Застосування міріадної фільтрації в алгоритмах виділення тренду в реальному часі
Detecting nonlinear (with sharp changes) signal trends in pseudo-real-time is necessary in many digital signal-processing applications. In biomedical signal processing, it is essential to eliminate abrupt signal distortions caused by the patientʼs movements. Linear filtering can smooth the edges and...
Gespeichert in:
| Datum: | 2024 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | English |
| Veröffentlicht: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/429 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Problems of Control and Informatics |
Institution
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-429 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-05-30T10:01:43Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
виділення тренду в реальному часі нелінійна фільтрація КІХ-гібридні медіанні фільтри міріадний фільтр обробка біомедичних сигналів |
| spellingShingle |
виділення тренду в реальному часі нелінійна фільтрація КІХ-гібридні медіанні фільтри міріадний фільтр обробка біомедичних сигналів Tulyakova, Nataliya Trofymchuk, Oleksandr Застосування міріадної фільтрації в алгоритмах виділення тренду в реальному часі |
| topic_facet |
real-time trend detection nonlinear filtering FIR-median hybrid filters myriad filter biomedical signal processing виділення тренду в реальному часі нелінійна фільтрація КІХ-гібридні медіанні фільтри міріадний фільтр обробка біомедичних сигналів |
| format |
Article |
| author |
Tulyakova, Nataliya Trofymchuk, Oleksandr |
| author_facet |
Tulyakova, Nataliya Trofymchuk, Oleksandr |
| author_sort |
Tulyakova, Nataliya |
| title |
Застосування міріадної фільтрації в алгоритмах виділення тренду в реальному часі |
| title_short |
Застосування міріадної фільтрації в алгоритмах виділення тренду в реальному часі |
| title_full |
Застосування міріадної фільтрації в алгоритмах виділення тренду в реальному часі |
| title_fullStr |
Застосування міріадної фільтрації в алгоритмах виділення тренду в реальному часі |
| title_full_unstemmed |
Застосування міріадної фільтрації в алгоритмах виділення тренду в реальному часі |
| title_sort |
застосування міріадної фільтрації в алгоритмах виділення тренду в реальному часі |
| title_alt |
Application of myriad filtering in real-time trend detection algorithms |
| description |
Detecting nonlinear (with sharp changes) signal trends in pseudo-real-time is necessary in many digital signal-processing applications. In biomedical signal processing, it is essential to eliminate abrupt signal distortions caused by the patientʼs movements. Linear filtering can smooth the edges and other discontinuity transitions in a signal, which is a drawback. Nonlinear robust filters, as median-type algorithms, successfully process such signals. In particular, median hybrid filters with finite impulse response (FIR) are efficient for processing edges. The paper discusses the «in-place growing» FIR-median hybrid filter, successfully applied for nonlinear trend detection. The paper proposes modifying this filter by replacing determining a sample median with a sample myriad and adding weight (replications) to certain window elements. These modifications have successfully improved the filter's performance. The developed computer program implemented the considered nonlinear filtering algorithms and calculated statistical estimates of their efficiency using the mean square error (MSE) criterion for modelled test signals that imitate a nonlinear trend under the influence of additive Gaussian noise with variance at differing levels. The analysis of the filter output signals and plots illustrating the statistical estimates of the filtering efficiency according to the MSE criterion demonstrates the improvements achieved due to the proposed modification. Examples of processing biomedical signals show the high quality of suppression fluctuations and abrupt changes preservation in a signal. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2024 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/429 |
| work_keys_str_mv |
AT tulyakovanataliya applicationofmyriadfilteringinrealtimetrenddetectionalgorithms AT trofymchukoleksandr applicationofmyriadfilteringinrealtimetrenddetectionalgorithms AT tulyakovanataliya zastosuvannâmíríadnoífílʹtracíívalgoritmahvidílennâtrenduvrealʹnomučasí AT trofymchukoleksandr zastosuvannâmíríadnoífílʹtracíívalgoritmahvidílennâtrenduvrealʹnomučasí |
| first_indexed |
2025-10-30T02:49:10Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:49:10Z |
| _version_ |
1847373385278947328 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-4292025-05-30T10:01:43Z Application of myriad filtering in real-time trend detection algorithms Застосування міріадної фільтрації в алгоритмах виділення тренду в реальному часі Tulyakova, Nataliya Trofymchuk, Oleksandr real-time trend detection nonlinear filtering FIR-median hybrid filters myriad filter biomedical signal processing виділення тренду в реальному часі нелінійна фільтрація КІХ-гібридні медіанні фільтри міріадний фільтр обробка біомедичних сигналів Detecting nonlinear (with sharp changes) signal trends in pseudo-real-time is necessary in many digital signal-processing applications. In biomedical signal processing, it is essential to eliminate abrupt signal distortions caused by the patientʼs movements. Linear filtering can smooth the edges and other discontinuity transitions in a signal, which is a drawback. Nonlinear robust filters, as median-type algorithms, successfully process such signals. In particular, median hybrid filters with finite impulse response (FIR) are efficient for processing edges. The paper discusses the «in-place growing» FIR-median hybrid filter, successfully applied for nonlinear trend detection. The paper proposes modifying this filter by replacing determining a sample median with a sample myriad and adding weight (replications) to certain window elements. These modifications have successfully improved the filter's performance. The developed computer program implemented the considered nonlinear filtering algorithms and calculated statistical estimates of their efficiency using the mean square error (MSE) criterion for modelled test signals that imitate a nonlinear trend under the influence of additive Gaussian noise with variance at differing levels. The analysis of the filter output signals and plots illustrating the statistical estimates of the filtering efficiency according to the MSE criterion demonstrates the improvements achieved due to the proposed modification. Examples of processing biomedical signals show the high quality of suppression fluctuations and abrupt changes preservation in a signal. Виявлення нелінійного (з різкими стрибкоподібними змінами) тренду сигналу в псевдореальному часі необхідно в багатьох застосуваннях цифрової обробки сигналів. У сфері обробки біомедичних сигналів важливо усувати різкі спотворення сигналу, спричинені рухами пацієнта. Лінійна фільтрація може згладжувати перепади та інші точки розриву похідної в сигналі, що є недоліком. Нелінійні робастні фільтри, такі як алгоритми медіанного типу, успішно застосовуються для такого типу сигналів. Зокрема, гібридні медіанні фільтри з кінцевою імпульсною характеристикою (КІХ) ефективні для обробки перепадів. У статті досліджується «зростаючий на місці» КІХ-гібридний медіанний фільтр, що успішно застосовується для виділення нелінійного тренду. Запропоновано модифікувати цей алгоритм, замінивши знаходження медіани вибірки на міріаду і додавши ваги (реплікації) для певних елементів вікна. Ці модифікації дозволяють покращити ефективність фільтра. Розроблена компʼютерна програма, що реалізує розглянуті алгоритми нелінійної фільтрації та обчислює статистичні оцінки їхньої ефективності за критерієм середньоквадратичної похибки (СКП) для змодельованих тестових сигналів, що імітують нелінійний тренд під впливом адитивного гаусового шуму з різними рівнями дисперсії. Аналіз вихідних сигналів фільтра та графіків, що ілюструють статистичні оцінки ефективності фільтрації за критерієм СКП, демонструє покращення, досягнуті завдяки запропонованій модифікації. Приклади обробки біомедичних сигналів показують високу якість придушення флуктуацій та збереження різких змін у сигналі. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2024-12-23 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/429 10.34229/1028-0979-2024-6-8 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 69 № 6 (2024): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 91-106 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 69 № 6 (2024): International Scientific Technical Journal «Problems of Control and Informatics»; 91-106 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 69 No. 6 (2024): International Scientific Technical Journal «Problems of Control and Informatics»; 91-106 2786-6505 2786-6491 en https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/429/497 Copyright (c) 2024 Nataliya Tulyakova, Oleksandr Trofymchuk https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |