Abstract
There is a problem of nonlinear (abrupt) signal trend detection in many digital signals processing practical applications. In particular, in the field of biomedical signals processing, the actual task is the elimination of abrupt signal baseline distortions caused by the patient's movements. For processing such signals containing edges and other discontinues, linear filtering based on discrete Fourier or cosine transforms leads to significant smoothing of a signal. Median type algorithms related to nonlinear stable (robust) filters are successfully applied for filtering such signals, in particular, high efficiency is provided by median hybrid filters with finite impulse response (FIR). The article considers simple algorithms of the class of FIR-median hybrid filters used for signal nonlinear trend detection. It is proposed to modify these algorithms by replacing the operation of finding the median of the data in the sliding filter window with the calculation of their myriad, as well as adding weights (number of duplications) to certain window elements. Statistical estimates of filter efficiency according to the mean square error (MSE) criterion for test signals like “step” and “ramp” edges, and triangular peak and parabola have been obtained. The high efficiency of the investigated nonlinear filters for the listed test signals types and the improvements achieved as a result of the proposed filter modifications are shown based on the analysis of the filter output signals and statistical estimates of their quality. Some examples of processing biomedical signals of electroencephalograms which illustrate good quality of noise suppression and signal abrupt changes preservation, and motion artifacts removal without large signal distortions are given.
Highlights
Во многих практических приложениях цифровой обработки сигналов существует задача выделения нелинейного тренда сигналов
в области резких изменений сигнала
An application of weighted myriad filter to suppression an impulsive type of noise in biomedical signals
Summary
Во многих практических приложениях цифровой обработки сигналов существует задача выделения нелинейного (скачкообразного) тренда сигналов. В частности, высокую эффективность подавления флуктуаций в окрестности перепада при сохранении самой точки разрыва производной обеспечивают алгоритмы класса гибридных медианных фильтров с конечной импульсной характеристикой (КИХ). Для обработки биомедицинских сигналов предложенные адаптивные мириадные фильтры [37 – 45] эффективнее подавляют шум, описываемый ПРВ с более “тяжелыми”, чем гауссовы, хвостами, а также имеют высокие динамические свойства (вносят малые искажения) в области резких изменений сигнала. Помимо использования мириады для получения оценки выходного сигнала по данным окна, предлагается увеличить вес отдельным его элементам, продублировав центральный отсчет и выходные значения КИХ-субфильтров, что может привести к лучшему сохранению “синусоидальных” сигналов [48, 49] и повысить эффективность подавления флуктуаций в окрестности перепадов [17 – 22]. Целью статьи является исследование эффективности алгоритмов, используемых для выделения нелинейного тренда сигналов, и предлагаемых модификаций, заключающихся в замене медианной операции над данными в скользящем окне на мириадную и в добавлении веса определенным элементам окна
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.