Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36520| Назва: | Метод фільтрації сигналів із застосуванням вейвлет-перетворень |
| Інші назви: | Signal filtering method using wavelet transforms |
| Автори: | Концограда, Павло Мирославович Kontsohrada, Pavlo |
| Приналежність: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії, м. Тернопіль, Україна |
| Бібліографічний опис: | Концограда П. М. Метод фільтрації сигналів із застосуванням вейвлет-перетворень : кваліфікаційна робота магістра за спеціальністю „172 — телекомунікації та радіотехніка“ / П. М. Концограда. — Тернопіль: ТНТУ, 2021. — 66 с. |
| Дата публікації: | гру-2021 |
| Дата подання: | гру-2021 |
| Дата внесення: | 19-гру-2021 |
| Видавництво: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя |
| Країна (код): | UA |
| Місце видання, проведення: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії |
| Науковий керівник: | Яськів, Володимир Іванович Yaskiv, Volodymyr |
| Члени комітету: | Дедів, Леонід Євгенович Dediv, Leonid |
| УДК: | 621.391.8 |
| Теми: | 172 телекомунікації та радіотехніка фільтрація вейвлет сигнал filtering wavelet signal |
| Короткий огляд (реферат): | В кваліфікаційній роботі магістра розглянуто метод фільтрації сигналів із застосуванням вейвлет-перетворень. Проаналізовано задачу фільтрації сигналів, зокрема на основі Фур’є- та вейвлет-аналізу і встановлено, що перший випадок має значні обмеження, зокрема необхідність відсутності розривів у сигналах, використання нескінченних базисних сигналів тощо. Ці недоліки відсутні в другому випадку. Проаналізовано особливості вейвлет- перетворення, типи вейвлетів та їхі обмеження для задачі фільтрації. Проведено фільтрацію тестового сигналу різними вейвлетами та показано переваги та недоліки їх. In the master's qualification work the method of signal filtering with the use of wavelet transforms is considered. The problem of signal filtering was analyzed, in particular on the basis of Fourier and wavelet analysis, and it was found that the first case has significant limitations, including the need for no discontinuities in the signals, the use of infinite basis signals and more. These shortcomings are absent in the second case. Features of wavelet transform, types of wavelets and their limitations for the filtering problem are analyzed. The test signal was filtered by various wavelets and their advantages and disadvantages were shown. |
| Зміст: | ВСТУП 7 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 9 1.1. Фільтрація сигналів 9 1.2. Вейвлет-аналіз 15 1.3. Порівняння вейвлет-перетворення і перетворення Фур’є 22 1.4. Основи вейвлет-перетворення 25 1.5. Висновки до розділу 1 27 РОЗДІЛ 2. ОСНОВНА ЧАСТИНА 28 2.1 Фільтри на основі різних типів вейвлетів 28 2.2. Порівняння вейвлетів різного типу 39 2.3. Висновки до розділу 2 42 РОЗДІЛ 3. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 43 3.1. Фільтрація сигналів в MATLAB 43 3.2. Висновки до розділу 3 49 РОЗДІЛ 4. ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 50 4.1 Охорона праці 50 4.2 Безпека в надзвичайних ситуаціях 51 4.3 Висновки до розділу 3 58 ВИСНОВКИ 59 ПЕРЕЛІК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 61 ДОДАТКИ |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36520 |
| Власник авторського права: | © Концограда Павло Мирославович, 2021 |
| Перелік літератури: | 1. Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: Основы теории и примеры применения. – Успехи физических наук, 1996, т.166, № 11, стр. 1145-1170. 2. Дьяконов В., Абраменкова И. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. – СПб.: Питер, 2002, 608 с. 3. Илюшин. Теория и применение вейвлет-анализа. – http://atm563.phus.msu.su/Ilyushin/index.htm. 4. Отнес Р., Эноксон Л. Прикладной анализ временных рядов. – М.: Мир, 1982. – 428 с. 5. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. – М.: Мир, 1978. – 848 с. 6. Рапопорт М.Б. Вычислительная техника в полевой геофизике: Учебник для вузов. - М.: Недра, 1993. - 350 с. 7. Сиберт У.М. Цепи, сигналы, системы. – М.: Мир, 1988. – 336 с. 8. Стрижевский Н.З. Коаксиальные видеолинии. – М.: Радио и связь, 1988. – 200 с. 9. Хемминг Р.В. Цифровые фильтры. – М.: Недра, 1987. – 221 с. 10. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. – СПб.: Питер, 2003. – 608 с. 11. Вероятностные методы в вычислительной технике: Учебное пособие для вузов./ А.В.Крайников и др. - М.: Высшая школа, 1986. - 312 с. 12. Гурский Е.И. Теория вероятностей с элементами математической статистики: Учебное пособие для вузов. - М.: Высшая школа, 1971.- 328 с. 13. Дозорський, В. Синфазний метод статистичного опрацювання фрикативних звуків для задач діагностики голосового апарату / В. Дозорський // Вісник Сумського державного університету. Технічні науки. – Суми : видавництво СумДУ, 2012. – № 3. – С. 16–21. 14. Дозорський В. Обґрунтування математичної моделі фрикативного звуку у вигляді періодично корельованого випадкового процесу / Я. Драґан, Є. Яворська, В. Дозорський // Вісник тернопільського національного технічного університету ім. І. Пулюя. – Тернопіль: ТНТУ ім. І. Пулюя, 2010. – Т15, № 10. – С. 159-164. 15. Дедів І. Обґрунтування математичної моделі дихальних шумів у вигляді періодично корельованого випадкового процесу / Я. Драґан, І. Дедів // Науковий вісник Чернівецького університету. Вип. 426: Фізика. Електроніка. ЧНУ – Чернівці: Рута. – 2008. – Ч. ІІ. – С. 93-97. 16. Джичка Н., Дедів І., Дозорський В., Драган Я. Модель акустичного сигналу для виявлення порушень стану дихальної системи та голосового апарату як частковий випадок стохастичної коливної системи. Вісн. Нац. унту "Львів. політехніка". 2011. № 710. С. 155-158. 17. Бачинський М.В. Обґрунтування структури системи відбору акустичних сиґналів для задач медичної діагностики систем дихання та голосотворення / М.В. Бачинський, В.Г. Дозорський, І.Ю. Дедів // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – Хмельницький : ХНУ, 2011. – №3. – С.192-195. 18. Дозорська О.Ф., Дозорський В.Г., Дедів Л.Є., Дедів І.Ю., Яворська Є.Б. Застосування нейрохронаксичної теорії фонації для задачі відновлення комунікативної функції мови людини. Znanstvena misel. Slovenia. 2017. №12. С. 57-61. 19. Дозорський В.Г., Фалендиш В.В., Дедів Л.Є., Паляниця Ю.Б. Метод виявлення проявів ішемічної хвороби серця для медичних систем контролю стану пацієнта // Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. Кременчук КрНУ, 2015. Випуск 1, частина 1 (90). С. 63–68. 20. Никитюк В. В., Дозорський В. Г., Шадріна Г. М. Обґрунтування структури системи відбору фотоелектричних сигналів для визначення ступеня полімеризації стоматологічного матеріалу. Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. 2014. № 2. С. 189 – 192. 21. Бачинський, М.В. Комп’ютерна імітаційна модель вокалізованих фрикативних звуків / М.В. Бачинський, Л.Є. Дедів, В.Г. Дозорський // Вісник Сумського державного університету. Технічні науки. – Суми : видавництво СумДУ, 2012. – № 1. – С. 149–156. 22. Дедів Л.Є., Дозорський В.Г., Бачинський М.В. Математична модель електроенцефалографічного сигналу для задач побудови комп’ютерних діагностичних систем. Вісник Хмельницького національного університету. 2012. №2. С. 186-189. 23. Драґан, Я. Метод опрацювання фрикативних звуків для діагностики захворювань органів голосового апарату не ранніх стадіях / Я. Драґан, В. Дозорський, М. Хвостівський, І. Дедів // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Комп’ютерні науки та інформаційні технології. – Львів : НУЛП, 2011. – № 694. – С. 376–382. 24. Dozorskyy V. Dediv L., Dozorska O. Mathematical model of vocal signals for the tasks of human vocal apparatus diagnostic. The National Journal of Biomedical Engineering, 2017. №1. 7 р. 25. Palaniza Y.B., Shadrina H.M., Khvostivskiy M.O., Dediv L.Ye., Dozorska O.F. Main theoretical basis of biosignals modeling. Znanstvena misel. Slovenia. 2018. №16. P. 39-44. 26. Vyacheslav Nykytyuk, Vasyl Dozorskyi, Oksana Dozorska. Detection of biomedical signals disruption using a sliding window. Scientific jornal of the Ternopil National Technical University. 2018. Vol. 91. № 3. P. 125–133. 27. Oksana Dozorska, Evhenia Yavorska, Vasil Dozorskyi, Iryna Pankiv, Iryna Dediv, Leonid Dediv. The Method of Indirect Restoration of Human Communicative Function. 15th International Conference "The Experience of Designing and Application of CAD Systems" (CADSM) (Polyana, Svalyava, 26.02.2019-02.03.2019). Zakarpattya, 2019. P.19-22. 28. Хвостівська Л.В., Осухівська Г.М., Хвостівський М.О., Шадріна Г.М., Дедів І.Ю. Розвиток методів та алгоритмів обчислення періоду стохастичних біомедичних сигналів для медичних комп’ютернодіагностичних систем. Вісник НТУУ "КПІ". Серія Радіотехніка, Радіоапаратобудування, (79). 2019. С. 78-84. 29. Дедів І. Комп’ютерне опрацювання дихального шуму синфазним методом для підвищення інформативності аускультативних систем Вісник Національного університету «Львівська політехніка»: Комп’ютерні науки та інформаційні технології. Львів : НУЛП, 2011. №744. С. 77-81. |
| Тип вмісту: | Master Thesis |
| Розташовується у зібраннях: | 172 — телекомунікації та радіотехніка |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| koncohrada_dyplom.pdf | 3,51 MB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити | |
| Авторська довідка (Концограда П.М.).doc | 175 kB | Microsoft Word | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора