CC BY
86ФИЛЬТРАЦИЯ ШУМОВ
1 2 Юнусова Л.Р. , Магсумова А.Р.
1Юнусова Лилия Рафиковна - магистрант;
2Магсумова Алия Рафиковна - магистрант, направление: информатика и вычислительная техника, магистерская программа: технология разработки программного обеспечения, кафедра информационных систем, отделение информационных технологий и энергетических систем, Высшая инженерная школа Набережночелнинский институт Казанский федеральный университет, г. Набережные Челны
Аннотация: в статье рассматривается понятие шума, его варианты, описывается шумоподавление и различные методы для использования в целях шумоподавления, включительно подавление шума на изображениях.
Ключевые слова: фильтр, фильтрация шума, искажение, шумоподавление.
Каждое измерение представляет собой сумму полезных сигналов и ошибок (случайных и систематических). Ошибки (помехи) создают электронные системы записи, внешние радиопомехи, изменения условий окружающей среды и так далее. Основной задачей при обработке цифровых сигналов является получение наиболее точной оценки полезного аналога на основе массива цифровых данных. Сигнал, который дал эти данные.
Довольно широкий набор алгоритмов, которые используются до сих пор. Не существует алгоритма оценки качества сглаживания. Самый известный метод для изменения формы сигнала. Например, на хроматограмме форма пика изменяется после фильтрации шума, и чем лучше результат фильтрации шума при базовой линии *, тем выше пик. Это не так.
Доверительный фильтр. Этот алгоритм основан на методе наименьших квадратов. Это особенно используется для калибровки зависимой конструкции. Метод наименьших квадратов основан на аппроксимации последовательности исходных данных линейной комбинацией нескольких функций при минимизации суммы квадратов отклонения исходных данных от аппроксимации, и в большинстве случаев в качестве функции аппроксимации используется полиномиальная функция. (См. Вставку). При обработке дискретного сигнала примерный многочлен около каждой точки выбирается из исходного массива данных (приблизительное окно). Ширина этого окна - это количество точек в образце.
В дополнение к приближениям метод наименьших квадратов может вычислять доверительные интервалы для оценок. Расчет доверительного интервала был применен к задаче фильтрации шума. Наиболее распространенным механизмом фильтрации шума является метод Савицкого-Гули, основанный на методе наименьших квадратов. Оказывается, это можно значительно улучшить. Для каждого аппроксимирующего полинома, построенного вблизи точки, можно построить доверительный интервал аппроксимации для этой точки. Среди всех возможных полиномов выбирается тот, который имеет наименьший доверительный интервал в данной точке. Результатом алгоритма фильтрации доверительного шума является новое «отфильтрованное» значение сигнала и доверительные интервалы для каждой точки в массиве данных. Конечно, этот метод должен выполнять итерацию по набору полиномов, поэтому он потерян для оригинального метода Савицкого-Гули с точки зрения сложности вычислений и скорости алгоритма, но в условиях чрезмерной вычислительной мощности в современных компьютерах это не большая проблема. В практической реализации фильтра сглаживания, основанного на алгоритме доверия,
было выявлено много нежелательных эффектов. Во-первых, в небольшом окне оценка дисперсии S2 с2 может быть недооценена (см. «Вставку»). Это происходит, например, когда четыре последовательные точки находятся рядом с линией. Это приближение может быть взято за лучшее. В этом случае S напрямую заменяется на с в формуле расчета доверительного интервала. Кроме того, достоверность приближенной модели может быть подтверждена предварительными знаниями о дисперсии шума. Поэтому, если остаточная сумма квадратов RSS-приближения больше критерия Пирсона с2, модель (полиномиальное приближение) считается неадекватной, а приближение плохо описывает исходные данные. Чтобы избежать подробностей, алгоритм оценки параметров шума здесь не описан. Это может быть аналогично описанному выше или может быть другими способами, но его основная задача состоит в оценке величины дисперсии шума. Предположим, что дисперсия шума с2 одинакова для всего массива анализируемых данных и оценивается с использованием всего массива данных.
Источники шума. Все записывающие устройства, как аналоговые, так и цифровые, чувствительны к шуму. Шум является случайным и некогерентным, то есть не имеет отношения к данному сигналу или связан с ним, и вводится устройством записи и алгоритмом обработки.
Схемы усиления и преобразования аналогового сигнала являются источниками шума. Первый - это тепловой шум, вызванный тепловым процессом, который влияет на направление электронов. Во-вторых, это дробовой шум, который обусловлен дискретной природой носителей заряда-электрона и иона. Эти случайные процессы создают выходное напряжение, которое распознается как шум во время воспроизведения. Первый каскад, который усиливает слабый сигнал (доля милливольт), имеет свой собственный шум, усиленный последующими каскадами, поэтому так называемый малошумящий усилитель используется для уменьшения собственного шума в тракте усилителя шума усилителя усиления. Различные схемы и специальные полупроводники, которые используются и имеют максимально возможное отношение сигнал / шум
В случае пленок и магнитных лент шум вызывается (видимым и слышимым) структурными частицами носителя. В пленке кристаллическое зерно определяется чувствительностью пленки, а более чувствительная пленка имеет больший размер частиц. В магнитной ленте крупные гранулы магнитных частиц (обычно оксид железа) более восприимчивы к шуму. Для компенсации используется большая площадь пленки (размер кадра) или магнитной ленты (ширина дорожки).
В фотографической матрице наблюдается изменение «уровня черного» (значение сигнала каждого пикселя при отсутствии света). Чем больше пиксель (достигается за счет увеличения размера фотодатчика), тем лучше отношение сигнал / шум в условиях низкой освещенности.
Компандерные системы шумопонижения. Запись звука для улучшения системы записи-передачи звука с предварительной настройкой аудиосигнала В системе шумоподавления Compander используется предварительное сжатие сигнала, то есть сжатие динамического диапазона во время передачи (записи). Это достигается путем дополнительного усиления сигнала низкого уровня для превышения уровня шума тракта передачи или магнитной ленты. И когда полученный (воспроизводимый) сигнал расширяется, то есть динамический диапазон расширяется (восстанавливается до исходного значения), и помехи в канале передачи и, следовательно, название системы: Compressor + Expander = Compander ,
Канал передачи (записи) сигнала имеет как прием, так и передачу, то есть вход и выход, и систему компандера, поэтому обработка сигнала выполняется как на входе, так и на выходе, на двусторонней основе)
Наиболее известный тип UWB-компандера включает независимые от частоты системы dbx и шум в семействе Dolby NR, который использует частотно-зависимую
40
обработку. Учитывайте уровень и используйте всю полосу частот аудиосигнала и системы Dolby отдельно.
Другие системы шумоподавления компандера:
* CX-UWB, используемый для записи записей (LP) и аналогового канала лазерного диска (LD), редко в радиовещании, примерно аналогичен Dolby B.
* ANRS, Super ANRS - СШП фирмы JVC (Victor), практически полные аналоги Dolby B и Dolby C соответственно.
* Telcom, HighCom, HighCom II, Highcom C4-UWB фирмы Telefunken, также используются в некоторых моделях Nakamichi, UHER и Aiwa. «Частично» (условно) совместимо с Dolby B.
* АДРЕС - СШП компании Toshiba (Aurex). Совместим с Dolby.
Односторонние шумоподавители. Другой тип алгоритма включает процесс,
который улучшает звучание существующего материала. Если исходный сигнал недоступен, то есть имеется только зашумленная звуковая дорожка, принятый сигнал «с одной стороны», то есть он обрабатывается и принимается во время воспроизведения. "(С английского) называется. Несимметричный).
Самый простой способ подавить шумоподавление и пороги срабатывания затвора (от англ. Noise-gate), заблокировать прохождение сигналов, пока саундтрек приостановлен. Он действует как простой переключатель - либо полностью отправляет входной сигнал на выход, либо полностью подавляет входной сигнал. В современных моделях установлен порог, при котором сигнал не проходит. Это не всегда желательно, потому что уровень шума все еще очень высок во время тихих звуков фрагмента и заметен для слуха, или такие фрагменты могут быть вообще подавлены.
Еще один метод шумоподавления был распространен в эпоху магнитофонов и назывался DNL (с английского). Динамический шумоподавитель и динамическое шумоподавление). На основании анализа уровня РЧ-компонента обработанного сигнала, если уровень исходного сигнала был достаточно мал и незначителен, произошло их ослабление. Для этой цели был использован скользящий адаптивный фильтр, который изменяет ширину полосы в соответствии со спектром обрабатываемого сигнала. Типичным представителем этого типа была отечественная система шумоподавления «Маяк».
С развитием цифровой обработки сигналов, метод спектрального вычитания получил широкое распространение. Суть этого метода заключается в том, что амплитудно-частотный спектр полезного сигнала вычитается из заранее определенного (или автоматически распределенного) спектра чистого шума. В зависимости от реализации алгоритма число полос частот, на которые делится сигнал, может достигать нескольких тысяч, то есть ширина полосы, на которой выполняется обработка, выражается в герцах, что позволяет использовать полезный аудиосигнал из компонентов шума. Гармоники могут быть эффективно удалены.
Подавление шума на изображениях. Шумоподавление изображения чаще всего используется для улучшения зрительного восприятия, но оно может быть использовано в медицине для повышения четкости изображения на рентгеновских снимках, в качестве предварительной обработки для последующего распознавания и в других случаях.
Источниками шума на изображении могут быть:
- Аналоговый шум
- Зернистость плёнки
- Грязь, пыль
- Царапины
- Разделение фотоэмульсии
- цифровой шум
- матрица теплового шума
- Шум передачи заряда
- АЦП шум квантования
- Усиление сигналов цифровой камеры
- Грязь, пыль на датчике
Цифровая обработка изображений использует пространственное шумоподавление. Есть следующие методы:
- Адаптивная фильтрация-линейное усреднение пикселей по соседним
- Медианная фильтрация
- математическая морфология
- Гауссово размытие
- Методы, основанные на дискретном вейвлет-преобразовании
- метод главных компонентов
- Анизотропная диффузия
- Винер Фильтры
Шумоподавление видео. Подавление шумов видео - это процесс устранения шумов из видеосигнала. Существуют следующие методы снижения шума видео:
Пространственные методы - алгоритмы шумоподавления изображения применяются для каждого кадра отдельно.
Методы времени - усреднение между несколькими последовательными кадрами. Артефакты могут появляться в виде разделенного изображения.
Пространственно-временные методы - так называемая 3D-фильтрация, объединяют оба метода, основанные на пространственно-временной корреляции изображения.
Методы подавления шума в видеосигнале разрабатываются и применяются в зависимости от типа шума (искажения). Типичные типы видео шума или искажения:
Аналоговый шум:
- искажение радиоканала
- Высокочастотные помехи (точки, короткие горизонтальные цветные линии и т.
Д.))
- Канальные помехи яркости и цветности (проблемы с антенной)
- появляются разделенные видео-ложные контуры
VHS искажение:
Искажения цвета
- Помехи канала яркости и цветности (типично для VHS)
- Хаотичные сдвиги строк по краям кадра (смещение сигнала строчной синхронизации)
- Широкие горизонтальные шумные полосы (старые кассеты или засорение видеоголовки)
Искажения киноплёнки:
- Грязь, пыль
- Царапины
- Отслоение фотографической эмульсии
- Отпечатки пальцев
Цифровой шум:
Артефакты сжатия-искажения сильного сжатия потока данных
- Обрамление - для низких и средних битрейтов, особенно для анимационных фильмов
- Разбиение изображения на квадратные блоки («разлив»), искажение-искажение изображения в случае потери цифрового сигнала или повреждения носителя (царапины на DVD, замятие DV-ленты).
Список литературы
1. Третьяков С.А. CAN на пороге нового столетия // Мир компьютерной автоматизации. 1999. №2 (32). С.45-53.
2. Robert Bosch GmbH «CAN Specification Version 2.0», 1991. (42). С.100-110.
РЕКУРСИВНЫЙ АЛГОРИТМ 1 2 Юнусова Л.Р. , Магсумова А.Р.
1Юнусова Лилия Рафиковна - магистрант;
2Магсумова Алия Рафиковна - магистрант, направление: информатика и вычислительная техника, магистерская программа: технология разработки программного обеспечения, кафедра информационных систем, отделение информационных технологий и энергетических систем, Высшая инженерная школа Набережночелнинский институт Казанский федеральный университет, г. Набережные Челны
Аннотация: в статье рассматривается и анализируется понятие рекурсия, и его существующие методы. Описывается использование рекурсии, и как он представляется в программировании.
Ключевые слова: рекурсия, программирование, программа, подпрограмма.
Рекурсия - это метод определения класса объектов или методов, который сначала определяет одну или несколько (обычно простых) баз или методов, а затем назначает основанное на них правило для создания прямой или косвенной ссылки на эти базовые случаи.
Другими словами, рекурсия - это способ определения объекта или действия сам по себе с использованием ранее определенного частного определения. Используйте рекурсию, когда вы можете выделить самоподобие задачи.
Рекурсивный алгоритм (процедура, функция):
- Если его определение содержит прямые или косвенные обращения к одному и тому же алгоритму, алгоритм называется рекурсией;
- Рекурсивная функция - одно из математических улучшений интуитивной концепции вычислимой функции.
Адаптивный рекурсивный алгоритм - алгоритм, который благодаря рекурсии учитывает определенные индивидуальные особенности, которые решают проблемы из определенной области.
Рекурсивная база - это предложение, которое определяет некоторые начальные условия или условия во время завершения. Обычно в этом предложении пишите простой случай, и вы можете получить немедленный ответ, даже если вы не используете рекурсию.
Рекурсивный шаг - это правило, тело которого должно содержать вызов определенного предиката в качестве дочерней цели.
Подпрограмма - это одна из вещей в рекурсивной функции.
Основное правило рекурсии: перед рекурсивным вызовом должна быть проверка, возвращаемая из рекурсии. Существуют следующие типы рекурсии:
- Прямая рекурсия - напрямую вызывать алгоритм (функцию, процедуру, метод) из текста самого метода;
