Фреймы общего положения при оценке времени восстановления сигналов без фаз
Анализ поиска быстрых алгоритмов для восстановления сигнала без фазы, их важность в обработке разнообразных сигналов (в технологии распознавания речи, в томографии). Численная устойчивость для восстановления сигнала и получение его важных характеристик.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 12.05.2018 |
Размер файла | 261,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева» в г. Самара
Фреймы общего положения при оценке времени восстановления сигналов без фаз
Кулешова А.А. Аспирант
Аннотация
сигнал фаза распознавание
Поиск быстрых алгоритмов для восстановления сигнала без фазы актуален в настоящее время. Алгоритмы восстановления важны в обработке разнообразных сигналов, в особенности в технологии распознавания речи, в томографии. Главное свойство фреймов, которое делает их настолько полезными в прикладных задачах - их избыточность. Хорошо выбранный фрейм может обеспечить численную устойчивость для восстановления сигнала и получение важных характеристик сигнала. Семейство фреймов восстанавливает сигнал по абсолютному значению фреймовых коэффициентов в полиномиальное время.
Ключевые слова: фрейм, восстановление сигнала без фаз, равномерные фреймы.
Abstract
Kuleshova A.A.
Postgraduate student, Samara University in Samara
General frames at the assessment of the time of for signal reconstruction without phase
Search of fast algorithms for doing signal reconstruction without phase is actual now. Algo-rithms of signal reconstruction are important in handling of various signals, in particular from speech recognition technology , in a tomography. The main property of frames which makes them so useful in applied problems is their redundancy. In general, a carefully chosen frame can provide numerical stability for reconstruction and an ability to capture important signal characteristics. The family of frames signal reconstruction on absolute value of frame coefficients in polynomial time.
Keywords: frame, reconstruction without phase, uniform frames.
Дискретизация и квантование аналогового сигнала дают возможность рассматривать сигнал как элемент конечномерного пространства V [1, C. 280].
По ортонормированному базису «сигнал» единственным образом может быть записан как сумма:
Представляя сигнал в различных базисах, можно получить о нем разнообразную информацию. Так, переход от представления по ортам к представлению в базисе Фурье, позволяет получить частотные характеристики сигнала, дающие широкие возможности для его цифровой обработки.
Последние годы большое количество работ посвящено решению следующей задачи: найти такие системы «измерительных» векторов , которые позволяют восстановить произвольный сигнал по набору вещественных чисел .
Была доказана теоретическая возможность точного восстановления сигнала, если в качестве системы представления используются полные избыточные системы [2, P. 354].
Определение 1: Семейство векторов называется фреймом гильбертового пространства HN, если существуют константы А, В: 0 < A ? B < ?, такие, что для всех x ? H выполняются следующие неравенства:
A и B называются границами фрейма. Если A=B, то фрейм называется А-жестким, а если A=B=1, то фреймом Парсеваля-Cтеклова.
Числа называются фреймовыми коэффициентами.
Определение 2: Пусть - фрейм, линейное отображение:
называется оператором анализа.
Определение 3: Линейное отображение:
называется оператором синтеза.
Композиция отображений и определяет фреймовый оператор - положительный, самосопряженный обратимый оператор:
Оператор S обеспечивает точную формулу для восстановления:
Рассмотрим P - такое нелинейное отображение, переводящее вектор в набор модулей фреймовых коэффициентов:
Если необходимо связать P с некоторым фреймом , то запишем: .
Пусть - фактор-пространство, полученное отождествлением двух векторов, если они отличаются постоянным фазовым коэффициентом. Таким образом, x~y означает, что существует такая константа c: |c|=1 , что y=cx.
Для вещественных Гильбертовых пространств , тогда .
Для комплексных гильбертовых пространств , тогда , где - окружность единичного радиуса на комплексной плоскости.
Нелинейное отображение P на действует так:
Если , множество I состоит из М-элементов, . Тогда .
Рассмотрим множество - это множество N-мерных линейных подпространств в , которое имеет структуру -мерного множества.
Множество называется многообразием Грассмана.
Для фрейма оператор анализа удовлетворяет:
где - канонический базис в .
Рассматриваемое нелинейное отображение в вещественном случае:
Если , то для M-элементов фрейма оператор анализа:
Скалярное произведение по определению:
Нелинейное отображение:
где два вектора , если существует такая константа , такая что .
Фреймы общего положения восстанавливают сигналы без фаз [1] и это восстановление достигается за полиномиальное время.
Определение 4: Фрейм называется фреймом общего положения, если , где U - открытое по Зарисскому множество и .
Теорема 1: (Вещественный случай) [3] Если , то для фрейма общего положения , нелинейное отображение P инъективно.
Доказательство: Предположим, что и имеют одинаковый образ при нелинейном отображении P. Пусть - фреймовые коэффициенты для и - фреймовые коэффициенты для . Тогда для каждого .
В частности, существует подмножество индексов таких, что . Тогда два вектора и имеют одинаковый образ при отображении Pтогда и только тогда, когда существует подмножество , такое что оба набора фреймовых коэффициентов и находятся в некотором множестве .
Для завершения доказательства мы покажем, что при такое условие невозможно для подпространств общего положения .
Это означает, что множество таких подпространств представляет собой плотное открытое по Зарискому множество на многообразии Грассмана Gr(N, M). В частности, вероятность того, что случайно выбранное будет удовлетворять этому условию, равна 0.
Для завершения доказательства теоремы нам понадобится следующая лемма.
Лемма 1: Если , то справедливо следующее утверждение для N-мерного подпространства общего положения : пусть , тогда тогда и только тогда, когда .
Доказательство: Предположим, что
.
Так как - инволюция, то фиксировано и отлично от нуля. Таким образом, .
Аналогично
Следовательно, .
Тогда и - фиксированные линейные подпространства размерности и соответственно. Если , то одно из этих подпространств является подпространством коразмерности больше или равной . Однако линейное подпространство общего положения размерности имеет нулевое пересечение с фиксированным линейным подпространством коразмерности больше или равной .
Поэтому, если - подпространство общего положения и для , тогда .
Доказательство теоремы следует из того, что если находится в пересечении общих условий, налагаемых предложением для каждого подмножества , то удовлетворяет заключению теоремы.
Определение 5: Набор векторов в назовем альтернативно полным, если для любого , либо , либо полно в .
Теорема 2: Пусть - набор векторов в . Отображение
определено равенствами:
.
Тогда отображение инъективно тогда и только тогда, когда F- альтернативно полно.
Доказательство:
(?) Предположим, что F - не альтернативно полно. Следовательно, найдется такое, что ни , ни не полно в .
Выбираем ненулевые векторы так, что для всех и для всех . Для каждого имеем:
Отсюда следует, что для каждого , и . Более того, так как и ненулевые, по предположению, то и . Таким образом, инъективности отображения нет.
(?) Предположим, что не инъективно. Это означает, что существуют векторы такие, что и . Обозначим
.
Имеем: для каждого . Иначе, если тогда и тогда . По предположению, , поэтому . Таким образом, и не полны в .
Определение 6: Множество называется набором с полным спарком, если каждое его подмножество из N векторов полно в .
Теорема 3: В вещественном случае, если в и , то отображение не является инъективным. Если , то отображение инъективно тогда и только тогда, когда - полный спарк.
Следствие 1: Если F это М-элементный фрейм в с и у каждые N-элементов фрейма линейно независимы, то оператор - инъективен.
Примером такого фрейма является фрейм Мерседес-Бенц в , состоящий из 3-х векторов единичной длины, расположенных под углом 120є.
Теорема 4: (Комплексный случай) Если M?4N-2, то для фрейма общего положения F, отображение инъективно.
Теорема 5 [3],[5, P.372]: Пусть H - фиксированное N-мерное векторное пространство (вещественное или комплексное), пусть - ортонормированный базис для H.
(а) Если
,
и - фрейм общего положения, нелинейное отображение P - инъективно. Тогда вектор может быть восстановлен (с точностью до знака) из множества модулей фреймовых коэффициентов за полиномиальное число шагов .
(б) Если - фрейм общего положения, нелинейное отображение P - инъективно. Тогда вектор может быть восстановлен (с точностью умножения на корень из единицы) из множества модулей фреймовых коэффициентов за полиномиальное число шагов .
Список литературы / References
1. Новиков С.Я. Полные системы в задачах восстановления сигнала / Новиков С.Я., Федина М.Е. // Труды Международной научно-технической конференции, Том 1 «Перспективные информационные технологии» - 2015. - С. 280-283.
2. Balan. Fast algorithems for signal reconstruction without phase / R. Balan , B. G. Bodmann, P. G. Casazza, D. Edidin // Proceedings of SPIE-Wavelets XII, San Diego 6701 (2007) 670111920-670111932
3. Balan. Painless reconstruction from magnitudes of frame coefficients, preprint / R. Balan, B. G. Bodman, P. G. Casazza and D. Edidin.
4. Balan. On signal reconstruction without phase / R. Balan, P. Casazza, D. Edidin // Appl.Comput.Harmon.Anal. 20 -2006 - P. 345-356.
5. Kuleshova A. [Electronic resource] Generic frame in problems for signal reconstruction without phase // ITNT 2016 Information Technology and Nanotechnology - 2016.- P. 364-372. - URL: http://ceur-ws.org/Vol-1638/
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Приведение выходного сигнала к аналитическому вид. Программа расчёта характеристик выходного сигнала электрической цепи. Таблица идентификаторов и описаний пользовательских подпрограмм. Построение графиков по массивам входного и выходного сигналов.
контрольная работа [594,2 K], добавлен 28.09.2012Процедура формирования массивов отсчетов входного и выходного сигналов и времени; вычисление величины заданной характеристики выходного сигнала: функция нахождения длительности импульса; организация текстовых файлов; построение графиков в системе MathCad.
курсовая работа [75,9 K], добавлен 28.09.2012Обработка детерминированного сигнала. Классификация измерительных сигналов. Формула исходного сигнала. Построение спектра амплитуд и спектра фаз. Точность спектрального анализа. Нормальный закон распределения. Спектральный анализ случайного сигнала.
курсовая работа [616,8 K], добавлен 07.07.2013Характеристика процесса восстановления максимального объёма удалённых файлов с физически исправных жестких дисков и флеш-накопителей. Исследование особенностей программ для восстановления данных после вирусных атак, сбоев питания и программных ошибок.
курсовая работа [6,2 M], добавлен 31.03.2012Использование электрических сигналов в технических системах. Классификация сигналов: непрерывные и дискретные, детерминированные и случайные, периодические, каузальные, финитные, когерентные и ортогональные. Длительность, ширина, объем и база сигнала.
реферат [59,9 K], добавлен 09.07.2009Генерирование и сохранение мелодии в виде звукового файла формата wav. Проведение частотного анализа полученного сигнала. Зависимость объема wav-файлов от разрядности кодирования сигнала. Спектр нот записанного wav-файла с заданной разрядностью.
лабораторная работа [191,0 K], добавлен 30.03.2015Процесс создания канального вокодера. Программа на языке Matlab, модель, созданная с помощью системы Matlab Simulink. Осуществление сжатия и восстановления речевого сигнала в реальном времени до уровня не более 4800 бит/с с удовлетворительным качеством.
курсовая работа [393,7 K], добавлен 12.03.2009Обзор существующих алгоритмов для обнаружения лиц. Выравнивание лица с помощью разнообразных фильтров. Использование каскадного классификатора Хаара для поиска лиц на изображении. Распознавание лиц людей с использованием локальных бинарных шаблонов.
дипломная работа [332,4 K], добавлен 30.09.2016Исследования амплитудных и временных параметров электрического сигнала. Классификация осциллографов по назначению и способу вывода измерительной информации, по способу обработки входного сигнала. Классы SignalObject, Ostsilograf, Setka, Signal и Form2.
курсовая работа [841,8 K], добавлен 08.09.2014Анализ некоторых причин повреждения баз данных. Основные возможности восстановления баз данных на примере SQL Server 2005. Специфика этапа подготовки к восстановлению и его проведение. Общая характеристика специальных ситуаций восстановления информации.
курсовая работа [40,3 K], добавлен 11.11.2010Эффективность преобразования и кодирования сигналов, используемых в качестве переносчиков информации. Амплитудная модуляция. Генераторы сигналов низкой частоты. Построение графиков "пороговый сигнал-полоса канала связи" для идеального и реального каналов.
курсовая работа [299,7 K], добавлен 23.01.2014Порядок и методика моделирования входного сигнала, общие принципы представления сигналов математическими моделями. Взаимосвязь математических моделей с компьютерными, их место и значение на современном этапе. Пакеты для моделирования различных процессов.
реферат [1,1 M], добавлен 19.04.2009Вычислительный процесс, протекающий в машине при звукозаписи с микрофона. Подготовка к проведению звукозаписи. Оцифровка аналоговых сигналов. Сравнение амплитуд сгенерированного микрофоном сигнала и эталонного сигнала. Окончание процесса звукозаписи.
контрольная работа [139,1 K], добавлен 06.09.2011Понятие и сущность амплитудной модуляции. Амплитудно-модулированные колебания и их спектры. Построение модулирующего сигнала. Метод суперпозиции, оцифровка сигнала. Программа, демонстрирующая наглядное представление амплитудной модуляции сигналов.
методичка [577,1 K], добавлен 07.08.2013Обоснование необходимости разработки программного комплекса. Обзор методов восстановления трёхмерных сцен. Общая структура алгоритма восстановления 3D сцен и сравнительный анализ его методов. Сравнительный анализ приближений и оценка его результатов.
дипломная работа [2,6 M], добавлен 10.01.2013Составление методического пособия пользователя для восстановления утраченной информации своими силами. Способы простого автоматического восстановления с помощью специализированных утилит и ручное восстановление памяти при помощи использования редакторов.
дипломная работа [7,0 M], добавлен 27.04.2010Программный способ восстановления данных без физического вмешательства в устройство накопителя, а также в функционирование микропрограммы и структуру модулей служебной информации. Восстановление структуры файловой системы или ее удаленных данных.
презентация [67,5 K], добавлен 20.11.2016Словесный, графический, табличный, программный способы представления алгоритма. Основные конструкции в любом алгоритмическом языке. Теория обнаружения, различения и оценивания сигналов. Радиолокационные системы обнаружения. Система распознавания образов.
презентация [4,8 M], добавлен 09.06.2015Разработка программного обеспечения, предназначенного для изменения характеристик исходного звукового сигнала с целью изменения характеристик его звучания. Алгоритмы обработки и фильтрации звукового сигнала, редактирование его, изменение темпа и уровня.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 08.07.2008Дискретизация сигналов - преобразование функций непрерывных переменных в дискретные; возможность их восстановления с заданной точностью. Дискретно-квантованные способы представления процессов, отличие от аналоговых: полиномы Лежандра, функции Уолша.
реферат [805,6 K], добавлен 13.03.2011