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Detection of Transient Signals by Wavelet Packet Transform and Stochastic Resonance

机译:小波包变换和随机共振检测瞬态信号

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摘要

The problem of detecting an unknown transient signal in noise is considered. The observed data is first, quantized by a symmetric quantizer. By an optimum matching of the quantizer thresholds to the noise probability density function, the signal-to-noise ratio in the data is enhanced by the phenomenon of stochastic resonance. The output of the stochastic resonator (optimal quantizer) is then transformed using a translation-invariant wavelet packet transform (TIWPT). The magnitude of the maximum magnitude coefficient, in the entire TI-WPT decomposition is used as the test-statistic. Simulation results are presented to show that, at very low SNRs, the TIWPT detector preceded by the stochastic resonator gives a much better detection performance than a detector based on the TIWPT alone.
机译:考虑了检测噪声中的未知瞬态信号的问题。首先,通过对称量化器对观察到的数据进行量化。通过量化器阈值与噪声概率密度函数的最佳匹配,数据中的信噪比会因随机共振现象而增强。然后,使用平移不变小波包变换(TIWPT)对随机谐振器(最佳量化器)的输出进行变换。在整个TI-WPT分解中,最大量级系数的量级用作检验统计量。仿真结果表明,在非常低的SNR情况下,与仅基于TIWPT的检测器相比,在随机谐振器之后的TIWPT检测器具有更好的检测性能。

著录项

  • 作者

    Dutta Aparna; Anand GV;

  • 作者单位
  • 年度 2004
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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