В лекции рассматриваются возможности управления процессом
эмпирической модовой декомпозиции при анализе данных. Для
управления процессом декомпозиции используется оперативная
информация по спектральному составу сигналов и внутренних модовых
функций преобразования.
Содержание: Частотное управление эмпирической модовой декомпозицией
сигналов. Принцип управления EMD. Очистка периодических сигналов от
шумов и флюктуаций. Выделение локальных частотных составляющих
информации. Очистка от шумов произвольных непериодических сигналов.
Оптимальные границы отсева шумов. Ус-тойчивость отсева шумов.
Лекция читается в Уральском государственном горном университете в
курсе "Теория цифровой обработки данных" студентам специальности
"Информационные системы в технике и технологиях", специализация
"Прикладная геоинформатика в геофизике".
Лекция - Анализ и обработка данных методом эмпирической модовой декомпозиции сигналов
Смотрите также
Голд Б., Рэйдер Ч. Цифровая обработка сигналов
Пер. с англ. - М.: "Советское Радио", 1973г. - 368с. Цифровая обработка непрерывных и дискретных сигналов как новое техническое направление оформилось в 60-х годах 20 века. Важную роль в деле становления этого направления сыграли работы Д. Кайзера "Цифровые фильтры" и Б. Голда и Ч. Рэйдера "Цифровая обработка сигналов". В указанных работах рассматриваются вопросы теории дискретных сигналов и дискретных цепей, методы проектирования цифровых фильтр...
Лекция - Аппроксимация сигналов и функций
Содержание: . Приближение сигналов рядами Тейлора. Интерполяция и экстраполяция сигналов. Полиномиальная интерполяция. Кривые Безье. Сплайновая интерполяция. Спектральный метод интерполяции. Спектр дискретного сигнала. Интерполяционный ряд Котельникова-Шеннона. Децимация и интерполяция цифровых сигналов. Децимация с целым шагом. Интерполяция с целым шагом. Преобразование частоты дискретизации с нецелым шагом. Методика аппроксимации эмпирических д...
Лекция - Введение в цифровую обработку сигналов
Содержание: Цифровые сигналы. Преобразование сигнала в цифровую форму. Обработка цифровых сигналов. Z-преобразование. Функциональные преобразования сигналов. Ключевые операции цифровой обработки. Линейная свертка. Корреляция. Линейная цифровая фильтрация. Дискретные преобразования. Модуляция сигналов. Области применения цифровой обработки сигналов. Процессоры ЦОС. Запись, воспроизведение, использование звука. Применение ЦОС в телекоммуникациях. Л...
Лекция - Вейвлетный кратномасштабный анализ
Содержание: Принцип кратномасштабного анализа. Дискретные ортогональные преобразования. Свойства преобразования. Математические основы кратномасштабного анализа. Масштабирующая функция. Базисный вейвлет. Разложение функций на вейвлетные ряды. Вычисление вейвлетных рядов. Быстрое вейвлет-преобразование. Принцип преобразования. Алгоритм Малла. Реконструкция сигналов. Пакетные вейвлеты. Фильтры дуальной декомпозиции и реконструкции сигналов. Идеальн...
Лекция - Непрерывное и диадное вейвлет-преобразование
Содержание: Непрерывное вейвлет - преобразование (CWT). CWT типовыми средствами Mathcad. Логарифмическая шкала масштабов. Связь шкалы масштабов с частотой. CDWT типовыми средствами Mathcad. Размер вейвлета. Процесс преобразования. Диадное вейвлет - преобразование. Уровень декомпозиции. Структура записи спектра. Визуализация спектра. Форма вейвлета Добеши db 4. Вейвлетная очистка сигналов от шумов. Подготовка преобразования. Анализ шумов по вейвле...
Лекция - Преобразование Гильберта-Хуанга
Под преобразованием Гильберта-Хуанга (Hilbert-Huang transform – HHT) понимается эм-пирический метод декомпозиции (EMD) нелинейных и нестационарных процессов и Гильбертов спектральный анализ (HSA). HHT представляет собой частотно-временной анализ данных (сигналов) и не требует априорного функционального базиса. Функции базиса получаются адаптивно непосредственно из данных. Мгновенные частоты вычисляются от производных фазовых функций. Заключитель-...
Лекция - Свойства вейвлет-преобразования сигналов
Содержание: Базисные функции вейвлет-преобразования. Определение вейвлета. Свойства вейвлета. Отображение преобразования. Вейвлетные функции. Свойства вейвлет-преобразования. Вейвлет-преобразование простых сигналов. Лекция читается в Уральском государственном горном университете в курсе "Теория цифровой обработки данных" студентам специальности "Информационные системы в технике и технологиях", специализация "Прикладная геоинформатика в геофизике...
Лекция - Фильтрация случайных сигналов
Содержание: Фильтрация случайных сигналов. Сохранение природы сигнала. Математическое ожидание. Корреляционные соотношения. Спектры мощности случайных сигналов. Спектр мощности выходного сигнала. Средняя мощность выходного сигнала. Дисперсия выходного сигнала. Взаимный спектр мощности входного и выходного сигналов. Усиление шумов. Функция когерентности. Лекция читается в Уральском государственном горном университете в курсе "Теория цифровой обр...
Фурман Я.А., Кревецкий А.В. и др. Комплекснозначные и гиперкомлекснозначные системы в задачах обработки многомерных сигналов
Авт: /Фурман Я. А., Кревецкий А. В. Роженцов А. А., Хафизов Р. Г., Леухин А. Н., Егошина Е. Л. / Физматлит, 2004. - 456 с. Контурный анализ в трехмерном пространстве. Введение. Комплексные и гиперкомплексные числа и связанные с ними тосчки и векторы. Комплекснозначные сигналы и их обработка. Обработка и распознавание плоских изображений групповых точечных объектов. Кватернионные сигналы. Вращение кватернионных сигналов. Распознавание кватернионны...
Cichoki A., Amari S. Adaptive Blind Signal and Image Processing
Chichester, John Wiley & Sons, 2002. - 587p. Книга посвящена методам обработки сигналов, которые не требуют наличия предварительной посылки данных для настройки, например, эквалайзеров. К этой же области относятся анализ независимых компонент и декорреляция сигналов вслепую. Описанные методы могут быть использованы в анализе биомедицинских данных (томография, обработка ЭЭГ, ЭКГ плода и пр.), связи, обработке изображений. В книге даётся матем...