Boundary effects in signal processing: From classical problems to new opportunities
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
E
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract
Tato práce se zaměřuje na hraniční problémy při rozkladu signálů. Problematika hranic klasických metod byla rozsáhle studována, ale v posledních několika desetiletích byla představena nová generace metod. Implementace těchto nových metod má potenciál produkovat efektivním způsobem přesnější, flexibilnější a interpretovatelné výsledky, které mohou pomoci posunout výzkum v reálných aplikacích v různých oblastech. Hraniční problémy pro tyto techniky byly studovány teprve nedávno. Dosud zveřejněné výsledky ukazují, že tyto metody mají svá omezení a předpoklady, které je třeba pečlivě zvážit, aby se předešlo možnému zneužití. V této studii identifikujeme a řešíme hlavní překážky spojené s používáním těchto nových metod a poskytujeme také doporučení, jak je co nejefektivněji využít. Abychom dále ilustrovali možné důsledky nesprávného použití, provádíme komplexní zkoumání jejich aplikace na skutečná data a provádíme numerické simulace. Nakonec navrhujeme soubor osvědčených postupů pro optimalizaci výkonu těchto technik v kontextu rozkladu signálu. Zásadním návrhem je použít před aplikací jakékoli metody rozkladu techniku rozšíření signálu jako prostředek ke zmírnění hraničních efektů.
This thesis focuses on boundary issues in the decomposition of signals. Classical methods boundary issues have been studied extensively, but a new generation of methods has been introduced in the last couple of decades. The implementation of these novel methods has the potential to produce in an efficient way more accurate, flexible, and interpretable results, which can help advance research in real-life applications in various fields. Boundary issues for these techniques have been studied only recently. The results published so far shows that these methods have limitations and assumptions that need to be carefully considered to avoid potential misuse. In this study, we pinpoint and tackle the major obstacles associated with the use these new methods, and the recommendations on how to utilize them most effectively is also provided. To further illustrate the potential consequences of improper usage, we undertake a comprehensive examination of their application to actual data and carry out numerical simulations. Lastly, we propose a set of best practices for optimizing the performance of these techniques in the context of signal decomposition. A crucial suggestion is to employ, before applying any decomposition method, a signal extension technique as a means of mitigating boundary effects.
This thesis focuses on boundary issues in the decomposition of signals. Classical methods boundary issues have been studied extensively, but a new generation of methods has been introduced in the last couple of decades. The implementation of these novel methods has the potential to produce in an efficient way more accurate, flexible, and interpretable results, which can help advance research in real-life applications in various fields. Boundary issues for these techniques have been studied only recently. The results published so far shows that these methods have limitations and assumptions that need to be carefully considered to avoid potential misuse. In this study, we pinpoint and tackle the major obstacles associated with the use these new methods, and the recommendations on how to utilize them most effectively is also provided. To further illustrate the potential consequences of improper usage, we undertake a comprehensive examination of their application to actual data and carry out numerical simulations. Lastly, we propose a set of best practices for optimizing the performance of these techniques in the context of signal decomposition. A crucial suggestion is to employ, before applying any decomposition method, a signal extension technique as a means of mitigating boundary effects.
Description
Keywords
Signal Processing, Electrocardiogram, Signal Amplitude, Signal Frequency, Periodic Signal, Time Period, Analog Signal, Digital Signal, Aperiodic Signal, Linear Time Invariant System, Discrete Time, Continuous Time, Even Signal, Continuous-Time Even Signal, Sinusoidal Signal, Continuous Time Sinusoidal signal, Stationary Signal, Non-Stationary Signal, Fourier Series (FS), Fourier Transform (FT), Continuous Fourier Transform, Discrete Fourier Transform Zpracování signálu, Elektrokardiogram, Amplituda signálu, Frekvence signálu, Periodický signál, Časová perioda, Analogový signál, Digitální signál, Aperiodický signál, Lineární časově invariantní systém, Diskrétní čas, Kontinuální čas, Sudý signál, Se spojitým časem Sudý signál, Sinusový signál, Spojitý Časově sinusový signál, stacionární signál, nestacionární signál, Fourierova řada (FS), Fourierova transformace (FT), spojitá Fourierova transformace, diskrétní Fourierova transformace (DFT), Fourierova transformace s diskrétním časem, rychlá Fourierova transformace (FFT), spojitá Fourierova transformace Transformace, spojitý čas, krátkodobá Fourierova transformace, metoda sčítání překrytí, vlnková transformace, empirický způsob rozkladu (EMD), iterativní filtrování (IF), funkce vnitřního režimu (IMF)., Signal Processing, Electrocardiogram, Signal Amplitude, Signal Frequency, Periodic Signal, Time Period, Analog Signal, Digital Signal, Aperiodic Signal, Linear Time Invariant System, Discrete Time, Continuous Time, Even Signal, Continuous-Time Even Signal, Sinusoidal Signal, Continuous Time Sinusoidal signal, Stationary Signal, Non-Stationary Signal, Fourier Series (FS), Fourier Transform (FT), Continuous Fourier Transform, Discrete Fourier Transform (DFT), Discrete Time Fourier Transform, Fast Fourier Transform (FFT), Continuous Time Fourier Transform, Continuous Time, Short-Time Fourier Transform, Overlap-Add Method, Wavelet Transform, Empirical Mode of Decomposition (EMD), Iterative Filtering (IF), Intrinsic Mode Functions (IMF).
Citation
POPOOLA, S. Boundary effects in signal processing: From classical problems to new opportunities [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
bez specializace
Comittee
doc. Ing. Luděk Nechvátal, Ph.D. (předseda)
prof. RNDr. Josef Šlapal, CSc. (místopředseda)
doc. RNDr. Jiří Tomáš, Dr. (člen)
doc. Ing. Jiří Šremr, Ph.D. (člen)
prof. RNDr. Miloslav Druckmüller, CSc. (člen)
Date of acceptance
2023-06-14
Defence
The student introduced his diploma thesis to the committee members and explained the fundamentals of his topic called Boundary effects in signal processing: From classical problems to new opportunities.
The supervisor's review was read.
The opponent Hana Druckmullerova read her review.
The student didn't answered the opponent's questions. The student hasn't prepared answers to the questions from the opponent's review which he knew few days before defence.
Druckmuller: Page 6 of the presentation, graph on the right is "denoising". What does it mean "denoising"? What does it mean point spread function?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení