AVT Статистикалық сүзгілеу алгоритмі - AVT Statistical filtering algorithm

AVT Статистикалық сүзгілеу алгоритмі бұл әр түрлі дереккөздерден жиналған бастапқы деректердің сапасын жақсарту тәсілі. Бұл жолақты шу болған жағдайда тиімді. Мұндай жағдайда AVT деректерді сүзгілеу кезінде жақсы, жолақты сүзгі немесе вариацияға негізделген кез-келген сандық сүзгілеу.

Дәстүрлі сүзгілеу сигнал / мәліметтер шуға қарағанда әртүрлі жиілікке ие болған кезде және сигнал / мәліметтер шудың жиіліктік кемсітуімен бөлінген / сүзілген кезде пайдалы. Жиіліктік дискриминация сүзгісі осындай конфигурация үшін салыстырмалы жиіліктік сүзгілеу критерийлеріне сілтеме жасайтын Low Pass, High Pass және Band Pass сүзгілері арқылы жүзеге асырылады. Бұл сүзгілер пассивті және белсенді компоненттердің көмегімен жасалады, кейде бағдарламалық жасақтама алгоритмдерінің негізінде жүзеге асырылады Жылдам Фурье түрлендіруі (FFT).

AVT сүзгісі бағдарламалық жасақтамада жүзеге асырылады және оның ішкі жұмысы шикі деректерді статистикалық талдауға негізделген.

Сигнал жиілігі / (деректерді таратудың пайдалы жиілігі) шу жиілігімен сәйкес келген кезде / (шулы деректерді тарату жиілігі) бізде жолақтық шу пайда болады. Мұндай жағдайда жиіліктік дискриминация сүзгісі жұмыс істемейді, өйткені шу мен пайдалы сигналды ажырату мүмкін емес және AVT қай жерде басым болады. Мұндай жағдайда сүзуге қол жеткізу үшін төменде қысқаша сипатталған бірнеше әдістер / алгоритмдер бар.

Орташа алгоритм

  1. Жинау n деректер үлгілері
  2. Жиналған деректердің орташа мәнін есептеңіз
  3. Нәтижені нақты деректер ретінде көрсету / жазу

Медиана алгоритмі

  1. Жинау n деректер үлгілері
  2. Деректерді өсу немесе кему ретімен сұрыптаңыз. Тапсырыстың маңызды емес екенін ескеріңіз
  3. Болатын деректерді таңдаңыз n/ 2 позициясы және оны деректер үлгісін ұсынатын соңғы нәтиже ретінде ұсыну / жазу

AVT алгоритмі

AVT ішкі жұмыс

AVT алгоритмі Antonyan Vardan Transform дегенді білдіреді және оның орындалуы төменде түсіндірілген.

  1. Жинау n деректер үлгілері
  2. Орташа ауытқуды және орташа мәнді есептеңіз
  3. Орташа ± бір стандартты ауытқудан үлкен немесе аз кез келген деректерді тастаңыз
  4. Қалған деректердің орташа мәнін есептеңіз
  5. Нәтижені деректер үлгісін көрсететін нақты мән ретінде көрсету / жазу

Бұл алгоритм амплитудалық дискриминацияға негізделген және нақты сигналға ұқсамайтын кез-келген шуды оңай қабылдай алады, әйтпесе статистикалық түрде сигналдың 1 стандартты ауытқуы болады. Сүзудің бұл түрін қоршаған ортаның нақты шуы алдын-ала білінбеген жағдайларда қолдануға болатындығын ескеріңіз. Медианды орташа деңгейден гөрі жоғарыда қолданған жөн екеніне назар аударыңыз. Бастапқыда AVT алгоритмі орташа мәнді мәліметтер терезесіндегі медиананың нәтижелерімен салыстыру үшін қолданған.

Алгоритмдерді салыстыру

Сигнал мәні 1-ге тең және 0,1% және 1% деңгейлерінде шу қосылған жүйені пайдалану алгоритм өнімділігінің сандық көрсеткіштерін жеңілдетеді. R[1] сценарий бірнеше алгоритмдердің көмегімен сүзгілеу нәтижелерін беру және талдау үшін қосылған жалған кездейсоқ шуды жасау үшін қолданылады. «AVT алгоритмімен кеңейтілген шуды азайту» тарауын қараңыз. [2] Бұл графиктер AVT алгоритмі 32, 64 және 128 мәндерінің деректер үлгісін қолдану кезінде медианалық және орташаландыру алгоритмдерімен салыстырғанда ең жақсы нәтиже беретіндігін көрсетеді. Бұл график 10000 мәнді кездейсоқ мәліметтер массивін талдау арқылы жасалғанын ескеріңіз. Бұл деректердің үлгісі төменде графикалық түрде көрсетілген.
Осы графиктен AVT басқа мәліметтер жиынтығын талдау кезінде 5% -дан 10% -ға дейін дәлірек мәліметтер беру арқылы басқа сүзгілеу алгоритмдерінен асып түсетіні анық. Осы сандық экспериментте кездейсоқ шудың табиғатты ескере отырып, сигналдың нақты деңгейі қоршаған орта шуынан төмен болатын ең нашар жағдаймен шектеледі, деректерді AVT алгоритмімен өңдеудің дәл жетілдірілуі маңызды болып табылады.
AVT алгоритмін салыстыруAVT тест деректерінің үлгісі

AVT алгоритмінің вариациялары

Каскадталған AVT

Кейбір жағдайларда AVT сүзуінің бірнеше кезеңін каскадтау арқылы жақсы нәтижелерге қол жеткізуге болады. Бұл термометрлер, термисторлар және басқа да баяу әрекет ететін датчиктер сияқты тұрақты сипаттамалары бар жабдық үшін пайдаланылатын дара тұрақты мәнді шығарады.

AVT кері

  1. Жинау n деректер үлгілері
  2. Орташа ауытқуды және орташа мәнді есептеңіз
  3. Бір стандартты ауытқу ± орташа диапазонда болатын кез-келген деректерді тастаңыз
  4. Қалған деректердің орташа мәнін есептеңіз
  5. Нәтижені нақты деректер ретінде көрсету / жазу

Бұл фондық шу деңгейіне жақын минуттық сигналдарды анықтауға пайдалы.

Ықтимал қосымшалар мен пайдалану

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ «Статистикалық есептеудің R жобасы». r-project.org. Алынған 2015-01-10.
  2. ^ «AVT алгоритмімен кеңейтілген шуды азайту | Электрондық дизайннан ендірілген мазмұн». electronicdesign.com. Алынған 2015-01-10.
  1. Джозеф, Фавис; Балинадоа, С .; Паоло Дар Сантос, Джералд; Эсканилла, Рио; Дарелл С. Агуда, Джон; Рамона А. Алькантара, Ма .; Белен М. Робл, Мариела; Ф.Буизер, Джомалин (2020 ж. 5 мамыр). Гидроэнергетика өндірісі және антоняндық трансформаторлық (AVT) статистикасы негізінде судың жылдамдығын бақылау жүйесін жобалау және енгізу. дои:10.1063/5.0002323.
  2. Винисиус, Сена; Маурисио, Тосин; Дж., Мачадо; А., Балбинот (сәуір, 2019). «Электромиография мен сенімді экстремалды машиналарды қолдана отырып, жоғарғы аяқтың ниетін дәл анықтауға арналған ашық мәліметтер базасы». Датчиктер. 19. дои:10.3390 / s19081864.
  3. HornCene, Vinicius; Балбинот, Александр (10.08.2018), «SEMG сигналдарының репрезентативтілігін жақсарту арқылы жоғарғы аяқтың қозғалысын жіктеу сенімділігін қолдану», Биомедициналық сигналды өңдеу және басқару, 46: 182–191, дои:10.1016 / j.bspc.2018.07.014, ISSN  1746-8094
  4. Рог Сен, Винисиус; Рушель дос Сантос, Рафаэль; Балбинот, Александр (18.07.2018). IEEE Медицина мен биология қоғамындағы Инженерлік 40-жылдық Халықаралық конференциясы (EMBC). Гонолулу, ХИ, АҚШ: IEEE. 5224–5227 беттер. дои:10.1109 / EMBC.2018.8513468. ISBN  978-1-5386-3646-6.