Чирплет преобразование - Chirplet transform

Сравнение волна, вейвлет, щебетать, и щебетать[1]
Чирплет в компьютерная реальность Окружающая среда.

В обработка сигнала, то преобразование chirplet является внутренний продукт входного сигнала с помощью семейства примитивов анализа, называемых чириканье.[2][3]

Подобно вейвлет-преобразование, щебетание обычно генерируется (или может быть выражено как исходящее) от одного мать щебечет (аналог так называемого материнский вейвлет теории вейвлетов).

Определения

Период, термин преобразование chirplet был придуман Стив Манн, как название первой опубликованной статьи о чирплетах. Период, термин щебетать сам (помимо преобразования chirplet) также использовался Стив Манн, Доминго Миховилович и Рональд Брейсвелл, чтобы описать оконную часть щебетать функция. По словам Манна:

Вейвлет - это часть волны, а чирплет - это часть щебета. Точнее, щебетание - это оконная часть функции щебетания, где окно предоставляет некоторое свойство временной локализации. С точки зрения частотно-временного пространства, чирплеты существуют в виде повернутых, сдвинутых или других структур, которые движутся от традиционного параллелизма с осями времени и частоты, которые типичны для волн (Фурье и кратковременные преобразования Фурье ) или вейвлеты.

Преобразование chirplet, таким образом, представляет собой повернутый, срезанный или иным образом преобразованный мозаичный лист частотно-временной плоскости. Хотя ЛЧМ-сигналы были известны много лет в радар, сжатие импульсов и т.п., первая опубликованная ссылка на преобразование chirplet описали конкретные представления сигналов на основе семейств функций, связанных друг с другом изменяющейся во времени частотной модуляцией или изменяющейся частотой временной модуляции, в дополнение к временному и частотному смещению и масштабным изменениям.[2] В этой статье[2] то Гауссовский Преобразование chirplet было представлено как один из таких примеров вместе с успешным применением для обнаружения фрагментов льда в радаре (улучшение результатов обнаружения целей по сравнению с предыдущими подходами). Период, термин щебетать (но не термин преобразование chirplet) также был предложен для аналогичного преобразования, по-видимому независимо, Миховиловичем и Bracewell позже в том же году.[3]

Приложения

(a) При обработке изображений периодичность часто зависит от проективной геометрии (т. е. щебетания, возникающего при проецировании). (б) На этом изображении повторяющиеся структуры, такие как чередование темного пространства внутри окон и светлого пространства белого бетона, щебетать (увеличение частоты) вправо. (c) Преобразование chirplet может компактно представить эту модулированную вариацию.

Преобразование chirplet - это полезная структура анализа и представления сигналов, которая использовалась для устранения помех, подобных щебетанию, в связи с расширенным спектром,[4] при обработке ЭЭГ,[5] и рефлектометрия с чирплетом во временной области.[6]

Расширения

Преобразование камыша[7][8][9][10][11][12] является частным примером преобразования chirplet, введенного Манном и Хайкиным в 1992 году и широко используемого в настоящее время. Он обеспечивает представление сигнала на основе циклически изменяющихся частотно-модулированных сигналов (сигналов трения).

Смотрите также

Другие частотно-временные преобразования

Рекомендации

  1. ^ Со страницы 2749 книги "Преобразование Chirplet: физические аспекты", С. Манн и С. Хайкин, IEEE Transactions on Signal Processing, Volume 43, Number 11, November 1995, pp. 2745–2761.
  2. ^ а б c С. Манн и С. Хайкин »,Преобразование Чирплета: обобщение преобразования Габора в систему ", Proc. Vision Interface 1991, 205–212 (3–7 июня 1991 г.).
  3. ^ а б Д. Миховилович и Р. Н. Брейсвелл, "Адаптивное чирплет-представление сигналов в частотно-временной плоскости", Письма об электронике 27 (13), 1159–1161 (20 июня 1991 г.).
  4. ^ Бултан, Акансу; Акансу, А. (Май 1998 г.), "Новый частотно-временной эксайзер в связи с расширенным спектром для помех, подобных чирпу", Труды Международной конференции IEEE по акустике, речи и обработке сигналов (ICASSP), 6, стр. 3265–3268, Дои:10.1109 / ICASSP.1998.679561, ISBN  0-7803-4428-6
  5. ^ Cui, J .; Wong, W .; Манн, С. (17 февраля 2005 г.), «Частотно-временной анализ зрительных вызванных потенциалов с использованием чирплет-преобразования» (PDF), Письма об электронике, 41 (4), стр. 217–218, Дои:10.1049 / el: 20056712, получено 2010-07-29
  6. ^ «Примеры программ - National Instruments». Архивировано из оригинал на 2012-02-14. Получено 2007-12-31.
  7. ^ Манн, Стив и Саймон Хейкин. ""Чирплеты" и "звуки": новые частотно-временные методы. "Электронные письма 28, № 2 (1992): 114-116.
  8. ^ Манн, С., и Хайкин, С. (1992, март). Частотно-временные перспективы: преобразование чирплетов. В акустике, речи и обработке сигналов, 1992. ICASSP-92., 1992 Международная конференция IEEE (том 3, стр. 417-420). IEEE.
  9. ^ Ангрисани Л., Д'Арко М., Мориелло Р. С. Л. и Вадурси М. (2005). Об использовании преобразования плиток для мгновенной оценки частоты. Приборы и измерения, IEEE Transactions on, 54 (4), 1374-1380.
  10. ^ Ангрисани, Л., Арко, М. Д., Мориелло, Р. С. Л., и Вадурси, М. (2004, август). Метод на основе преобразования варлета для мгновенного измерения частоты многокомпонентных сигналов. В симпозиуме и выставке по контролю частоты, 2004 г. Труды IEEE International 2004 г. (стр. 500-508). IEEE.
  11. ^ Каземи С., Горбани А., Аминдавар Х. и Морган Д. Р. (2016). Извлечение жизненно важных сигналов с использованием обобщенного преобразования Warblet на основе начальной загрузки в радиолокационной системе мониторинга сердца и дыхания.
  12. ^ Зелинский, Н. Р., Клейменова, Н. Г. Преобразование Чирплета как полезный инструмент для изучения частотно-временной структуры геомагнитных пульсаций.

Флориан Боссманн, Цзянвэй Ма, Асимметричное чирплет-преобразование - Часть 2: фаза, частота и скорость чирплета, Геофизика, 2016, 81 (6), V425-V439.

Флориан Боссманн, Цзянвэй Ма, Асимметричное чирплет-преобразование для разреженного представления сейсмических данных, Геофизика, 2015, 80 (6), WD89-WD100.

внешняя ссылка