Jelenlegi hely

Soron kívüli szeminárium

Félév: 
2017/18 II.félév
Helyszín: 
Árpád tér 2. II. em. 220. sz.
Dátum: 
2018-04-19
Időpont: 
14:00-15:00
Előadó: 
Jonatan Jerga (Rijekai Egyetem, Mérnöki Kar, Horvátország)
Cím: 
Nonstationary signal processing - methods and applications
Absztrakt: 

Nowadays, nonstationary signal processing has found its applications
in various technical areas, such as biomedical signal processing,
image and video processing, speech processing, sonar, radar and other
sensor array processing, seismology, etc. Classical approaches to
analyze nonstationary signals utilize the Fourier transform for the
signal spectral analysis. The Fourier transform of signals results
in their spectral decomposition enabling quantification of their
features in the frequency domain. However, being a stationary
time-series analysis tool, the Fourier transform does not render
significant information concerning spectral peak timing.
Furthermore, in the case of the signals obscured by the noise,
classical mathematical tools, such as the Fourier transform,
exhibit strong limitations. In addition, filtering the noisy signal
in order to suppress additive noise using the standard filters in
frequency domain may be applied only if the noise is located and
limited just to a specific pre-known frequency band. However, this
is not the case in numerous real-life applications.
Therefore, real-life signal analysis requires utilizing
computationally more demanding tools suitable for nonstationary
signal analysis both in noise and noise-free environments, such as
joint time-frequency processing techniques, i.e. time-frequency
distributions (TFDs). TFDs provide a two-dimensional representation
of the EEG signal frequency content varying over time, and thus
enable detection of the number of signals components and their
frequency ranges. TFDs also allow the estimation of signal
instantaneous frequency (IF), making them a natural approach for the
nonstationary signal analysis and classification.
One of the recently proposed time-frequency based approaches
to extract signal components is based on the modification of
the Renyi entropy, called short-term Renyi entropy (STRE).
The STRE may be upgraded by the component extraction procedure
and the IF estimation algorithm, and applied to biomedical signal
analysis and classification (such as for example EEG records).