Generalized Savitzky-Golay filters for identification and smoothing of nonstationary processes - Project - Bridge of Knowledge

Search

Generalized Savitzky-Golay filters for identification and smoothing of nonstationary processes

Identyfikacja procesów jest dziedziną zajmującą się tworzeniem matematycznych modeli zjawisk (obiektów lub sygnałów) w oparciu o dane doświadczalne. Ostatnie trzy dekady przyniosły wiele interesujących a zarazem niebanalnych zastosowań identyfikacji procesów niestacjonarnych, tj. procesów o zmieniających się w czasie charakterystykach, w takich dziedzinach jak telekomunikacja, obróbka sygnałów i automatyka. Celem projektu jest opis i analiza nowej klasy algorytmów identyfikacji, łączących podejście wykorzystujące funkcje bazowe z elementami estymacji lokalnej. Inaczej niż to ma miejsce w przypadku klasycznego podejścia opartego na funkcjach bazowych, dokonującego przedziałowej oceny trajektorii parametrów, proponowane estymatory traktowane są jako źródło ocen punktowych, odpowiadających kolejnym chwilom czasu. Oznacza to, że estymacja musi być dokonywana oddzielnie w każdej chwili czasu t w oparciu o dane pochodzące z lokalnego przedziału analizy o środku w punkcie t. Nieprzyczynowe estymatory, takie jak opisany powyżej (oszacowania parametrów wyznaczane są z wykorzystaniem zarówno ``przeszłych'' jak ``przyszłych'' danych), pozwalają na istotne zmniejszenie systematycznych błędów modelowania co gwarantuje lepszą, niż w przypadku użycia ``porównywalnych'' estymatorów przyczynowych, dokładność otrzymywanych Proponowane rozwiązanie jest pierwszym ujednoliconym podejściem łączącym metodę funkcji bazowych z metodą estymacji lokalnej, opracowanym dla dowolnych baz funkcyjnych i dowolnych ciągów ważących. Planowane jest, w oparciu o wyniki analizy teoretycznej, rozwiązanie najistotniejszych problemów związanych z implementacją proponowanych algorytmów, takich jak racjonalny wybór bazy oraz kształtu stosowanego okna, adaptacyjny wybór szerokości okna oraz liczby funkcji bazowych, a także istotne ograniczenie złożoności obliczeniowej proponowanego podejścia bez pogorszenia dokładności otrzymywanych modeli. Wyniki projektu powinny być interesujące, zarówno z teoretycznego jak praktycznego punktu widzenia, dla wszystkich badaczy zajmujących się identyfikacją obiektów i sygnałów niestacjonarnych oraz jej zastosowaniami.

Details

Project's acronym:
LBF
Financial Program Name:
OPUS
Organization:
Narodowe Centrum Nauki (NCN) (National Science Centre)
Agreement:
UMO-2018/29/B/ST7/00325 z dnia 2019-01-24
Realisation period:
2019-01-24 - 2022-01-23
Project manager:
prof. dr hab. inż. Maciej Niedźwiecki
Team members:
Realised in:
Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics
Project's value:
500 000.00 PLN
Request type:
National Research Programmes
Domestic:
Domestic project
Verified by:
Gdańsk University of Technology

Filters

total: 14

  • Category

  • Year

  • Options

clear Chosen catalog filters disabled

Catalog Projects

Year 2022

  • Adaptive identification of sparse underwater acoustic channels with a mix of static and time-varying parameters
    Publication

    - SIGNAL PROCESSING - Year 2022

    We consider identification of sparse linear systems with a mix of static and time-varying parameters. Such systems are typical in underwater acoustics (UWA), for instance, in applications requiring identi- fication of the acoustic channel, such as UWA communications, navigation and continuous-wave sonar. The recently proposed fast local basis function (fLBF) algorithm provides high performance when identi- fying time-varying systems....

    Full text available to download

  • Adaptive Identification of Underwater Acoustic Channel with a Mix of Static and Time-Varying Parameters
    Publication

    - Year 2022

    We consider the problem of identification of communication channels with a mix of static and time-varying parameters. Such scenarios are typical, among others, in underwater acoustics. In this paper, we further develop adaptive algorithms built on the local basis function (LBF) principle resulting in excellent performance when identifying time-varying systems. The main drawback of an LBF algorithm is its high complexity. The subsequently...

    Full text to download in external service

  • Finite-window RLS algorithms
    Publication

    - SIGNAL PROCESSING - Year 2022

    Two recursive least-squares (RLS) adaptive filtering algorithms are most often used in practice, the exponential and sliding (rectangular) window RLS algorithms. This popularity is mainly due to existence of low-complexity versions of these algorithms. However, these two windows are not always the best choice for identification of fast time-varying systems, when the identification performance is most important. In this paper, we...

    Full text available to download

  • Optimally regularized local basis function approach to identification of time-varying systems
    Publication

    Accurate identification of stochastic systems with fast-varying parameters is a challenging task which cannot be accomplished using model-free estimation methods, such as weighted least squares, which assume only that system coefficients can be regarded as locally constant. The current state of the art solutions are based on the assumption that system parameters can be locally approximated by a linear combination of appropriately...

    Full text to download in external service

Year 2021

Year 2020

Year 2019

  • Fast Basis Function Estimators for Identification of Nonstationary Stochastic Processes
    Publication

    The problem of identification of a linear nonsta-tionary stochastic process is considered and solved using theapproach based on functional series approximation of time-varying parameter trajectories. The proposed fast basis func-tion estimators are computationally attractive and yield resultsthat are better than those provided by the local least squaresalgorithms. It is shown that two...

    Full text to download in external service

  • Fully Adaptive Savitzky-Golay Type Smoothers
    Publication

    The problem of adaptive signal smoothing is consid-ered and solved using the weighted basis function approach. Inthe special case of polynomial basis and uniform weighting theproposed method reduces down to the celebrated Savitzky-Golaysmoother. Data adaptiveness is achieved via parallel estimation.It is shown that for the polynomial and harmonic bases andcosinusoidal weighting sequences, the competing signal estimatescan be computed...

    Full text available to download

seen 1042 times