Please use this identifier to cite or link to this item:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48179
Title: | Оцінювання ефективності застосування методу знешумлення на основі дискретного вейвлет-перетворення на імпульсний сигнал з гармонійними складовими |
Other Titles: | Discrete wavelet transform denoising method efficiency evaluation for processing pulse signals with harmonic components |
Authors: | Ванчак, Віталій Мельничук, Степан Vanchak, Vitalii Melnychuk, Stepan |
Affiliation: | Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу, Івано-Франківськ, Україна Ivano-Frankivsk National Technical University of Oil and Gas, Ivano-Frankivsk, Ukraine |
Bibliographic description (Ukraine): | Ванчак В. Оцінювання ефективності застосування методу знешумлення на основі дискретного вейвлет-перетворення на імпульсний сигнал з гармонійними складовими / Віталій Ванчак, Степан Мельничук // Вісник ТНТУ. — Т. : ТНТУ, 2024. — Том 116. — № 4. — С. 124–134. |
Bibliographic reference (2015): | Ванчак В., Мельничук С. Оцінювання ефективності застосування методу знешумлення на основі дискретного вейвлет-перетворення на імпульсний сигнал з гармонійними складовими // Вісник ТНТУ, Тернопіль. 2024. Том 116. № 4. С. 124–134. |
Bibliographic citation (APA): | Vanchak, V., & Melnychuk, S. (2024). Otsiniuvannia efektyvnosti zastosuvannia metodu zneshumlennia na osnovi dyskretnoho veivlet-peretvorennia na impulsnyi syhnal z harmoniinymy skladovymy [Discrete wavelet transform denoising method efficiency evaluation for processing pulse signals with harmonic components]. Scientific Journal of the Ternopil National Technical University, 116(4), 124-134. TNTU. [in Ukrainian]. |
Bibliographic citation (CHICAGO): | Vanchak V., Melnychuk S. (2024) Otsiniuvannia efektyvnosti zastosuvannia metodu zneshumlennia na osnovi dyskretnoho veivlet-peretvorennia na impulsnyi syhnal z harmoniinymy skladovymy [Discrete wavelet transform denoising method efficiency evaluation for processing pulse signals with harmonic components]. Scientific Journal of the Ternopil National Technical University (Tern.), vol. 116, no 4, pp. 124-134 [in Ukrainian]. |
Is part of: | Вісник Тернопільського національного технічного університету, 4 (116), 2024 Scientific Journal of the Ternopil National Technical University, 4 (116), 2024 |
Journal/Collection: | Вісник Тернопільського національного технічного університету |
Issue: | 4 |
Volume: | 116 |
Issue Date: | 17-Des-2024 |
Submitted date: | 2-Agu-2024 |
Date of entry: | 19-Feb-2025 |
Publisher: | ТНТУ TNTU |
Place of the edition/event: | Тернопіль Ternopil |
DOI: | https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2024.04.124 |
UDC: | 004.62 |
Keywords: | дискретне вейвлет-перетворення DWT шумоподавлення опрацювання сигналів нестаціонарний сигнал імпульсний сигнал геосигнал discrete wavelet transform DWT denoising pulse signal signal processing non-stationary signal pulse signal geo-signal |
Number of pages: | 11 |
Page range: | 124-134 |
Start page: | 124 |
End page: | 134 |
Abstract: | Розглянуто проблему підбору параметрів для методу знешумлення на основі дискретного вейвлет-перетворення (DWT) при опрацюванні досліджуваного геосигналу з присутніми
шумами різних типів та накладанні сторонніх сигналів та подальшого оцінювання ефективності застосування для пошуку повторюваних типових взірців сигналу. Проведено огляд теоретичного впливу
параметрів досліджуваного методу знешумлення, існуючих методів підбору вейвлетів та рівнів декомпозиції, публікацій із застосування дискретного вейвлет перетворення для задач у різних сферах
діяльності, теоретичної проблеми впливу збільшення рівнів декомпозиції на обчислювальну задачу для мікроконтролерів. Подано результати експериментального дослідження застосування методу
знешумлення на основі дискретного вейвлет-перетворення на набір сигналів, записаних при натурних експериментах за різних середовищ поширення сигналу, у вигляді середньої зміни SNR опрацьованого
сигналу до вхідного сигналу при визначених комбінаціях параметрів DWT методу знешумлення. Порівняння зміни результатів за різних рівнів декомпозиції продемонстрували як позитивну динаміку підвищення
ефекитивності з певними вейвлетами, так і різкі падіння ефективності на певному рівні через фільтрацію типових взірців, що вказує на доцільність розгляду ефективності параметрів DWT
знешумлення лише в окремих комбінаціях. Зафіксовано також різкі аномальні зростання чи падіння ефективності знешумлення конкретних сигналів через нестаціонарну природу сигналу та резонанс
параметрів до шумів чи типових взірців, що потребує подальшого дослідження. За отриманими даними сформовано перелік найефективніших комбінацій параметрів для знешумлення досліджуваного
геосигналу, подальший огляд яких, на можливість фіксації типових взірців з опрацьованих сигналів, показав доцільність використання оптимальнішої комбінації з трьома рівнями декомпозиції, твердим
порогуванням та rbio3.3 вейвлетом, що окрім знешумлення та надання можливості фіксації типових фрагментів на відстані 120–100 м зберіг енергію сигналу та навіть посилив її This article reviews the problem of parameter selection for denoising methods based on the Discrete Wavelet Transform (DWT) for processing geo-signals with various noise types and external interference, followed by evaluating the effectiveness in detecting recurring signal patterns. The study reviews the theoretical impact of denoising parameters, existing wavelet and decomposition level selection methods, publications on DWT applications in different fields, and the computational challenges of increasing decomposition levels for microcontrollers. Experimental results of DWT denoising application on field-gathered signals recorded in different environments, presented as average SNR changes for specific DWT parameter combinations. Comparison of results by decomposition levels showed gradual improvements in efficiency with certain wavelets and significant drops after specific levels in some cases due to the filtering of typical samples, which emphasizes the need to review DWT parameters only in the scope of specific parameter combinations. Notable anomalies in efficiency due to the non-stationary nature of signals and parameter resonance with noise or patterns were also observed, requiring further research. Based on the findings, the most effective parameter combinations for denoising the studied geo-signal were identified, with a particularly optimal combination of three decomposition levels, hard thresholding, and rbio3.3 wavelet, which preserved and even amplified signal energy while enabling the detection of typical fragments at distances of 120–100 meters |
URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/48179 |
ISSN: | 2522-4433 |
Copyright owner: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024 |
URL for reference material: | https://doi.org/10.1088/1742-2140/aa7303 https://doi.org/10.1016/j.jesit.2018.03.003 https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.04.118 https://doi.org/10.1016/j.bspc.2015.12.002 https://doi.org/10.2139/ssrn.3356368 https://doi.org/10.3390/coatings11050496 https://doi.org/10.1155/2014/650891 https://doi.org/10.1109/pecon.2016.7951579 https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf.https://doi.org/10.1088/1742-6596/2414/1/012007 https://doi.org/10.23939/acps2024.01.061 https://doi.org/10.31649/1997-9266-2023-169-4-46-53 https://doi.org/10.3390/en10111694 https://doi.org/10.1109/access.2016.2587581 https://doi.org/10.1109/ACCESS.2016.2587581 https://doi.org/10.1155/2015/528656 https://doi.org/10.3390/app10062162 https://doi.org/10.1016/j.epsr.2015.04.005 https://doi.org/10.1049/iet-smt.2013.0114 https://doi.org/10.1016/j.measurement.2015.07.050 |
References (Ukraine): | 1. Javadi M., Ghasemzadeh H. (2017) Wavelet analysis for ground penetrating radar applications: a case study. Journal of Geophysics and Engineering, vol. 14, no. 5, pp. 1189–1202. https://doi.org/10.1088/1742-2140/aa7303 2. Islam M. S., Pears R., Bacic B. (2018) A wavelet approach for precursor pattern detection in time series. Journal of Electrical Systems and Information Technology, vol. 5, no. 3, pp. 337–348. https://doi.org/10.1016/j.jesit.2018.03.003 3. Y. Yavorska et al. (2020) Evaluation of methods for determining abnormalities in cardiovascular system by pulse signal under psycho-emotional stress in dental practice. Scientific journal of the Ternopil National Technical University, vol. 100, no. 4, pp. 118–126. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.04.118 4. Rodriguez-Hernandez M. A. (2016) Shift selection influence in partial cycle spinning denoising of biomedical signals. Biomedical Signal Processing and Control, vol. 26, pp. 64–68. Available at: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2015.12.002. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2015.12.002 5. S. Shridhar et al. (2019) Denoising of ECG Signals Using Wavelet Transform and Principal Component Analysis. SSRN Electronic Journal. Available at: https://doi.org/10.2139/ssrn.3356368. 6. X. Zeng et al. (2024) Study on Noise Reduction of Acoustic Emission Signals based on Improved Wavelet Thresholding. Scientific Journal of Technology, vol. 6, no. 3, pp. 1–9. https://doi.org/10.2139/ssrn.3356368 7. P. Li et al. (2021) Denoising of LCR Wave Signal of Residual Stress for Rail Surface Based on Lifting Scheme Wavelet Packet Transform. Coatings, vol. 11, no. 5, pp. 496. Available at: https://doi.org/10.3390/coatings11050496. 8. N. Liu et al. (2020) Research on Wavelet Threshold Denoising Method for UWB Tunnel Personnel Motion Location. Mathematical Problems in Engineering, vol. 2020, pp. 1–14. https://doi.org/10.3390/coatings11050496 9. C. Tan et al. (2014) An Integrated Denoising Method for Sensor Mixed Noises Based on Wavelet Packet Transform and Energy-Correlation Analysis. Journal of Sensors, vol. 2014, pp. 1–11. Available at: https://doi.org/10.1155/2014/650891. 10. N. A. Yusoff et al. (2016) Denoising technique for partial discharge signal: A comparison performance between artificial neural network, fast fourier transform and discrete wavelet transform. IEEE International Conference on Power and Energy (PECon), Melaka, 28–29 November 2016. 2016. Available at: https://doi.org/10.1109/pecon.2016.7951579. 11. R. Chu et al. (2022) An adaptive noise removal method for EEG signals. Journal of Physics: Conference Series, 2414, 012007. 12. ATmega328P 8-bit AVR Microcontroller with 32K Bytes In-System Programmable Flash Datasheet [Electronic resource]. Available at: https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf.https://doi.org/10.1088/1742-6596/2414/1/012007 13. Vanchak V., Melnychuk S. (2024) Influence Assessment of Distance to the Source of Pulse Signals With Harmonic Components on the Temporal Distortion of Their Forms. Advances in Cyber-Physical Systems, vol. 9, no. 1, pp. 61–67. Available at: https://doi.org/10.23939/acps2024.01.061. 14. Vanchak V. S., Melnychuk S. I., Manuliak I. Z. (2023) Correlation Functions Application Effect on Periodic Pulse Signal with Harmonic Elements. Visnyk of Vinnytsia Politechnical Institute, vol. 169, no. 4. P. 46–53. https://doi.org/10.31649/1997-9266-2023-169-4-46-53 15. Vanchak V., Melnychuk S., Manuliak I. Efficiency of low-pass filters based on FFT for SNR improvement of periodic impulse signals with harmonic components. materials of XII-th scientific and practical conference “Problems of informatics and computer technologies”: materials of scientific and practical conference, Chernivtsi, 10–12 November 2023. Chernivtsi, 2013. P. 71–73. 16. Luo Y., Li Z., Wang H. (2017) A Review of Online Partial Discharge Measurement of Large Generators. Energies, vol. 10, no. 11, pp. 1694. Available at: https://doi.org/10.3390/en10111694. 17. Singh A. (2016) Comparative Analysis of Gaussian Filter with Wavelet Denoising for Various Noises Present in Images. Indian Journal of Science and Technology, vol. 9, no. 1, pp. 1–8. https://doi.org/10.3390/en10111694 18. Srivastava M., Anderson C. L., Freed J. H. (2016) A New Wavelet Denoising Method for Selecting Decomposition Levels and Noise Thresholds. IEEE Access, vol. 4, pp. 3862–3877. Available at: https://doi.org/10.1109/access.2016.2587581. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2016.2587581 19. C. He et al. (2015) A New Wavelet Thresholding Function Based on Hyperbolic Tangent Function. Mathematical Problems in Engineering, vol. 2015, pp. 1–10. Available at: https://doi.org/10.1155/2015/528656. 20. Li Y., Li Z. (2020) Application of a Novel Wavelet Shrinkage Scheme to Partial Discharge Signal Denoising of Large Generators. Applied Sciences, vol. 10, no. 6, pp. 2162. https://doi.org/10.3390/app10062162 21. C. F. F. C. Cunha et al. (2015) A new wavelet selection method for partial discharge denoising. Electric Power Systems Research, vol. 125, pp. 184–195. Available at: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2015.04.005. 22. Altay Ö., Kalenderli Ö. (2015) Wavelet base selection for de-noising and extraction of partial discharge pulses in noisy environment. IET Science, Measurement & Technology, vol. 9, no. 3, pp. 276–284. https://doi.org/10.1049/iet-smt.2013.0114 23. A. T. Carvalho et al. (2015) Identification of partial discharges immersed in noise in large hydro-generators based on improved wavelet selection methods. Measurement, vol. 75, pp. 122–133. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2015.07.050 |
References (International): | 1. Javadi M., Ghasemzadeh H. (2017) Wavelet analysis for ground penetrating radar applications: a case study. Journal of Geophysics and Engineering, vol. 14, no. 5, pp. 1189–1202. https://doi.org/10.1088/1742-2140/aa7303 2. Islam M. S., Pears R., Bacic B. (2018) A wavelet approach for precursor pattern detection in time series. Journal of Electrical Systems and Information Technology, vol. 5, no. 3, pp. 337–348. https://doi.org/10.1016/j.jesit.2018.03.003 3. Y. Yavorska et al. (2020) Evaluation of methods for determining abnormalities in cardiovascular system by pulse signal under psycho-emotional stress in dental practice. Scientific journal of the Ternopil National Technical University, vol. 100, no. 4, pp. 118–126. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.04.118 4. Rodriguez-Hernandez M. A. (2016) Shift selection influence in partial cycle spinning denoising of biomedical signals. Biomedical Signal Processing and Control, vol. 26, pp. 64–68. Available at: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2015.12.002. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2015.12.002 5. S. Shridhar et al. (2019) Denoising of ECG Signals Using Wavelet Transform and Principal Component Analysis. SSRN Electronic Journal. Available at: https://doi.org/10.2139/ssrn.3356368. 6. X. Zeng et al. (2024) Study on Noise Reduction of Acoustic Emission Signals based on Improved Wavelet Thresholding. Scientific Journal of Technology, vol. 6, no. 3, pp. 1–9. https://doi.org/10.2139/ssrn.3356368 7. P. Li et al. (2021) Denoising of LCR Wave Signal of Residual Stress for Rail Surface Based on Lifting Scheme Wavelet Packet Transform. Coatings, vol. 11, no. 5, pp. 496. Available at: https://doi.org/10.3390/coatings11050496. 8. N. Liu et al. (2020) Research on Wavelet Threshold Denoising Method for UWB Tunnel Personnel Motion Location. Mathematical Problems in Engineering, vol. 2020, pp. 1–14. https://doi.org/10.3390/coatings11050496 9. C. Tan et al. (2014) An Integrated Denoising Method for Sensor Mixed Noises Based on Wavelet Packet Transform and Energy-Correlation Analysis. Journal of Sensors, vol. 2014, pp. 1–11. Available at: https://doi.org/10.1155/2014/650891. 10. N. A. Yusoff et al. (2016) Denoising technique for partial discharge signal: A comparison performance between artificial neural network, fast fourier transform and discrete wavelet transform. IEEE International Conference on Power and Energy (PECon), Melaka, 28–29 November 2016. 2016. Available at: https://doi.org/10.1109/pecon.2016.7951579. 11. R. Chu et al. (2022) An adaptive noise removal method for EEG signals. Journal of Physics: Conference Series, 2414, 012007. 12. ATmega328P 8-bit AVR Microcontroller with 32K Bytes In-System Programmable Flash Datasheet [Electronic resource]. Available at: https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive-Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf.https://doi.org/10.1088/1742-6596/2414/1/012007 13. Vanchak V., Melnychuk S. (2024) Influence Assessment of Distance to the Source of Pulse Signals With Harmonic Components on the Temporal Distortion of Their Forms. Advances in Cyber-Physical Systems, vol. 9, no. 1, pp. 61–67. Available at: https://doi.org/10.23939/acps2024.01.061. 14. Vanchak V. S., Melnychuk S. I., Manuliak I. Z. (2023) Correlation Functions Application Effect on Periodic Pulse Signal with Harmonic Elements. Visnyk of Vinnytsia Politechnical Institute, vol. 169, no. 4. P. 46–53. https://doi.org/10.31649/1997-9266-2023-169-4-46-53 15. Vanchak V., Melnychuk S., Manuliak I. Efficiency of low-pass filters based on FFT for SNR improvement of periodic impulse signals with harmonic components. materials of XII-th scientific and practical conference "Problems of informatics and computer technologies": materials of scientific and practical conference, Chernivtsi, 10–12 November 2023. Chernivtsi, 2013. P. 71–73. 16. Luo Y., Li Z., Wang H. (2017) A Review of Online Partial Discharge Measurement of Large Generators. Energies, vol. 10, no. 11, pp. 1694. Available at: https://doi.org/10.3390/en10111694. 17. Singh A. (2016) Comparative Analysis of Gaussian Filter with Wavelet Denoising for Various Noises Present in Images. Indian Journal of Science and Technology, vol. 9, no. 1, pp. 1–8. https://doi.org/10.3390/en10111694 18. Srivastava M., Anderson C. L., Freed J. H. (2016) A New Wavelet Denoising Method for Selecting Decomposition Levels and Noise Thresholds. IEEE Access, vol. 4, pp. 3862–3877. Available at: https://doi.org/10.1109/access.2016.2587581. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2016.2587581 19. C. He et al. (2015) A New Wavelet Thresholding Function Based on Hyperbolic Tangent Function. Mathematical Problems in Engineering, vol. 2015, pp. 1–10. Available at: https://doi.org/10.1155/2015/528656. 20. Li Y., Li Z. (2020) Application of a Novel Wavelet Shrinkage Scheme to Partial Discharge Signal Denoising of Large Generators. Applied Sciences, vol. 10, no. 6, pp. 2162. https://doi.org/10.3390/app10062162 21. C. F. F. C. Cunha et al. (2015) A new wavelet selection method for partial discharge denoising. Electric Power Systems Research, vol. 125, pp. 184–195. Available at: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2015.04.005. 22. Altay Ö., Kalenderli Ö. (2015) Wavelet base selection for de-noising and extraction of partial discharge pulses in noisy environment. IET Science, Measurement & Technology, vol. 9, no. 3, pp. 276–284. https://doi.org/10.1049/iet-smt.2013.0114 23. A. T. Carvalho et al. (2015) Identification of partial discharges immersed in noise in large hydro-generators based on improved wavelet selection methods. Measurement, vol. 75, pp. 122–133. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2015.07.050 |
Content type: | Article |
Appears in Collections: | Вісник ТНТУ, 2024, № 4 (116) |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
TNTUSJ_2024v116n4_Vanchak_V-Discrete_wavelet_transform_124-134.pdf | 2,26 MB | Adobe PDF | View/Open | |
TNTUSJ_2024v116n4_Vanchak_V-Discrete_wavelet_transform_124-134__COVER.png | 1,25 MB | image/png | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.