Przetwarzanie sygnałów biomedycznych

Podobne dokumenty
są niezależnymi zmiennymi losowymi o jednakowym rozkładzie Poissona z wartością oczekiwaną λ równą 10. Obliczyć v = var( X

Wykład 13: Zbieżność według rozkładu. Centralne twierdzenie graniczne.

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny

W wielu przypadkach zadanie teorii sprężystości daje się zredukować do dwóch

CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE PODSTAWOWYCH CZŁONÓW LINIOWYCH UKŁADÓW AUTOMATYKI

WERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r. Część I. Matematyka finansowa

ZAGADNIENIE W POSTACI OGÓLNEJ

Teoria Sygnałów. II Inżynieria Obliczeniowa. Wykład 13

ROZDZIAŁ 5 WPŁYW SYSTEMU OPODATKOWANIA DOCHODU NA EFEKTYWNOŚĆ PROCESU DECYZYJNEGO

Wykład 8: Zbieżność według rozkładu. Centralne twierdzenie graniczne.

METODY NUMERYCZNE dr inż. Mirosław Dziewoński

h = 10 / N, a N jest zadaną liczbą naturalną.

Elementy rach. macierzowego Materiały pomocnicze do MES Strona 1 z 7. Elementy rachunku macierzowego

KADD Metoda najmniejszych kwadratów

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne (wykład 6 _ZP) [1] ZAGADNIENIE PRZYDZIAŁU (ZP) (Assignment Problem)

Metody numeryczne Laboratorium 5 Info

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

Badanie efektu Halla w półprzewodniku typu n

FILTRY FILTR. - dziedzina pracy filtru = { t, f, ω } Filtr przekształca w sposób poŝądany sygnał wejściowy w sygnał wyjściowy: Filtr: x( ) => y( ).

Definicja interpolacji

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

OKREŚLENIE CHARAKTERYSTYK POMPY WIROWEJ I WYZNACZENIE PAGÓRKA SPRAWNOŚCI

Sygnały pojęcie i klasyfikacja, metody opisu.

Zatem przyszła wartość kapitału po 1 okresie kapitalizacji wynosi

Wykład 24 Optyka geometryczna Widmo i natura światła

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Kongruencje Wykład 4. Kongruencje kwadratowe symbole Legendre a i Jac

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

2. Schemat ideowy układu pomiarowego

TRANZYSTORY POLOWE JFET I MOSFET

Analiza wyników symulacji i rzeczywistego pomiaru zmian napięcia ładowanego kondensatora

Zadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,.

(a) Jednowarstwowa sieć Hopfielda, z n neuronami (źródło [2]) (b) Bipolarna funkcja przejścia

Podstawowe oznaczenia i wzory stosowane na wykładzie i laboratorium Część I: estymacja

LABORATORIUM MODELOWANIA I SYMULACJI. Ćwiczenie 3 MODELOWANIE SYSTEMÓW DYNAMICZNYCH METODY OPISU MODELI UKŁADÓW

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych

ma rozkład złożony Poissona z oczekiwaną liczbą szkód równą λ i rozkładem wartości pojedynczej szkody takim, że Pr( Y

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n

Laboratorium Metrologii I Nr ćwicz. Opracowanie serii wyników pomiaru 4

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty

ZAJĘCIA II. Zmienne losowe, sygnały stochastyczne, zakłócenia pomiarowe

Podprzestrzenie macierzowe

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.

3. Wykład III: Warunki optymalności dla zadań bez ograniczeń

{ x n } = {,1.1, 0.2,2.1,3.0, 1.2, }

Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12

COLLEGIUM MAZOVIA INNOWACYJNA SZKOŁA WYŻSZA WYDZIAŁ NAUK STOSOWANYCH. Kierunek: Finanse i rachunkowość. Robert Bąkowski Nr albumu: 9871

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.

Adaptacyjne Przetwarzanie Sygnałów. Filtracja adaptacyjna w dziedzinie częstotliwości

Rozdział 4 Model teoretyczny 40

Promotor: dr Marek Pawełczyk. Marcin Picz

O pewnych zastosowaniach rachunku różniczkowego funkcji dwóch zmiennych w ekonomii

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu jednostajnego na przedziale ( 0,

Podprzestrzenie macierzowe

Egzamin / zaliczenie na ocenę*

u t 1 v u(x,t) - odkształcenie, v - prędkość rozchodzenia się odkształceń (charakterystyczna dla danego ośrodka) Drgania sieci krystalicznej FONONY

Parametryzacja rozwiązań układu równań

ANALIZA KORELACYJNA I FILTRACJA SYGNAŁÓW

Wynik finansowy transakcji w momencie jej zawierania jest nieznany z uwagi na zmienność ceny przedmiotu transakcji, czyli instrumentu bazowego

Instrukcja Filtr Cyfrowy - µps 2101

EKONOMETRIA. Temat wykładu: Co to jest model ekonometryczny? Dobór zmiennych objaśniających w modelu ekonometrycznym CZYM ZAJMUJE SIĘ EKONOMETRIA?

Rysunek 1: Fale stojące dla struny zamocowanej na obu końcach; węzły są zaznaczone liniami kropkowanymi, a strzałki przerywanymi

Przykładowe pytania na egzamin dyplomowy dla kierunku Automatyka i Robotyka

WYKŁAD 6 TRANZYSTORY POLOWE

Przykład Obliczenie wskaźnika plastyczności przy skręcaniu

P = 27, 8 27, 9 27 ). Przechodząc do granicy otrzymamy lim P(Y n > Y n+1 ) = P(Z 1 0 > Z 2 X 2 X 1 = 0)π 0 + P(Z 1 1 > Z 2 X 2 X 1 = 1)π 1 +

Filtr Kalmana. Struktury i Algorytmy Sterowania Wykład 1-2. prof. dr hab. inż. Mieczysław A. Brdyś mgr inż. Tomasz Zubowicz

Ćwiczenie 6. Realizacja i pomiary filtrów adaptacyjnych

Wykład 10 Wnioskowanie o proporcjach

ALGEBRA LINIOWA Informatyka 2015/2016 Kazimierz Jezuita. ZADANIA - Seria 1. Znaleźć wzór na ogólny wyraz ciągu opisanego relacją rekurencyjną: x

INSTYTUT ENERGOELEKTRYKI POLITECHNIKI WROCŁAWSKIEJ Raport serii SPRAWOZDANIA Nr

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXVI Egzamin dla Aktuariuszy z 10 października 2005 r. Część I. Matematyka finansowa

Struktura czasowa stóp procentowych (term structure of interest rates)

elektryczna. Elektryczność

PRZYKŁADY ROZWIAZAŃ STACJONARNEGO RÓWNANIA SCHRӦDINGERA. Ruch cząstki nieograniczony z klasycznego punktu widzenia. mamy do rozwiązania równanie 0,,

(u) y(i) f 1. (u) H(z -1 )

ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki. Automatyka i Robotyka Systemy Sterowania i Wspomagania Decyzji

Analityczne metody detekcji uszkodzeń

[d(i) y(i)] 2. Do wyprowadzenia algorytmu RLS posłuży kryterium autokorelacyjne: J n = e 2 (i) i=1. λ n i [d(i) y(i)] 2 λ (0, 1]

Metoda łączona. Wykład 7 Dwie niezależne próby. Standardowy błąd dla różnicy dwóch średnich. Metoda zwykła (niełączona) n2 2

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

Błędy kwantyzacji, zakres dynamiki przetwornika A/C

METODY I ZASTOSOWANIA SZTUCZNEJ INTELIGENCJI. LABORATORIUM nr 01. dr inż. Robert Tomkowski

ALGORYTMY ESTYMACJI KĄTA FAZOWEGO

Andrzej Leśnicki Laboratorium CPS Ćwiczenie 8 1/9 ĆWICZENIE 8. Próbkowanie i rekonstrukcja sygnałów

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Wnioskowanie statystyczne. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

Badanie stabilności układu sterowania statkiem z nieliniowym autopilotem

Ekonometria Mirosław Wójciak

I. Podzielność liczb całkowitych

EFEKTY DYSPERSYJNE ZNIEKSZTAŁCAJĄCE KRÓTKIE IMPULSY LASEROWE. prof. Halina Abramczyk Laboratory of Laser Molecular Spectroscopy

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

Podstawy Automatyzacji Okrętu

Modele zapisane w przestrzeni stanów

ANALIZA KORELACJI IREGRESJILINIOWEJ

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

Transkrypt:

Przetwarzaie sygałów biomeyczyc Człowiek- ajlesza iwestycja Projekt wsółfiasoway rzez Uię uroejską w ramac uroejskiego Fuuszu Sołeczego Wykła XII Rutkowski L. Filtry aatacyje i aatacyje rzetwarzaie sygałów, WN, 1994 1

Filtracja sygałów Filtracja liiowa zakłaa, że filtroway sygał staowi kombiację liiową skłaowyc o stacjoarej wimowej gęstości mocy: yt t +t filtracja liiowa ozwala a elimiację ieożąayc skłaowyc Sygały mogą być owiązae w iy sosób iż kombiacja liiowa,. slotowo: ytt*t Filtracja liiowa ie rzyiesie ożąayc skutków - stosuje się filtrację omomorficzą. Koleja sytuacja - ieożąae skłaowe mogą być zmiee w czasie - filtracja aatacyja - ostosowaie właściwości filtru o właściwości sygału lub zakłóceia szumu sygał wejściowy filtru, sygał oiesieia;, rocesy stocastycze stacjoare w szerszym sesie fukcje korelacji zależe tylko o oóźieia. y sygał wyjściowy filtru, e - y błą

sygał wejściowy filtru, sygał oiesieia; y sygał wyjściowy filtru, e różica mięzy i y błą e - y Zaaiem filtru H jest zmiimalizowaie różicy mięzy sygałami i y czyli miimalizacja błęu e w sesie śreiokwaratowym, a więc orowazeie o sytuacji, w której wyik filtracji jest jak ajbliższy sygałowi oiesieia. Jeśli sygał jest zakłóceiem obecym także w, wyik filtracji owiie być woly o tego zakłóceia. oyfikując aatując wsółczyiki filtru miimalizujemy błą śreiokwaratowy - wartość oczekiwaą e oerator uśreiaia: J e y Filtr Wieera obór wsółczyików Filtr FIR o trasmitacji H i oowiezi imulsowej, sygał wejściowy filtru: H z z sygał wyjściowy filtru H jest rówy y różica mięzy sygałami i y jest fukcją wsółczyików, i wyosi: e y 3

Filtr Wieera różica mięzy sygałami i y jest fukcją wsółczyików i wyosi: e y miimalizacja różicy mięzy sygałami i y miimalizacja błęu śreiokwaratowego J : J e y J Wsółczyiki oowiezi imulsowej filtru owiy ążyć o wartości zaewiającyc tę miimalizację, i - o ile sygały są stacjoare o osiągięciu tyc wartości ozostać bez zmia. Filtr Wieera sygał wejściowy filtru miimalizacja błęu J rzez obór wsółczyików J Po zakończeiu otymalizacji wsółczyików filtru estymata ma ostać: y gzie, 1,..., 1,... 4

5 Po otymalizacji filtru estymata ma ostać: Błą: y + + + J Filtr Wieera y e J rzekształceie: r macierz fukcji korelacji wzajemej i, R macierz fukcji autokorelacji sygału j j...,1,, R...,1, r Błą ma ostać: + J Filtr Wieera Ozaczając: Dostajemy: R r J +

Filtr Wieera Błą: J r + R R macierz autokorelacji r macierz korelacji wzajemej i, 1,... Poszukiwaie otymalyc wartości wsółczyików filtru - ocoa błęu J wzglęem, rzyrówaie o : δj r δ + R ot r + R ot wyrażeie a otymale wsółczyiki filtru H: ot R 1 r Filtr Wieera Rówaie umożliwiające wyzaczeie otymalyc wartości wsółczyików filtru H r-ie filtru Wieera: ot R r 1 R j,, j,1... r,,1... ot ot ot ot R 1 R R R 1 R 1 R... R r 1 R R 1... R 1 r 1 r R 1.... R r 6

zastosowaia Aatacyja elimiacja zakłóceń/szumów s i s 1 są skorelowae to samo zakłóceie ss 1 Sygał jest ieskoreloway z zakłóceiem s s Filtr aatacyjy ąży o zmiimalizowaia e, a więc zmiimalizowaia różicy sygałów +s i s 1, czyli orowazeia o sytuacji, w której sygał wyjściowy filtru aatacyjego y jest estymatą s: y s Filtr koryguje ew. różice fazy i amlituy sygałów s i s 1. zastosowaia Aatacyja elimiacja zakłóceń/szumów s i s 1 są skorelowae to samo zakłóceie sygał jest ieskoreloway z zakłóceiem s Filtr aatacyjy tak filtruje s 1, aby sygał y był jak ajbliższy s: y s Na wyjściu e z sygału +s usuwaa jest iformacja skorelowaa z sygałem s 1 : e+s - s~ Sygał błęu e jest oszacowaiem sygału ajleszym w sesie śreiokwaratowym. 7

zastosowaia Aatacyja elimiacja zakłóceń sieciowyc s i s 1 są skorelowae sygał jest ieskoreloway z zakłóceiem s Filtr aatacyjy tak filtruje s 1, aby sygał y był jak ajbliższy s. Sygał wyjściowy filtru aatacyjego jest estymatą s: y s Na wyjściu e usuwaa jest z sygału +s iformacja związaa z sygałem s 1 : e+s-s~ e jest ajleszym oszacowaiem sygału zastosowaia CG matki/łou 8

zastosowaia CG matki/łou zastosowaia CG matki/łou 9

zastosowaia Aatacyja elimiacja zakłóceń lie eacer Oóźieie sygału wejściowego filtru aatacyjego wzglęem sygału wejściowego całego systemu srawia, że szum zakłóceie w sygale wejściowym s i sygale wejściowym s filtru rzestają być skorelowae. Skoreloway ozostaje sygał wystęujący w obywu częściac toru. iimalizacja błęu e ozacza orowazeie o sytuacji, w której sygał wyjściowy filtru aatacyjego y jest ajleszym oszacowaiem sygału w oróżieiu o orzeiego rzyaku ie jest to sygał błęu e!! y zastosowaia Aatacyje rojektowaie filtrów Secyfikacja arametrów filtru astęuje orzez określeie wartości moułu i fazy oowiezi częstotliwościowej la zbioru N częstotliwości, czyli amlitu a k i faz Θ k N skłaowyc sygału s. s N k k 1 a siπ f + θ k k Na wejście filtru aatacyjego oaway jest sygał s bęący sumą tyc samyc skłaowyc częstotliwościowyc, ale o jeostkowyc amlituac i zerowyc fazac. Proces aatacyjego rojektowaia filtru ozacza taki obór wsółczyików filtru aatacyjego, by sygał błęu ążył o. Wtey filtr aatacyjy aroksymuje żąaą carakterystykę częstotliwościową. N s' siπf k 1 k 1

zastosowaia Aatacyja ietyfikacja toru systemu W rzyaku gy właściwości systemu zmieiają się czasie, aatacyja ietyfikacja jego właściwości może być rzyata. Jeśli błą rocesu aatacji ąży o jest rówy, filtr aatacyjy osiaa carakterystykę częstotliwościową bliską carakterystyce ietyfikowaego systemu rówą. Sygał wejściowy owiie być ostateczie złożoy, by obuzić wszystkie częstotliwości rezoasowe systemu. szum biały; Filtr aatacyjy owiie być filtrem ostateczie wysokiego rzęu, by oowieio zamoelować system. W raktyce - truość w uzyskaiu orawyc estymat fukcji korelacji iezae rozkłay rawooobieństwa sygałów, iestacjoarość oszukujemy miimum J, ie korzystając z estymat fukcji korelacji i autokorelacji. J y Filtr SOI Wieera estymacja R i r > wsółczyiki Algorytmy oszukujące miimum J w fukcji wsółczyików filtru. 11

filtry graietowe Graietowe filtry aatacyje oszukiwaie miimum fukcji J tzw. fukcji kosztu. J y J, 1,... k W metoac graietowyc moyfikacja wektora ma ostać: + 1 +.5µ δj δj δj δj,,..., δ δ δ 1 δ Uwaga: tu i alej jest ieksem iteracji wektora wsółczyików!! - graiet fukcji kosztu J;µ stała oatia filtry graietowe J, 1,... + 1 +.5µ 1

filtry graietowe oyfikacja wektora : + 1 +.5µ δj δj δj δj,,..., δ δ δ 1 δ Oczekujemy, że fukcja kosztu: J bęzie ierosącą fukcją wektora wsółczyików filtru: J + J filtry graietowe Oczekujemy, że fukcja kosztu bęzie ierosącą fukcją wektora wsółczyików filtru: J + J Dla małyc zmia - rozwiięcie w szereg aylora: J + J + Przy rzyjętym sosobie moyfikacji wsółczyików ostajemy:.5µ J + J.5µ 13

filtry graietowe wyrażeie oisujące fukcję kosztu: J + J.5µ co ozacza, że rzy iewielkiej moyfikacji wektora wartość fukcji kosztu jest miejsza o lub rówa wartości rze moyfikacją. J + 1 +.5µ W rzyaku filtru aatacyjego o jeym wsółczyiku J jest arabolą, w rzyaku wsółczyików J jest ieraraboloią osiaającą miimum skierowaą ku górze oieważ błą śreiokwaratowy >. Dla filtrów wyższyc rzęów owierzcia kwaratowa w rzestrzei o oowieio wyższej liczbie wymiarów. Przy założeiu µ> ążymy o miimum fukcji kosztu zera graietu J. 14