Search
Department of Automatic Control
Publications
Filters
total: 196
Catalog Publications
Year 2015
-
Elimination of Impulsive Disturbances From Stereo Audio Recordings Using Vector Autoregressive Modeling and Variable-order Kalman Filtering
PublicationThis paper presents a new approach to elimination of impulsive disturbances from stereo audio recordings. The proposed solution is based on vector autoregressive modeling of audio signals. Online tracking of signal model parameters is performed using the exponential ly weighted least squares algo- rithm. Detection of noise pulses an d model-based interpolation of the irrevocably distorted sampl es is realized using an adaptive, variable-order...
-
Frequency Guided Generalized Adaptive Notch Filtering - Tracking Analysis and Optimization
PublicationGeneralized adaptive notch filters (GANFs) are estimators of coefficients of quasi-periodically time-varying systems, encountered e.g., in RF applications when Doppler effect takes place. Current state of the art GANFs can deliver highly accurate estimates of system variations’ frequency, but underperform in terms of accuracy of system coefficient estimates. The paper proposes a novel multistage GANF with improved coefficient...
-
Localization of impulsive disturbances in audio signals using template matching
PublicationIn this paper, a new solution to the problem of elimination of impulsive disturbances from audio signals, based on the matched filtering technique, is proposed. The new approach stems from the observation that a large proportion of noise pulses corrupting audio recordings have highly repetitive shapes that match several typical “patterns”. In many cases a representative set of exemplary pulse waveforms can be extracted from the...
Year 2005
-
Estimation and tracking of complex-valued quasi-periodically varying systems
PublicationW artykule rozważany jest problem identyfikacji obiektów o parametrach zmieniających się w sposób pseudookresowy. Przedstawiono w nim algorytm oparty o metodę funkcji bazowych umożliwiający śledzenie takich obiektów oraz pokazano atrakcyjne z punktu widzenia złożoności obliczeń jego wersje zdekomponowane. Przydatność rozważanych algorytmów uzasadniono porównując je z rozwiązaniami innych autorów.
-
Generalized adaptive notch and comb filters for identification of quasi-periodically varying systems
PublicationW artykule wprowadzono pojęcie obiektów pseudookresowych o parametrach będących liczbami rzeczywistymi. Pokazanometody oparte na metodzie funkcji bazowych pozwalające na identyfikację takich obiektów. Przedstawiono związekpomiędzy zaprojektowanymi algorytmami a klasycznymi filtrami wycinającymi typu notch.
-
Identification of quasi-periodically varying systems using the combined nonparametric/parametric approach
PublicationW artykule przedstawiono tzw. uogólniony periodogram pozawlający na określenie liczby funkcji bazowych opisujących obiekt o parametrach zmieniających się w sposób pseudookresowy. Pokazano w jaki sposób określić wartości początkowe dla algorytmów opartych na metodzie funkcji bazowych na jego podstawie. Skuteczność zaproponowanych metod zilustrowano przykładami.
-
Jednolita synteza diagnostycznych generatorów resztowych oparta na lewej strukturze własnej obserwatora.
PublicationW pracy prezentuje się jednolitą posadowioną geometrycznie metodę projektowania generatorów resztowych statycznie odprzęgniętych od zakłóceń, która prowadzi do sub-optymalnych rozwiązań problemu odpornego dopasowania ich struktury własnej, zakładającego realizację ustalonego zbioru wartości własnych. Odporność tego podejścia dotyczy dostatecznie dobrego uwarunkowania numerycznego projektowanej macierzy wektorów własnych.W pracy...
Year 2013
-
ESTIMATION OF NONSTATIONARY HARMONIC SIGNALS AND ITS APPLICATION TO ACTIVE CONTROL OF MRI NOISE
PublicationA new adaptive comb filtering algorithm, capable of tracking the fundamental frequency and amplitudes of different frequency components of a nonstationary harmonic signal embedded in white measurement noise, is proposed. Frequency tracking characteristics of the new scheme are studied analytically, proving (under Gaussian assumptions and optimal tuning) its statistical efficiency for quasi-linear frequency changes. Laboratory tests...
-
Generalized adaptive comb filters/smoothers and their application to the identification of quasi-periodically varying systems and signals
PublicationThe problem of both causal and noncausal identification of linear stochastic systems with quasiharmonically varying parameters is considered. The quasi-harmonic description allows one to model nonsinusoidal quasi-periodic parameter changes. The proposed identification algorithms are called generalized adaptive comb filters/smoothers because in the special signal case they reduce down to adaptive comb algorithms used to enhance...
-
Hybrid SONIC: joint feedforward–feedback narrowband interference canceler
PublicationSONIC (self-optimizing narrowband interference canceler) is an acronym of a recently proposed active noise control algorithm with interesting adaptivity and robustness properties. SONIC is a purely feedback controller, capable of rejecting nonstationary sinusoidal disturbances (with time-varying amplitude and/or frequency) in the presence of plant (secondary path) uncertainty. We show that although SONIC can work reliably without...
Year 2017
-
Estymacja azymutu w radarze z obracaną anteną i szeroką wiązką
PublicationRozważono problem estymacji azymutu w radarze z obracaną anteną, w którym zastosowano wiązkę o dużej szerokości w płaszczyźnie azymutu. Radary tego typu zwykle charakteryzują się niskim stosunkiem sygnału do szumu i dużą liczbą dostępnych obserwacji echa. Zaproponowane rozwiązanie jest oparte na metodzie największej wiarygodności, zmodyfikowanej w sposób, który pozwala na implementację estymatora w systemach czasu rzeczywistego....
-
Experimental evaluation of estimator mean square error curve for cognitive tracking radar
PublicationTo make decisions, cognitive radar must rely on predictions of its own performance. In the literature, these predictions are usually based on some form of Cram\'er-Rao lower bound. This approach is scientifically sound, but it also brings a possibility of the cognitive controller overestimating radar performance. It therefore makes sense to back theoretical predictions with careful experiments which will verify their applicability....
-
Lattice filter based autoregressive spectrum estimation with joint model order and estimation bandwidth adaptation
PublicationThe problem of parametric, autoregressive model based estimation of a time-varying spectral density function of a nonstationary process is considered. It is shown that estimation results can be considerably improved if identification of the autoregressive model is carried out using the two-sided doubly exponentially weighted lattice algorithm which combines results yielded by two one-sided lattice algorithms running forward in...
Year 2022
-
Estymacja współrzędnych kątowych w radarze trójwspółrzędnym z elektronicznym skanowaniem wiązki i obracaną anteną planarną
PublicationW rozprawie zawarto historię radiolokacji oraz sposób obróbki sygnałów i danych radarowych przed etapem estymacji. Przedstawiono oraz przetestowano klasyczne metody estymacji współrzędnych wraz ze wskazaniem ich słabych oraz mocnych stron. Zaproponowano uodpornione warianty estymatorów największej wiarygodności, które pozwolił poprawić jakość oszacowania przy estymacji elewacji w warunkach propagacji wielodrogowej, redukując jednocześnie...
-
Finite-window RLS algorithms
PublicationTwo 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...
Year 2003
-
Fast algorithms for identyfication of periodiccaly varying systems.
PublicationPraca dotyczy identyfikacji obiektów o parametrach zmieniających się w sposób okresowy. Zaproponowane algorytmy śledzenia parametrów cechują się niską złożonością obliczeniową, typową dla podejścia gradientowego a zarazem wysoką jakością śledzenia typową dla złożonych algorytmów opartych na metodzie funkcji bazowych.
-
Gradient based basis function algorithms for identification of quasi periodically varying processes.
PublicationW pracy przedstawiono problem identyfikacji systemów, których parametry zmieniają się w sposób pseudookresowy. Pokazano sposób, w jaki można modelować takie systemy przy zastosowaniu metody harmonicznych funkcji bazowych.Przedstawiono dwa sposoby dekompozycji (struktura szeregowa i równoległa) takich układów na elementy związane z poszczególnymi funkcjami bazowymi. Zaprezentowany został sposób śledzenia częstotliwości funkcji...
-
Identyfikacja krytycznych uszkodzeń ścianek rurociągów na podstawie analizy MDCR w oparciu skaning ultradźwiękowy.
PublicationW pracy przedstawiono system ultradźwiękowych tłoków pomiarowych wysokiej rozdzielczości dostarczający informacji o parametrach geometrycznych wykrytych ubytków metalu w ściankach badanego rurociągu. Informacje te pozwalają na oszacowanie MDCR uznanego za jeden z podstawowych wskaźników pozwalających na bezpieczną eksploatację rurociągów.
-
I-lossless factorisations for robust H-inf-control in delta-domain
Publication...
-
Interakcyjne, zdalne laboratorium sterowania procesami przemysłowymi.
PublicationW pracy przedstawiono sposób realizacji wirtualnego laboratorium, w którym eksperymenty mogą być realizowane za pośrednictwem Internetu. Pokazano strukturę systemu umożliwiającego zdalną analizę pracy fizycznych obiektów oraz omówiono projekt stanowiska do badania układów sterowania ruchem odwróconego wahadła.
-
Ku bezprzewodowym systemom czwartej generacji.
PublicationW pracy przedstawiono uwarunkowania, które wpłynęły na powstanie systemów radiokomunikacyjnych trzeciej generacji oraz spodziewany ich rozwój w najbliższych latach, którego celem jest zwiększenie szybkości i jakości transmisji danych, dostępnej dla użytkowników i w konsekwencji umożliwienie wprowadzania nowych usług oraz podnoszenie efektywności widmowej i pojemności tych systemów.
Year 2019
-
Fast Basis Function Estimators for Identification of Nonstationary Stochastic Processes
PublicationThe 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...
-
Fully Adaptive Savitzky-Golay Type Smoothers
PublicationThe 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...
-
Generalized Savitzky–Golay filters for identification of nonstationary systems
PublicationThe problem of identification of nonstationary systems using noncausal estimation schemes is consid-ered and a new class of identification algorithms, combining the basis functions approach with localestimationtechnique,isdescribed.Unliketheclassicalbasisfunctionestimationschemes,theproposedlocal basis function estimators are not used to obtain interval approximations of the parametertrajectory, but provide a sequence of point...
-
Lattice filter based multivariate autoregressive spectral estimation with joint model order and estimation bandwidth adaptation
PublicationThe problem of parametric, autoregressive model based estimation of a time-varying spectral density function of a multivariate nonstationary process is considered. It is shown that estimation results can be considerably improved if identification of the autoregressive model is carried out using the two-sided doubly exponentially weighted lattice algorithm which combines results yielded by two one-sided lattice algorithms running...
-
Local basis function estimators for identification of nonstationary systems
PublicationThe problem of identification of a nonstationary stochastic system is considered and solved using local basis function approximation of system parameter trajectories. Unlike the classical basis function approach, which yields parameter estimates in the entire analysis interval, the proposed new identification procedure is operated in a sliding window mode and provides a sequence of point (rather than interval) estimates. It is...
Year 2014
-
Fast clutter cancellation for noise radars via waveform design
PublicationCanceling clutter is an important, but very expensive part of signal processing in noise radars. It is shown that considerable improvements can be made to a simple least squares canceler if minor constraints are imposed onto noise waveform. Using a combination of FPGA and CPU, the proposed scheme is capable of canceling both stationary clutter and moving targets in real-time, even for high sampling rates.
-
Genre-Based Music Language Modeling with Latent Hierarchical Pitman-Yor Process Allocation
PublicationIn this work we present a new Bayesian topic model: latent hierarchical Pitman-Yor process allocation (LHPYA), which uses hierarchical Pitman-Yor pr ocess priors for both word and topic distributions, and generalizes a few of the existing topic models, including the latent Dirichlet allocation (LDA), the bi- gram topic model and the hierarchical Pitman-Yor topic model. Using such priors allows for integration of -grams with a topic model,...
-
Genre-Based Music Language Modeling with Latent Hierarchical Pitman-Yor Process Allocation
PublicationIn this work we present a new Bayesian topic model: latent hierarchical Pitman-Yor process allocation (LHPYA), which uses hierarchical Pitman-Yor pr ocess priors for both word and topic distributions, and generalizes a few of the existing topic models, including the latent Dirichlet allocation (LDA), the bi- gram topic model and the hierarchical Pitman-Yor topic model. Using such priors allows for integration of -grams with a topic...
-
Localization of impulsive disturbances in archive audio signals using predictive matched filtering
PublicationThe problem of elimination of impulsive disturbances from archive audio signals is considered and its new solution, called predictive matched filtering, is proposed. The new approach is based on the observation that a large percentage of noise pulses corrupting archive audio recordings have highly repetitive shapes that match several typical “patterns”, called click templates. To localize noise pulses, click templates can be correlated...
Year 2002
-
Fast recursive basis function estimators for identification of time-varying processes
PublicationW pracy wprowadzono nową kategorię filtrów adaptacyjnych opartych na metodzie funkcji bazowych i wykorzystujących koncepcję postfiltracji. Proponowane algorytmy pozwalają połączyć niską złożoność obliczeniową i dobre właściwości śledzące.
-
Increasing accuracy of frequency estimation by decimation. W: [CD-ROM]EUSIPCO 2002. XI European Signal Processing Conference. Toulouse, France, September 3-6, 2002. [B.m.]: New Medias**2002 [4 s. 3 rys. bibliogr. 6 poz.] Page numbers in the proceedings: Volume 3, s. 135-138. Zwiększanie dokładności estymacji częstotliwości poprzez decymację.
PublicationArtykuł rozważa problem estymacji częstotliwości zaszumionego, sinusoidalne-go sygnału zespolonego. Częstotliwość wyznaczana jest w oparciu o autoregre-syjny model sygnału. W pracy wykazano, że wprowadzenie decymacji sygnału po-zwala na redukcję rzędu modelu autoregresyjnego, a tym samym powoduje znacz=ne zmniejszenie złożoności obliczeniowej metody.
Year 2008
-
From the multiple frequency tracker to the multiple frequency smoother
PublicationThe problem of extraction/elimination of nonstationary sinusoidalsignals from noisy measurements is considered. This problem is usually solved using adaptive notch filtering (ANF)algorithms. It is shown that the accuracy of frequency estimates can be significantly increased if the results obtained from ANF are backward-time filtered by an appropriately designed lowpass filter. The resulting adaptive notch smoothing (ANS)algorithm...
-
Generalized adaptive notch smoothers for real-valued signals and systems
PublicationSystems with quasi-periodically varying coefficients can be tracked using the algorithms known as generalized adaptive notch filters (GANFs). GANF algorithms can be considered an extension, to the system case, of classical adaptive notch filters (ANFs). We show that estimation accuracy of the existing algorithms, as well as their robustness to the choice of design parameters, can be considerably improved by means of compensating...
-
Identyfikacja procesów o parametrach zmieniających się w sposób pseudookresowy
Publication.
-
Lokalizacja tekstu w obrazie
PublicationW naturalnym otoczeniu człowieka znajduje się duża ilość łatwo rozpoznawalnej informacji przedstawionej w postaci znaków graficznych i tekstu. Informacja taka jest bardzo przydatna w poruszaniu się w środowisku miejskim. Niestety, osoby z upośledzonymi funkcjami wzroku w sposób oczywisty pozbawione są możliwości korzystania z tego rodzaju przekazu. Istniejące na rynku systemy rozpoznawania tekstu (OCR) nie są niestety dostosowane...
Year 2006
-
Generalized adaptive notch filter with a self-optimization capability
PublicationW pracy przedstawiono samonastrajalny wariant tzw. uogólnionego adaptacyjnego filtru wycinającego. Automatycznym strojeniem objęte są dwa współczynniki wzmocnienia adaptacji, odpowiedzialne za śledzenie amplitud i częstotliwości parametrów identyfikowanego obiektu.
Year 2007
-
Generalized adaptive notch filters with frequency debiasing for tracking of polynomial phase systems
PublicationGeneralized adaptive notch filters are used for identification/tracking of quasi-periodically varying dynamic systems and can be considered an extension, to the system case, of classical adaptive notch filters. For general patterns of frequency variation the generalized adaptive notch filtering algorithms yield biased frequency estimates. We show that when system frequencies change slowly in a smooth way, the estimation bias can...
Year 2010
-
Generalized adaptive notch smoothing revisited
PublicationThe problem of identification of quasi-periodically varying dynamic systems is considered. This problem can be solved using generalized adaptive notch filtering (GANF) algorithms. It is shown that the accuracy of parameter estimates can be significantly increased if the results obtained from GANF are further processed using a cascade of appropriately designed filters. The resulting generalized adaptive notch smoothing (GANS) algorithm...
-
Inteligentne tłoki wielofunkcyjne do diagnozowania rurociągów przesyłowych
PublicationOpisano wybrane techniki pomiarowe badania stanu technicznego rurociągów z wykorzystaniem tłoków inteligentnych. Przedstawiono uzyskiwane wyniki badań inspekcyjnych rurociągów prowadzone przez Centrum Diagnostyki Rurociągów i AparaturySp. z o.o. w Warszawie
Year 2016
-
High-Precision FIR-Model-Based Dynamic Weighing System
PublicationConveyor belt-type checkweighers are increasingly popular components of modern production lines. They are used to assess the weight of the produced items in motion, i.e., without stopping them on the weighing platform. The main challenge one faces when designing a dynamic weighing system is providing high measurement accuracy, especially at high conveyor belt speeds. The approach proposed in this paper can be characterized as a...
Year 2018
-
High-quality Experiment Dedicated to microGravity Exploration, Heat Flow and Oscillation Measurement from Gdańsk
PublicationIn this paper we propose HEDGEHOG (High-quality Experiment Dedicated to microGravity Exploration, Heat flow and Oscillation measurement from Gdańsk) REXUS experiment to investigate vibrational and heat flow phenomena during the whole (ascent, microgravity phase, descent and recovery) flight of a sounding rocket. First, a proposed system of cantilever beams is discussed to study dynamic behaviour of dummy payload. Dimensioning has...
-
Identification of nonstationary multivariate autoregressive processes– Comparison of competitive and collaborative strategies for joint selection of estimation bandwidth and model order
PublicationThe problem of identification of multivariate autoregressive processes (systems or signals) with unknown and possibly time-varying model order and time-varying rate of parameter variation is considered and solved using parallel estimation approach. Under this approach, several local estimation algorithms, with different order and bandwidth settings, are run simultaneously and compared based on their predictive performance. First,...
-
Identification of nonstationary processes using noncausal bidirectional lattice filtering
PublicationThe problem of off-line identification of a nonstationary autoregressive process with a time-varying order and a time-varying degree of nonstationarity is considered and solved using the parallel estimation approach. The proposed parallel estimation scheme is made up of several bidirectional (noncausal) exponentially weighted lattice algorithms with different estimation memory and order settings. It is shown that optimization of...
Year 2021
-
Identification of Fast Time-varying Communication Channels Using the Preestimation Technique
PublicationAccurate 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...
Year 2011
-
Identification of quasi-periodically varying systems with quasi-linear frequency changes
PublicationThe problem of identification of linear quasi-periodically varying systems is considered. This problem can be solved using generalized adaptive notch filtering (GANF) algorithms. It is shown that accuracy of system parameter estimation can be increased if the results obtained from GANF are further processed using a cascade of appropriately designed filters. The resulting generalized adaptive notch smoothing (GANS) algorithms can...
Year 2020
-
Iterative learning approach to active noise control of highly autocorrelated signals with applications to machinery noise
PublicationThis paper discusses the design and application of iterative learning control (ILC) and repetitive control (RC) for high modal density systems. Typical examples of these systems are structural and acoustical systems considered in active structural acoustic control (ASAC) and active noise control (ANC) applications. The application of traditional ILC and RC design techniques, which are based on a parametric system model, on systems...
Year 2023
-
Karhunen-Loeve-based approach to tracking of rapidly fading wireless communication channels
PublicationWhen parameters of wireless communication channels vary at a fast rate, simple estimation algorithms, such as weighted least squares (WLS) or least mean squares (LMS) algorithms, cannot estimate them with the accuracy needed to secure the reliable operation of the underlying communication systems. In cases like this, the local basis function (LBF) estimation technique can be used instead, significantly increasing the achievable...
Year 2012
-
Locally Adaptive Cooperative Kalman Smoothing and Its Application to Identification of Nonstationary Stochastic Systems
PublicationOne of the central problems of the stochastic approximation theory is the proper adjustment of the smoothing algorithm to the unknown, and possibly time-varying, rate and mode of variation of the estimated signals/parameters. In this paper we propose a novel locally adaptive parallel estimation scheme which can be used to solve the problem of fixed-interval Kalman smoothing in the presence of model uncertainty. The proposed solution...
-
Locally-adaptive Kalman smoothing approach to identification of nonstationary stochastic systems
Publication