Ondaletas e modelagem estatística aplicados na redução de ruído em sinais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Vargas, Regis Nunes
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Uberlândia
Brasil
Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
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
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::BIOENGENHARIA::PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOLOGICOS
Link de acesso: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/22558
http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2018.812
Resumo: 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.

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