Estudio comparativo de técnicas de reducción de ruido en señales industriales mediante Transformada Wavelet Discreta y selección adaptativa del umbral

Antonio Cedeño Pozo, Rafael Trujillo Codorniú

Resumen

Las técnicas de reducción de ruido son ampliamente utilizadas en la grabación de audio, la edición de imágenes y en el procesamiento de señales industriales. La idea es reconstruir los datos originales a partir de la señal ruidosa suprimiendo toda, o casi toda, la distorsión generada por el ruido inherente a los procesos físicos. En el presente trabajo se realiza una comparación de diferentes métodos de supresión de ruido que se basan en la selección adaptativa del umbral. Estas técnicas han sido usadas extensivamente en el procesamiento de imágenes pero el objetivo de este trabajo es evaluar su rendimiento en la reducción de ruido de señales industriales. En particular se analiza el comportamiento de los métodos Bayes Shrink, Normal Shrink, Modified Shrink y Neight Shrink para la reducción de ruido gaussiano en estas señales. A tales efectos se utilizó un conjunto de señales patrón, que incluye a las señales propuestas por Donoho y otras mediciones representativas obtenidas de procesos reales en las plantas de Níquel cubanas. Las pruebas realizadas revelan que el algoritmo Neigh Shrink es el que mejor se comporta en los datos analizados.

Palabras clave

Transformada wavelet; Ruido; Señales industriales; Ruido gaussiano

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1. Detección y Localización de Ruptura Súbita mediante Transformada Wavelet Discreta y Correlación Cruzada
Eduardo Trutié-Carrero, Damian Valdés-Santiago, Ángela León-Mecías, Jorge Ramírez-Beltrán
Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial  vol: 15  num.: 2  primera página: 211  año: 2018  
doi: 10.4995/riai.2017.8738



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