Algoritmo conjunto Kalman–Haar aplicado al procesamiento de señales

En el marco del análisis de señales perturbadas por ruido, en esta presentación proponemos una metodología de trabajo orientada a aprovechar la estimación óptima del filtrado de Kalman, combinándola con la caracterización que se logra aplicando un análisis de multirresoluci´on (AMR) mediante onditas...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Viegener, Alejandro, Sirne, Ricardo O., Serrano, Eduardo P., Fabio, Marcela, D'Attellis, Carlos E.
Formato:	Online
Idioma:	spa
Publicado:	Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2012
Acceso en línea:	https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/2103

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spelling	RMTA21032022-01-26T18:53:26Z Joint Kalman–Haar Algorithm Applied to Signal Processing Algoritmo conjunto Kalman–Haar aplicado al procesamiento de señales Viegener, Alejandro Sirne, Ricardo O. Serrano, Eduardo P. Fabio, Marcela D'Attellis, Carlos E. Signal processing Kalman filter wavelet denoising multiresolution analysis Procesamiento de señales filtro de Kalman eliminación de ruido con onditas análisis de multirresolución Under the analysis of signals disturbed by noise, in this paper we propose a working methodology aimed to seize the best estimate of combining Kalman filtering with the characterization that is achieved by applying a multiresolution analysis (MRA) using wavelets. From the standpoint of Kalman filtering this combined procedure is quasi-optimal, but the change to be made allows the simultaneous implementation of a scheme of wavelet denoising; with this decreases the computational cost of applying both procedures separately. Our proposal is to process the signal by successive non-overlapping intervals, combining the process for calculating the optimal filter with a MRA using the Haar wavelet. The method takes advantage of the combined use of both tools (Kalman-Haar) and is free from edge problems related to the signal segmentation. En el marco del análisis de señales perturbadas por ruido, en esta presentación proponemos una metodología de trabajo orientada a aprovechar la estimación óptima del filtrado de Kalman, combinándola con la caracterización que se logra aplicando un análisis de multirresoluci´on (AMR) mediante onditas (wavelets). Desde el punto de vista del filtrado de Kalman este procedimiento mixto es cuasi-óptimo, sin embargo la modificación que se introduce permite la aplicación simultánea de un esquema de eliminación de ruido con wavelets; con esto disminuye el costo computacional de aplicar ambos procedimientos por separado. Nuestra propuesta consiste en procesar la señal por intervalos sucesivos no solapados, combinando el proceso de cálculo para el filtrado óptimo con un AMR usando la ondita de Haar. El método aprovecha la utilización conjunta de ambas herramientas (Kalman- Haar) y está exento de problemas de borde relacionados con la segmentación de la señal. Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2012-02-01 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article application/pdf https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/2103 10.15517/rmta.v19i1.2103 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 19 No. 1 (2012): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 37-47 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 19 Núm. 1 (2012): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 37-47 Revista de Matemática; Vol. 19 N.º 1 (2012): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 37-47 2215-3373 1409-2433 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/2103/2066 Derechos de autor 2012 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones
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