Publicação: Ondaletas e modelagem estatística aplicados na redução de ruído em sinais
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::BIOENGENHARIA::PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOLOGICOS
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Resumo
Neste trabalho são propostos novos métodos para redução de ruído em sinais. Estes
métodos são baseados na transformada de ondaletas discreta e na modelagem estatística
dos coeĄcientes obtidos a partir da aplicação desta transformada. Serão realizadas simulações
de Monte Carlo considerando os sinais de testes de Donoho & Johnstone, sinais de
eletrocardiograma obtidos a partir da base de dados MIT-BIH e traços sísmicos obtidos
do pacote R astsa. As simulações serão realizadas considerando diferentes relações sinalruído
e os novos métodos propostos serão comparados com outros métodos já bastante
conhecidos na literatura.
Abstract
In this work new methods are proposed to reduce noise in signals. These methods are
based on the discrete wavelet transform and on the statistical modeling of the coeicients
obtained from the application of this transform. Monte Carlo simulations will be performed
considering the Donoho & Johnstone test signals, electrocardiogram signals obtained
from the MIT-BIH database and seismic traces obtained from the R astsa package. The
simulations will be performed considering diferent signal-to-noise ratios and the proposed
new methods will be compared with other methods already well known in the literature.
Palavras-chave
Modelagem Estatística, Statistical Modeling, Modelos Ocultos de Markov, Hidden Markov Models, Ondaletas, Wavelets, Redução de Ruído, Noise Reduction, Engenharia Elétrica, Electrical engineering, Ruído Eletrônico, Electronic Noise, Eletrocardiografia - Controle de ruído, Electrocardiography - Noise Control, Processamento de sinais, Signal Processing
Citação
VARGAS, Regis Nunes. Ondaletas e modelagem estatística aplicados na redução de ruído em sinais. 2018. 82 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018. DOI http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2018.812