Techniques for Accelerometer Reading Processing on Railway Transport Using Wavelet Transform ; Методы обработки сигналов акселерометров на железнодорожном транспорте с использованием вейвлет-преобразования

Συγγραφείς: A. M. Boronakhin, A. V. Bolshakova, D. M. Klionskiy, D. Yu. Larionov, R. V. Shalymov, А. М. Боронахин, А. В. Большакова, Д. М. Клионский, Д. Ю. Ларионов, Р. В. Шалымов

Συνεισφορές: The study was supported by the Russian Science Foundation grant No. 22-29-01428., Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 22-29-01428.

Πηγή: Journal of the Russian Universities. Radioelectronics; Том 27, № 1 (2024); 6-16 ; Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника; Том 27, № 1 (2024); 6-16 ; 2658-4794 ; 1993-8985

Θεματικοί όροι: вейвлет-скалограмма, continuous wavelet transform, discrete-time wavelet transform, vibro acceleration, vibrational movement, wavelet scalogram, непрерывное вейвлет-преобразование, дискретное вейвлетпреобразование, виброускорение, виброперемещение

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://re.eltech.ru/jour/article/view/836/746; Inertial System for Railway Track Diagnostics / А. M. Boronahin, E. D. Bokhman, Yu.V. Filatov, D. Yu. Larionov, L. N. Podgornaya, R. V. Shalymov // Symp. Inertial Sensors and Systems. Karlsruhe, Germany, 18–19 Sept. 2012. German Institute of Navigation (DGON), 2012. P. 17.1–17.20.; Inertial Method of Railway Track Diagnostics Incorporating the Condition of Rolling Surfaces of the Railcar's Wheels / А. M. Boronahin, D. Yu. Larionov, L. N. Podgornaya, A. N. Tkachenko, R. V. Shalymov // 4th Intern. Conf. on Intelligent Transportation Engineering, ICITE 2019. Singapore, 05–07 Sept. 2019. IEEE, 2019. P. 49–53. doi:10.1109/ICITE.2019.8880194; Railway Track Diagnostics by Combined Kinematic and Vibroacoustic Analysis / A. V. Bolshakova, A. M. Boronakhin, D. M. Klionsky, D. Yu. Larionov, A. N. Tkachenko, R. V. Shalymov // Proc. of the 2022 Intern. Conf. on Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies (IT&QM&IS). Saint Petersburg, Russia, 26–30 Sept. 2022. IEEE, 2022. P. 188–192. doi:10.1109/ITQMIS56172.2022.9976711; Peculiarities of Vibration Signal Processing Techniques Application to Inertial Way Diagnostics / A. V. Bolshakova, A. M. Boronakhin, D. M. Klionsky, D. Yu. Larionov, A. N. Tkachenko, R. V. Shalymov // Proc. of the 2023 Intern. Conf. on Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies (IT&QM&IS). Petrozavodsk, 25–29 Sept. 2023. IEEE Russia North West Section (в печати).; Geppener V. V., Klionsky D. M., Oreshko N. I. Classification of telemetric signals and their spectral density estimation with the help of wavelets // Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications. 2012. Vol. 22, № 4. P. 576–582. doi:10.1134/S1054661812040098; Newland D. E. An Introduction to Random vibrations, spectral and wavelet analysis, 3rd ed. Harlow: Longman; New York: John Wiley, 1993. 477 p.; Percival D. B., Walden A. T. Wavelet methods for time series analysis. Cambridge: Cambridge University Press, 2000. 594 p.; Newland D. E. Harmonic and musical wavelets. Proc. of the Royal Society of London (Mathematical and Physical Sciences). 1994. Vol. 444, № 1922. P. 605–620. doi:10.1098/rspa.1994.0042; Daubechies I. Ten lectures of wavelets. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 1992. 341 p.; Mallat S. A wavelet tour of signal cessing. San Diego: Academic Press, 1998. 577 p.; Декомпозиция на эмпирические моды в цифровой обработке сигналов / Н. И. Орешко, Д. М. Клионский, В. В. Геппенер, А. В. Экало // СПб.: Изд-во СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2013. 164 c.; Клионский Д. М., Геппенер В. В. Технология Гильберта–Хуанга и ее применение в цифровой обработке сигналов. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2019. 150 c.; Chui C. K. An Introduction to Wavelets. Academic Press, 1992. 264 p.; Смоленцев Н. К. Вейвлет-анализ в MATLAB. 3-е изд. М.: ДМК Пресс, 2010. 448 c.; Donoho D. L., Johnstone J. M. Minimax estimation via wavelet shrinkage // Annals of Statistics. 1998. Vol. 26, № 3. P. 879–921. doi:10.1214/aos/1024691081; https://re.eltech.ru/jour/article/view/836

Διαθεσιμότητα: https://re.eltech.ru/jour/article/view/836
https://doi.org/10.32603/1993-8985-2024-27-1-6-16

Detection of artifacts in the EEG signal with using wavelet transform

Πηγή: Electronics and Communications; Vol. 16 No. 4 (2011); 126-130
Электроника и Связь; Том 16 № 4 (2011); 126-130
Електроніка та Зв'язок; Том 16 № 4 (2011); 126-130

Θεματικοί όροι: виявлення артефактів, discrete wavelet transform, signal cleaning, artifacts, electrooculogram, артефакти, artifact detection, електроокулограма, дискретне вейвлетперетворення, электроокулограмма, ЕЕГ, ЭЭГ, артефакты, очистка сигнала, EEG, очищення сигналу, дискретное вейвлетпреобразование, обнаружение артефактов

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: http://elc.kpi.ua/old/article/view/245547