СПОСОБ ДВУХПАРАМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА СЛУЧАЙНЫХ СИГНАЛОВ Российский патент 2015 года по МПК G01R23/16 

Описание патента на изобретение RU2555501C1

Изобретение относится к информатике, анализу и обработке случайных сигналов при решении широкого круга научных и технических задач, когда измеряемой и анализируемой величиной является амплитуда, или огибающая сигнала. Изобретение может использоваться, в частности, в системах обработки данных и изображений в устройствах магнитно-резонансной визуализации, в системах ультразвуковой диагностики, в радарах и т.п.

При решении технических задач, связанных с анализом и обработкой случайных сигналов, достаточно распространенной является ситуация, когда выходной сигнал представляет собой сумму искомого исходного сигнала и случайного шума, образованного многими независимыми нормально-распределенными слагаемыми с нулевым средним значением, а измеряемой и анализируемой величиной является амплитуда, или огибающая суммарного сигнала. При этом, как известно, амплитуда анализируемого сигнала подчиняется распределению Раиса [1]. При анализе и обработке случайных сигналов основной решаемой задачей, как правило, является подавление шума, т.е. фильтрация полезного сигнала из зашумленного. Известно, что для анализа сигналов с целью шумоподавления в условиях распределения Раиса, как правило, используется однопараметрический подход, основанный на оценке только одного параметра - средней величины полезного сигнала, в предположении, что второй статистический параметр - дисперсия шума - является известным a priori, [2]. На практике данное условие никогда не выполняется. Поэтому исследователи уже не одно десятилетие проявляют значительный интерес к двухпараметрической задаче оценки сразу обоих параметров распределения Раиса.

Техническая задача, решаемая настоящим изобретением, состоит в разработке так называемого двухпараметрического способа анализа Райсовских сигналов, состоящего в одновременном расчете сразу двух параметров анализируемого случайного сигнала: средней величины сигнала и дисперсии шума. Решение этой задачи не ограничено никакими априорными предположениями и обеспечивает получение гораздо более корректных оценок величины сигнала и шума. Технический результат, достигаемый при решении поставленной технической задачи, состоит в оптимизации процесса шумоподавления при обработке случайного сигнала путем одновременного расчета сигнала и шума и последующей фильтрации анализируемого Райсовского сигнала для принятия решения на основе полученных данных, в частности, в системах медицинской диагностики и т.п.

При решении задачи фильтрации случайного, зашумленного сигнала используется зависимость функции правдоподобия данного сигнала от статистических параметров Райсовского сигнала, которые обозначим следующим образом: ν - средняя величина исходного сигнала, σ - величина стандартного отклонения сигнала, характеризующая уровень шума.

Предлагаемый способ двухпараметрического анализа случайного сигнала состоит в том, что проводят выборочные измерения величины анализируемого сигнала, при этом выборка может состоять из произвольного числа измерений величины сигнала. Очевидно, что диапазон значений, в который попадают измеренные данные для Райсовского сигнала, определяется значениями параметров статистического распределения, которому подчиняется измеряемый сигнал. По полученным в результате таких измерений выборочным данным строят так называемую «функцию правдоподобия», которая определяет вероятность получения конкретных измерений в выборке как функцию параметров ν и σ. Особенности функции правдоподобия для Райсовского случайного сигнала, а именно наличие единственной точки максимума данной функции, обеспечивают однозначность решения поставленной задачи. Далее, используя принцип максимума правдоподобия, вычисляем наиболее вероятные значения искомых параметров ν и σ при конкретных измеренных значениях сигнала в выборке. Эти значения вычисляются как значения, максимизирующие функцию правдоподобия, т.е. как значения, соответствующие точке ее максимума, и определяются посредством решения соответствующей системы уравнений с помощью специально разработанного программного обеспечения.

В Таблице 1 приведены экспериментальные данные, характеризующие погрешность предлагаемого двухпараметрического способа при оценке параметров ν и σ случайного Райсовского сигнала в зависимости от количества измерений n в выборке. Измерения проводились в диапазоне значений параметра ν от 0 до 5, при этом значение второго параметра σ варьировалось вблизи 1.

Как следует из данных, приведенных в Таблице 1, с ростом количества измерений n в выборке ошибка при вычислении статистических параметров ν и σ заметно уменьшается (особенно среднеквадратичное отклонение).

Таким образом, предлагаемый способ двухпараметрического анализа случайных Райсовских сигналов путем определения значений параметров, максимизирующих рассчитанную для измеренных выборочных данных функцию правдоподобия случайного сигнала, позволяет с достаточно высокой точностью определять неизвестные статистические параметры сигнала и шума и, тем самым, эффективно решать задачу шумоподавления и фильтрации такого сигнала.

Хотя настоящее изобретение описано на примере конкретных вариантов его осуществления, для специалистов будут ясны возможности многочисленных модификаций данного изобретения, не выходящие за границы объема его правовой охраны, определяемого прилагаемой формулой.

Источники информации

[1] Rice, S.О. "Mathematical analysis of random noise," Bell Syst. Technological J., vol. 23, p. 282, 1944.

[2] Jan Sijbers, Arnold J. den Dekker, Paul Scheunders, and Dirk Van Dyck, "Maximum-Likelihood Estimation of Rician Distribution Parameters", IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 17, No 3, p.p. 357-361, June 1998.

Похожие патенты RU2555501C1

название год авторы номер документа
СПОСОБ ДВУХПАРАМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА СЛУЧАЙНЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ИЗМЕРЕННЫХ ДАННЫХ ДЛЯ 2-ГО И 4-ГО МОМЕНТОВ 2014
  • Яковлева Татьяна Викторовна
  • Кульберг Николай Сергеевич
RU2556318C1
СПОСОБ ДВУХПАРАМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА СЛУЧАЙНЫХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ИЗМЕРЕННЫХ ДАННЫХ ДЛЯ 1-ГО И 2-ГО МОМЕНТОВ 2014
  • Яковлева Татьяна Викторовна
  • Кульберг Николай Сергеевич
RU2556319C1
СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАЗМЕРА СТРУКТУРНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ ПРИ УЛЬТРАЗВУКОВОЙ ВИЗУАЛИЗАЦИИ 2021
  • Яковлева Татьяна Викторовна
  • Кульберг Николай Сергеевич
  • Леонов Денис Владимирович
RU2781675C1
Способ определения уровня сигнала относительно шума путем статистического анализа фазовых измерений 2023
  • Яковлева Татьяна Викторовна
RU2823543C1
СПОСОБ ИЗМЕРЕНИЯ РАЗНОСТИ ФАЗ ДВУХ КВАЗИГАРМОНИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ 2016
  • Яковлева Татьяна Викторовна
RU2645440C1
СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ ЗАМИРАНИЯ РАДИОКАНАЛА ПО ЗАКОНУ РАЙСА ПО ИНФОРМАЦИОННОМУ МНОГОЧАСТОТНОМУ СИГНАЛУ 2014
  • Егоров Владимир Викторович
  • Катанович Андрей Андреевич
  • Лобов Сергей Александрович
  • Маслаков Михаил Леонидович
  • Мингалев Андрей Николаевич
  • Смаль Михаил Сергеевич
  • Тимофеев Александр Евгеньевич
RU2559734C1
СПОСОБ ОЦЕНИВАНИЯ ОТНОШЕНИЯ СИГНАЛ/ШУМ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ СИГНАЛОВ С ФАЗОВОЙ МОДУЛЯЦИЕЙ 2012
  • Егоров Владимир Викторович
  • Катанович Андрей Андреевич
  • Лобов Сергей Александрович
  • Маслаков Михаил Леонидович
  • Мингалев Андрей Николаевич
  • Смаль Михаил Сергеевич
  • Тимофеев Александр Евгеньевич
RU2548032C2
СПОСОБ РАЗЛИЧЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ 1998
  • Кузнецов О.Ю.
  • Кузнецов Ю.А.
RU2137151C1
СПОСОБ ОБНАРУЖЕНИЯ ПО КРИТЕРИЮ ОТНОШЕНИЯ ПРАВДОПОДОБИЯ ПАЧЕЧНОГО СИГНАЛА С ОГИБАЮЩЕЙ ИЗВЕСТНОЙ ФОРМЫ И УСТРОЙСТВО ЕГО ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ 2004
  • Тюльпанов Станислав Константинович
  • Рубан Виталий Андреевич
RU2269142C2
СПОСОБ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ ЗАМИРАНИЯ ОГИБАЮЩЕЙ СИГНАЛА ПО ЗАКОНУ НАКАГАМИ ПО ИНФОРМАЦИОННОМУ МНОГОЧАСТОТНОМУ СИГНАЛУ 2015
  • Егоров Владимир Викторович
  • Катанович Андрей Андреевич
  • Лобов Сергей Александрович
  • Маслаков Михаил Леонидович
  • Мингалев Андрей Николаевич
  • Смаль Михаил Сергеевич
  • Тимофеев Александр Евгеньевич
RU2608363C1

Реферат патента 2015 года СПОСОБ ДВУХПАРАМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА СЛУЧАЙНЫХ СИГНАЛОВ

Изобретение относится к обработке случайных сигналов при решении широкого круга научных и технических задач, когда измеряемой и анализируемой величиной является амплитуда, или огибающая сигнала. Проводят выборочные измерения величины анализируемого сигнала, при этом выборка может состоять из произвольного числа измерений сигнала. Затем по полученным в ходе измерений значениям сигнала с помощью специализированного программного обеспечения строят функцию правдоподобия для статистического распределения Райса. Вычисляют значения искомых параметров сигнала и шума, соответствующих точке максимума функции правдоподобия и на основе вычисленных значений параметров сигнала и шума осуществляют фильтрацию случайного сигнала от шума, принимая за значение сигнала вычисленное значение параметра сигнала. Технический результат заключается в оптимизации процесса шумоподавления при обработке случайного сигнала путем одновременного расчета сигнала и шума и последующей фильтрации анализируемого Райсовского сигнала для принятия решения на основе полученных данных, в частности, в системах медицинской диагностики и т.п. 1 табл.

Формула изобретения RU 2 555 501 C1

Способ двухпараметрического анализа случайных сигналов в условиях статистического распределения Райса, характеризующийся тем, что проводят выборочные измерения величины анализируемого сигнала, при этом выборка может состоять из произвольного числа измерений сигнала, отличающийся тем, что
- по полученным в ходе измерений значениям сигнала с помощью специализированного программного обеспечения строят функцию правдоподобия для статистического распределения Райса;
- вычисляют значения искомых параметров сигнала и шума, соответствующих точке максимума функции правдоподобия;
- на основе вычисленных значений параметров сигнала и шума осуществляют фильтрацию случайного сигнала от шума, принимая за значение сигнала вычисленное значение параметра сигнала.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2015 года RU2555501C1

K.K
Talukdar, W.D
Lawing, "Estimation of the parameters of Rice distribution" J
Acoust
Soc
Amer., vol
Способ размножения копий рисунков, текста и т.п. 1921
  • Левенц М.А.
SU89A1
Переносная печь для варки пищи и отопления в окопах, походных помещениях и т.п. 1921
  • Богач Б.И.
SU3A1
Патрон для электрических ламп накаливания для предупреждения их вывинчивания 1924
  • Нагель Л.Ф.
SU1193A1
Циркуль-угломер 1920
  • Казаков П.И.
SU1991A1
Lauwers, L, "Estimating the parameters of a Rice distribution: A Bayesian approach", Instrumentation and Measurement Technology Conference, 2009
Аппарат для очищения воды при помощи химических реактивов 1917
  • Гордон И.Д.
SU2A1
IEEE, 114 - 117, 5-7 May 2009
Abdi, A., "On the

RU 2 555 501 C1

Авторы

Яковлева Татьяна Викторовна

Кульберг Николай Сергеевич

Даты

2015-07-10Публикация

2014-04-22Подача