Eliminación De Ruido Con Wavelet
Páginas: 4 (927 palabras)
Publicado: 23 de mayo de 2012
Eliminación de ruido con Wavelet
Diego Fernando Charfuelán Burbano Ingeniero electrónico Universidad Distrital Francisco José de Caldas Bogotá, Colombia – 2012 diego.dfcb@gmail.com
II. abstract –the signals of industrial processes are exposed to the influence of interference and noise. In practical applications, before analysis of measured data, a signal preprocessing is required to removenoise; there are primarily two methods to perform this procedure: filtering method and the wavelet as noise elimination method. The noise elimination is a real application of wavelet in the practice.I. INTRODUCCIÓN
SIMULACIÓN EN MATLAB
Se parte de una señal de audio adquirida mediante el micrófono del computador, se graba 5 segundos muestreados a una frecuencia de 22050 Hz, a esta señal sele calcula la energía y el valor efectivo (RMS), se le añade ruido gaussiano para poder realizar la demostración de aplicar la transformada Wavelet y con el método de umbral remover el ruido de laseñal que fue artificialmente introducido recuperando la señal de audio original. Figura 1 Señal original
El uso de la FFT aporto grandes avances para el procesamiento de señales, sin embargo, el uso dela transformada wavelet ha venido superando a la FFT en el campo de el procesamiento digital de señales por proveer mas información, además de que brinda información en el dominio del tiempo y lafrecuencia. Existen varios métodos usando wavelet para eliminar el ruido de la señal, cabe mencionar el método de la traslación invariante, el método de la máxima modulación y el método de umbral, que esel mas usado en la actualidad.
A esta señal de audio se la distorsiona con ruido gaussiano, esto se hace en MATLAB mediante la función:
awgn: que agrega ruido blanco gaussiano a la señal.Sintaxis: y = awgn(x,snr) Donde x es la señal original, y snr es la relación entre la señal y el ruido en este ejemplo se selecciono el valor de 40. (snr = 40). Figura 2 Señal distorsionada con ruido...
Diego Fernando Charfuelán Burbano Ingeniero electrónico Universidad Distrital Francisco José de Caldas Bogotá, Colombia – 2012 diego.dfcb@gmail.com
II. abstract –the signals of industrial processes are exposed to the influence of interference and noise. In practical applications, before analysis of measured data, a signal preprocessing is required to removenoise; there are primarily two methods to perform this procedure: filtering method and the wavelet as noise elimination method. The noise elimination is a real application of wavelet in the practice.I. INTRODUCCIÓN
SIMULACIÓN EN MATLAB
Se parte de una señal de audio adquirida mediante el micrófono del computador, se graba 5 segundos muestreados a una frecuencia de 22050 Hz, a esta señal sele calcula la energía y el valor efectivo (RMS), se le añade ruido gaussiano para poder realizar la demostración de aplicar la transformada Wavelet y con el método de umbral remover el ruido de laseñal que fue artificialmente introducido recuperando la señal de audio original. Figura 1 Señal original
El uso de la FFT aporto grandes avances para el procesamiento de señales, sin embargo, el uso dela transformada wavelet ha venido superando a la FFT en el campo de el procesamiento digital de señales por proveer mas información, además de que brinda información en el dominio del tiempo y lafrecuencia. Existen varios métodos usando wavelet para eliminar el ruido de la señal, cabe mencionar el método de la traslación invariante, el método de la máxima modulación y el método de umbral, que esel mas usado en la actualidad.
A esta señal de audio se la distorsiona con ruido gaussiano, esto se hace en MATLAB mediante la función:
awgn: que agrega ruido blanco gaussiano a la señal.Sintaxis: y = awgn(x,snr) Donde x es la señal original, y snr es la relación entre la señal y el ruido en este ejemplo se selecciono el valor de 40. (snr = 40). Figura 2 Señal distorsionada con ruido...
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