жовтень) |
Cторінки |
23 – 31 |
Автори Н.А. Шидловська, чл.-кор. НАН України, С.М. Захарченко, докт.техн.наук, О.П. Черкаський Інститут електродинаміки НАН України, пр. Перемоги, 56, Київ, 03057, Україна, e-mail:
This e-mail address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it
,
This e-mail address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it
,
This e-mail address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it
Виконано аналіз ефективності відомих процедурно-орієнтованих критеріїв визначення необхідної кількості ітерацій фільтрації нестаціонарних неперіодичних сигналів багатоітераційним методом ковзного середнього із зростаючою шириною вікна фільтрації на прикладі імпульсів напруги на плазмоерозійному навантаженні та струму в ньому. Розглянуто дві основні групи критеріїв, які ґрунтуються на порівнянні сигналу чинної ітерації його фільтрації або з сигналом попередньої ітерації, або з еталонним сигналом, а також критерій, що певною мірою має властивості критеріїв обох цих груп. Показано низьку результативність та неуніверсальність відомих критеріїв. Запропоновано нові об’єктно-орієнтовані критерії необхідної та достатньої кількості ітерацій фільтрації нестаціонарних неперіодичних сигналів, адаптивні до вимог подальшої обробки сигналів та наведено аналіз їхньої ефективності. Бібл. 13, рис. 2, табл. 4.
Ключові слова: нестаціонарні неперіодичні сигнали, багатоітераційні методи фільтрації сигналів, критерії необхідної та достатньої кількості ітерацій.
Надійшла 23.05.2017 Остаточний варіант 03.07.2017 Підписано до друку 17.08.2017
УДК 621.3.014.14: 621.391.822.4
КРИТЕРИИ НЕОБХОДИМОГО И ДОСТАТОЧНОГО КОЛИЧЕСТВА ИТЕРАЦИЙ ФИЛЬТРАЦИИ НЕПЕРИОДИЧЕСКИХ НЕСТАЦИОНАРНЫХ СИГНАЛОВ МНОГОИТЕРАЦИОННЫМИ МЕТОДАМИ
Журнал |
Технічна електродинаміка |
Издатель |
Институт электродинамики Национальной академии наук Украины |
ISSN |
1607-7970 (print), 2218-1903 (online) |
Выпуск |
№ 5, 2017 (сентябрь/октябрь) |
Cтраницы |
23 – 31 |
|
Авторы Н.А. Шидловская, чл.-корр. НАН Украины, С.Н. Захарченко, докт.техн.наук, А.П. Черкасский Институт электродинамики НАН Украины, пр. Победы, 56, Киев, 03057, Украина, e-mail:
This e-mail address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it
,
This e-mail address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it
,
This e-mail address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it
Произведен анализ эффективности известных процедурно-ориентированных критериев определения необхо-димого количества итераций фильтрации нестационарных непериодических сигналов многоитерационным методом скользящего среднего с возрастающей шириной окна фильтрации на примере импульсов напряжения на плазмоэрозионной нагрузке и тока в ней. Рассмотрены две основные группы критериев, которые основаны на сравнении сигнала на текущей итерации его фильтрации либо с сигналом на предыдущей итерации, либо с эталонным сигналом, а также критерий, который определенной мерой имеет свойства критериев обеих этих групп. Показано низкую результативность и неуниверсальность известных критериев. Предложены новые объектно-ориентированные критерии необходимого и достаточного количества итераций фильтрации нестационарных непериодических сигналов, адаптивные к требованиям дальнейшей обработки сигналов, и приведен анализ их эффективности. Библ. 13, рис. 2, табл. 4.
Ключевые слова: нестационарные непериодические сигналы, многоитерационные методы фильтрации сигналов, критерии необходимого и достаточного количества итераций.
Поступила 23.05.2017 Окончательный вариант 03.07.2017 Подписано в печать 17.08.2017
Література
1. Баскаков С.И. Радиотехнические цепи и сигналы. – М.: Высшая школа, 1988. – 448 с. 2. Гороновский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы. – М.: Радио и связь, 1986. – 512 с. 3. Давыдов А.В. Сигналы и системы. Лекции и практикум на ПК. Введение в теорию сигналов и систем – Режим доступу: http://geoin.org/signals/index.html – Дата доступу: 06.02.2017. 4. Загретдинов А.Р., Бусаров А.В., Бусаров В.В. Сравнение методов останова операций отсеивания при эмпирической модовой декомпозиции сигналов // Инженерный вестник Дона. – 2015. – № 3. – Режим доступу: http://www.ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2015/3238 – Дата доступу: 06.02.2017. 5. Матвеев Ю.Н., Симончик К.К., Тропченко А.Ю., Хитров М.В. Цифровая обработка сигналов. – СПб: СПбНИУ ИТМО, 2013. – 166 с. 6. Ціделко В.Д., Яремчук Н.А. Невизначеність вимірювання. Обробка даних і подання результату вимірювання. – К.: Політехніка, 2002. – 176 с. 7. Шидловська Н.А., Захарченко С.М., Черкаський О.П. Порівняння ефективності згладжування сигналів напруги на плазмоерозійному навантаженні та струму в ньому багатоітераційними методами фільтрації // Технічна електродинаміка. – 2017. – № 4. – С. 3–13. 8. Huang N.E., Shen Z., Long S.R., Wu M.C., Shih H.H., Zheng Q., Yen N.-Ch., Tung C.C, Liu H.H. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis // Proc. R. Soc. London A, Math. Phys. Sci. – 1998. – Vol. 454. – Issue 1971. – Pp. 903–995. 9. Kabir M.A., Shahnaz C. Denoising of ECG signals based on noise reduction algorithms in EMD and wavelet domains // Biomedical Signal Processing and Control. – 2012. – No 7. – Pp. 481–489. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2011.11.003 10. Karthikeyan P., Murugappan M., Yaacob S. ECG signal denoising using wavelet thresholding techniques in human stress assessment // International Journal on Electrical Engineering and Informatics. – 2012. – Vol. 4. – No 2. – Pp. 306–319. DOI: https://doi.org/10.15676/ijeei.2012.4.2.9 11. Komaty A., Boudraa A.O., Augier B., Daré-Emzivat D. EMD-Based Filtering Using Similarity Measure Between Probability Density Functions of IMFs // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. – 2014. – Vol. 63. – No 1. – Pp. 27–34. DOI: https://doi.org/10.1109/TIM.2013.2275243 12. Sadooghi M.S., Khadem S.E. A new performance evaluation scheme for jet engine vibration signal denoising // Mechanical Systems and Signal Processing. – 2016. – Vol. 76–77. – Pp. 201–212. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2016.01.019 13. Yang G., Liu Y., Wang Y., Zhu Z. EMD interval thresholding denoising based on similarity measure to select relevant modes // Signal Processing. – 2015. – Vol. 109. – Pp. 95–109. DOI: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2014.10.038
PDF
|