Tytuł pozycji:
Frequency-domain adaptive approach to problems with limited number of signal samples
The issue of improving methodology of creating frequency-domain picture of time-domain signals with a small number of samples is considered. The proposed method is a modification of the one published in [9]. Like in [9], our method is based on applying an evolutionary algorithm to signal analysis in frequency domain. This is unlike in classical methods, where discrete time signals are described using Discrete Fourier Transform (DFT). Our approach to the problem does not use the DFT and is based on an adaptive synthesis. In this way, we can more effectively cope with spectral leakage problems, caused by severe restriction of the sample numbers. The new element of the presented idea is application of complex-valued description instead of the real-valued one. As a result, the analysis can be more effective than that of [9]. Advantages of our approach are presented on examples.
Przedmiotem rozważań jest kwestia poprawy metodologii tworzenia w dziedzinie częstotliwości obrazu sygnałów czasu dyskretnego z małą liczbą próbek. Proponowana metoda jest modyfikacją metody opublikowanej w pracy [9]. Podobnie jak w pracy [9], nasza metoda jest oparta na wykorzystaniu algorytmu ewolucyjnego do analizy sygnału w dziedzinie częstotliwości. Jest to inne rozwiązanie niż w metodach klasycznych, gdzie sygnały czasu dyskretnego są opisywane z wykorzystaniem Dyskretnej Transformaty Fouriera (DFT). Nasze podejście do problemu nie wykorzystuje transformaty DFT i jest oparte na syntezie adaptacyjnej. W ten sposób możemy skuteczniej radzić sobie z problemami wycieków spektralnych, powodowanych przez mocne ograniczenie liczby próbek. Nowym elementem proponowanego pomysłu jest opis problemu z użyciem liczb zespolonych zamiast liczb rzeczywistych. W rezultacie analiza może myć bardziej efektywna niż w pracy [9]. Zalety naszego podejścia są przedstawione na przykładach.
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.
