Применение адаптивной вейвлет-фильтрации для детектирования зашумленных сигналов ядерного квадрупольного резонанса
- DOI
- 10.5922/2223-2095-2009-4-14
- Страницы / Pages
- 71-80
Аннотация
Представлен новый подход к обработке зашумленного сигнала ядерного квадрупольного резонанса, содержащего радиочастотные помехи, с низким отношением сигнал/шум. Подход основан на предварительном статистическом анализе шумового сигнала по данным коэффициентов вейвлет-разложения и использовании адаптивно-порогой техники. Важным является автоматизированный выбор порога на основе параметров, характеризующих статистические свойства шума.
Список литературы
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.