Search
Submit an article RU
Physics, mathematics, and technology

2009 Issue №4

Back to the list Download the article
Molchanov S. V. Ruban O. V. Mershiev I. G. Mozzhukhin G. V. Kupriyanova G. S.

The application of adaptive wavelet filtration for detection of signals of nuclear quadrupole resonanse

DOI
10.5922/2223-2095-2009-4-14
Pages
71-80
nuclear quadruple resonance wavelet noise.

Abstract

The article presents a new approach to signal processing with low signal-to-noise ratio. The approach is based on preliminary statistical
analysis of the noise based on wavelet transform coefficients and the adaptive and threshold methods. Special attention is paid to the automatic
detection of the threshold on the basis of statistical noise properties parameters.

Reference

1. Latosinska J. N. Nuclear Quadrupole Resonance spectroscopy in studies of bio­logically active molecular systems — a review // Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis. 2005. 38. Р. 577—587.

2. Miller J. B., Barrall G. A. Explosives Detection with Nuclear Quadrupole Reso­nance // American scientist. 2005. Vol. 93 (1). Р. 50.

3. King J. D., A. De Los Santos. Development and evaluation of magnetic resonance technologies, particular NMR, for detection of explosives. Appl. Magn. Reson. 2004.  25. Р. 535—565.

4. Cancino-De-Greiff H. F., Ramos-Garcia R., Lorenzo-Ginori J. V. Concepts in Mag­netic Resonance. 2002. Vol. 14(6). Р. 388—401.

5. He D. F., Tachiki M. Itozaki H. 14N nuclear quadrupole resonance of p-nitrotoluene using a high-Tc rf SQUID, Supercond. Sci. Technol. 2007. 20. Р. 232—234.

6. Мозжухин Г. В., Куприянова Г. С. и др. Детектирование сигналов импульсно­го квадрупольного резонанса в условиях сильных помех // Вестник Российско­го государственного университета им. И. Канта. 2007. Вып. 3. С. 54.

7. Куприянова Г. С., Мозжухин Г. В. и др. Методы обработки сигналов магнит­ного резонанса в системах диагностики материалов в условиях технологиче­ских помех // Магнитный резонанса и его приложения. 5-я зимняя молодеж­ная школа-конференция. 1—5 декабря 2008. Санкт-Петербург. 2008. А-183.

8. Chang S. G., Yu B. et al. Spatially adaptive wavelet thresholding with context modeling for image denoising // IEEE Trans. ImageProcessing. Sept. 2000. Vol. 9. P. 1522—1531.

9. Дьяконов В. П. MATLAB 6.5 SP1/7 +Simulink 5/6. Обработка сигналов и проектирование фильтров.  М., 2005.

10. Chipman H. A., Kolaczyk E. D., McCulloch R. E. Adaptive Bayesian wavelet shrinkage // J. Amer. Statist. Assoc. 1997. Vol. 92, № 440. P. 1413—1421.

11. Кобзарь Ф. И. Прикладная математическая статистика. М., 2006.