Računalom potpomognuta digitalna analiza i klasifikacija signala
| Voditelj: Doc. dr. sc. Jonatan Lerga | Izvor financiranja: Sveučilište u Rijeci |
| Suradnici:
Izv. prof. dr. sc. Ivan Štajduhar |
Trajanje: 2019. - 2021. |
Različiti fenomeni u prirodi mogu se opisati stohastičkim signalima te je u analizi takvih signala poželjno koristiti napredne, računalno zahtjevne algoritme poput algoritama za istovremeni prikaz signala u vremenu i frekvenciji (poput kvadratičnih vremensko-frekvencijskih distribucija). Osim što su stohastički, takvi signali su obično nestacionarni i višekomponentni. Stoga je za njihovu obradu potrebno razviti adaptivne algoritme za lokalizaciju i ekstrakciju komponenti signala, kao i za estimaciju trenutne frekvencije svake od komponenti – što je jedan od ciljeva ovog projekta.
Jedan od dodatnih izazova u analizi takvih signala u praksi je utjecaj šuma. Klasični postupci uklanjanja šuma podrazumijevaju korištenje frekvencijskih filtara. Međutim, kod realnih frekvencijskih filtara postoji niz ograničavajućih faktora (primjerice, stvarna amplitudna i fazna frekvencijska karakteristika se prilično razlikuju od željenih).
Ovo istraživanje ima za cilj razviti i primijeniti napredne algoritme u vremensko-frekvencijskoj domeni i primijeniti iste u analizi realnih, višekanalnih, višekomponentnih i nestacionarnih signala iz različitih područja, kao što su primjerice biomedicinski, seizmički, radarski i/ili signali u navigaciji brodom, itd.
Naime, kao što je poznato, iako sami signali mogu biti iz različitih nesrodnih područja, moguće ih obrađivati istim univerzalnim matematičkim algoritmima (koji detektiraju značajke signala za kasnije korištenje u postupcima klasifikacije). Prema tome, cilj projekta je razviti takve univerzalne algoritme za digitalnu obradu nestacionarnih signala i ispitati njihovu učinkovitost na signalima iz različitih nesrodnih područja.
Posebnu pozornost namjerava se obratiti računalnoj učinkovitosti predloženih algoritama s obzirom da su u danas takvi signali obično visoke rezolucije. Iako takvi omogućuju opsežan uvid u promatrani fenomen, obrada istih predstavlja izazov, posebice kod primjene naprednih, računalno zahtjevnih matematičkih algoritama.
