Deconvolución y estimación de señales aplicando un filtro óptimo de Wiener fraccionario

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dc.contributor.advisorTorres Amarís, Rafael Ángel
dc.contributor.advisorGonzález Álvarez, Herling
dc.contributor.authorTriana Galvis, Johan Fabian
dc.date.accessioned2024-03-03T19:38:08Z
dc.date.available2012
dc.date.available2024-03-03T19:38:08Z
dc.date.created2012
dc.date.issued2012
dc.description.abstractEn este trabajo se realizan algunas aplicaciones para la deconvolución y estimación de señales aleatorias aplicando un Filtro de Wiener Fraccionario. El filtro es diseñado a partir de la definición planteada en [20] basado en la transformación de Fourier fraccionaria y la convolución fraccionaria. Debido a que la transformación de Fourier fraccionaria está basada en la distribución de Wigner-Ville (representación tiempo-frecuencia), hace que la extensión del Filtro de Wiener estándar a un Filtro de Wiener Fraccionario lo hagan más eficaz en el tratamiento de señales, en especial, para señales no estacionarias. Inicialmente se formulan las herramientas teóricas utilizadas en el trabajo, para así llegar a una definición del Filtro de Wiener Fraccionario. Debido al tipo de señales con las cuales se trabaja, se implementan algunos elementos para el análisis de procesos aleatorios, entre los cuales se destaca el teorema de Wiener-Kinchine fraccionario, que nos da la relación existente entre la densidad espectral de potencia y la correlación. Luego, se plantean los algoritmos para aplicarlos en señales distorsionadas por algún efecto y por un ruido gaussiano aleatorio. Después, se muestran los resultados obtenidos tanto con el filtro de Wiener fraccionario como con el filtro de Wiener estándar (en nuestro filtro existe como un caso particular) para comparar y dar veracidad a nuestro trabajo. Finalmente, se presentan los resultados principales de nuestro trabajo, las conclusiones y posibles fenómenos en los cuales se podría realizar este tipo de filtrado.
dc.description.abstractenglishIn our job, we made some applications for deconcolution and random signals estmations appling a Fractional Wiener Filter. Filter was designed from the definition showed in [20] based on the Fractional Fourier Transform and fractional convolution. Due that tha Fractional Fourier Transform is based in the Wigner-Ville distribution (time-frequency representation), this made that extension of Wiener Filter to Fractional Wiener Filter will be more effective in signal processing, specially in non-stacionary signals. Firstly, we formlated the theorical tools to be used in our job, to be able of defined the Fractional Wiener Filter. Due the type of signals we worked, we implemented some elements for random proccesess analisys. For example, the Fractional Wiener-Kinchine Theorem that it represented the rate between the power spectral density and correlation. Then, we used the algoritms to apply in modified signals for some phenomenon physical and for a non-stacionary noise. After, we show results obtain it with both Filters, Standard Wiener Filter and Fractional Wiener Filter to compare and give more information. Finally, we submited principla results of our job, conclusions and possible phenomenon in which anybody could implement this methodology.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameFísico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/27620
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias
dc.publisher.programFísica
dc.publisher.schoolEscuela de Física
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectFiltro de Wiener Fraccionario
dc.subjectConvolución fraccionaria
dc.subjectEstimación
dc.subjectDeconvolución
dc.subjectRepresentación tiempo-frecuencia.
dc.subject.keywordFractional Wiener Filter
dc.subject.keywordFractional convolution
dc.subject.keywordEstimation
dc.subject.keywordDeconvolution
dc.subject.keywordTime–frequency representation.
dc.titleDeconvolución y estimación de señales aplicando un filtro óptimo de Wiener fraccionario
dc.title.englishDeconvolution and signal estimation applying a optimal fractional wiener filter.
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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