МЕТОД ОЦІНЮВАННЯ ШУМІВ В БАГАТОКАНАЛЬНІЙ ВИМІРЮВАЛЬНІЙ ІНФОРМАЦІЙНІЙ СИСТЕМІ НА ОСНОВІ ДЕКОМПОЗИЦІЇ СИНГУЛЯРНИХ ЗНАЧЕНЬ МАТРИЦІ ДАНИХ

Автор(и)

  • Олександр Полярус Харківський національний автомобільно-дорожній університет, Україна https://orcid.org/0000-0002-8023-5189
  • Олександр Коваль Харківський національний автомобільно-дорожній університет, Україна https://orcid.org/0000-0001-5690-2749
  • Яна Медведовська Харківський національний автомобільно-дорожній університет, Україна https://orcid.org/0000-0002-9212-6166
  • Андрій Коваль Харківський національний автомобільно-дорожній університет, Україна https://orcid.org/0000-0001-6819-6423

DOI:

https://doi.org/10.30837/2663-9564.2025.2.03

Ключові слова:

багатоканальна вимірювальна інформаційна система, декомпозиція сингулярних значень, матриця експериментальних даних, фільтрація шуму

Анотація

Фільтрація шумів широко впроваджена в теорії і техніці обробки сигналів. Значно менша кількість наукових робіт присвячена вилученню шумів з реалізацій випадкових процесів з метою їх аналізу для специфічних завдань. У статті запропоновано метод розділення сигналів і шумів у багатоканальній вимірювальній інформаційній системі. Для цього використовується матриця експериментальних даних і за допомогою декомпозиції сингулярних значень (singularvaluedecomposition – SVD) здійснюється аналіз сингулярних мод цієї матриці та парціальних матриць, які є складовими матриці даних. Визначені умови, при яких парціальна матриця першого порядку буде описувати сигнали в каналах системи, а матриці вищих порядків містять шумові компоненти. Для цього косинус кута між матрицею даних та першою парціальною матрицею повинен наближатися до одиниці, а між матрицею даних та другою матрицею – до нуля. Такі умови досягаються у випадках перевищення порогового рівня відношенням сигнал/шум. Отримані шуми в окремих випадках можуть використовуватися для визначення похибок вимірювання.

Біографії авторів

Олександр Полярус, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

Доктор технічних наук, професор, професор кафедри Метрології та безпеки життєдіяльності Харківського національного автомобільно-дорожнього університету

Олександр Коваль, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

Кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри Метрології та безпеки життєдіяльності Харківського національного автомобільно-дорожнього університету

Яна Медведовська, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

Кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри Метрології та безпеки життєдіяльності Харківського національного автомобільно-дорожнього університету

Андрій Коваль, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

Кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри Метрології та безпеки життєдіяльності Харківського національного автомобільно-дорожнього університету

Посилання

Dongsheng Chu, Shouwan Gao, Lina Guo. State estimation for multi-channel stochastic singular systems with multiplicative noise. – Asian Journal of Control, 2010. Vol.12. Issue 6. Pp. 725-733.

Yueyang Li, Shuai Liu, Maiying Zhong, Steven X. Ding. State estimation for stochastic discrete-time systems with multiplicative noises and unknown inputs over fading channels. Applied Mathematics and Computation, Vol. 320. Pp. 116-130.

Xiao Lu, Linglong Wang, Haixia Wang and Xianghua Wang. Kalman Filtering for Delayed Singular Systems with Multiplicative Noise. IEEE/CAA J. of Autom. Sinica, 2016. Vol. 3. No. 1. Pp. 51-58.

D. Lj. Debeljkovic. Singular control systems. Dynamics of Continuous, Discrete and Impulsive Systems. Series A: Mathematical Analysis, 2004. No.11. Pp. 691 705.

Mehdi Rahmani, Mahdi Abolhasani. State estimation for stochastic time‐varying multisensor systems with multiplicative noises: : Centralized and decentralized data fusion. Asian Journal of Control. Vol. 21. Issue 4. Pр. 1547 1555.

Ann Spriet, Marc Moonen, Jan Wouters. A multi-channel subband generalized singular value decomposition approach to speech enhancement. Transactions on Emerging Telecommunications Technologies, 2002. Vol. 13. Issue 2. Pp. 149 158.

H. Liu, Z. Wang, C. Zhao, J. Ge, H. Dong and Z. Liu. Improving the Signal-to-Noise-Ratio of Free Induction Decay Signals Using a New Multilinear Singular Value Decomposition-Based Filter. Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021. Vol. 70. Pp. 1-11.

Eleftherios O. Kontis, Iraklis S. Avgitidis, Theofilos A. Papadopoulos, Georgios A. Barzegkar-Ntovom, Grigoris K. Papagiannis. Multi-channel measurement-based identification methods for mode estimation in power systems. Electric Power Systems Research, 2021. Vol. 195.

Z. Zhou, L. Xu and B. Liao. Robust Parameter Estimation of Multi-Channel Damped Sinusoids in Impulsive Noise. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2024. DOI: 10.1109/TIM.2024.3436103.

Pang L., Tang B. A novel method for blind signal separation of single-channel and time-frequency overlapped multi-component signal. International Journal of Information and Communication Technology, 2016. Vol. 8. No. 2-3. Pp 123-139.

Oropeza V,. Sacchi M. Simultaneous seismic data denoising and reconstruction via multichannel singular spectrum analysis. GEOPHYSICS, 2011. Vol. 76. Issue 3. DOI:10.1190/1.3552706.

M.S. Panahi, Venkat Kr. Blind identification of multi-channel systems with single input and unknown orders. Signal Processing, 2009. Vol. 89. Issue 7. Pр. 1288-1310.

Jordi Vilà-Valls, Damien Vivet, Eric Chaumette, François Vincent, Pau Closas. Recursive linearly constrained Wiener filter for robust multi-channel signal processing. Signal Processing, 2020. Vol. 167. DOI: 10.1016/j.sigpro.2019.107291

Changrui L., Chaozhu Zh. Remove Artifacts from a Single-Channel EEG Based on VMD and SOBI. Sensors, 2022. Issue 22(17). Pр. 1-19. DOI:10.3390/s22176698.

Jean-Michel Papy, Lieven De Lathauwer, Sabine Van Huffel. Common pole estimation in multi-channel exponential data modeling. Signal Processing, 2006. Vol. 86. Issue 4. Pр. 846-858.

A. Mary Judith, S. Baghavathi Priya, Rakesh Kumar Mahendran. Artifact Removal from EEG signals using Regenerative Multi-Dimensional Singular Value Decomposition and Independent Component Analysis. Biomedical Signal Processing and Control, 2022, Vol. 74. DOI: 10.1016/j.bspc.2021.103452.

Z. Wang, C. M. Wong, A. Rosa, T. Qian and F. Wan. Adaptive Fourier Decomposition for Multi-Channel Signal Analysis. IEEE Transactions on Signal Processing, 2022. Vol. 70. Pp. 903-918. DOI: 10.1109/TSP.2022.3143723.

C. Yu, C. Zhang and L. Xie. Blind Identification of Multi-Channel ARMA Models Based on Second-Order Statistics. IEEE Transactions on Signal Processing, 2012. Vol. 60. No. 8. Pp. 4415-4420. DOI: 10.1109/TSP.2012.2196698.

Pengfei Lv, Xin Wu, Yang Zhao, Jianghao Chang. Noise removal for semi-airborne data using wavelet threshold and singular value decomposition. Journal of Applied Geophysics, 2022, Vol. 201. DOI: 10.1016/j.jappgeo.2022.104622.

Jie Xia , Xinfei Lu and Weidong Chen. Multi-Channel Deconvolution for Forward-Looking Phase Array Radar Imaging. Remote Sensing, 2017. Issue 9(7). P. 703. DOI: 10.3390/rs9070703.

Jinfeng Huang, Lingli Cui. Tensor Singular Spectrum Decomposition: Multisensor Denoising Algorithm and Application. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023. Vol. 72. Pp. 1-15. DOI: 10.1109/TIM.2023.3249249.

Huiming Jiang, Yue Wu, Jing Yuan, Qian Zhao and Jin Chen. Adaptive Low-Rank Tensor Estimation Model Based Multichannel Weak Fault Detection for Bearings. Sensors, 2024. Issue 24(12). 3762 p. DOI: 10.3390/s24123762.

Bhowmik, Basuraj, et al. Real-time unified single-and multi-channel structural damage detection using recursive singular spectrum analysis. Structural Health Monitoring, 2019. Issue 18.2. Pp. 563-589.

M. Ge, Y. Lv and Y. Ma. Research on Multichannel Signals Fault Diagnosis for Bearing via Generalized Non-Convex Tensor Robust Principal Component Analysis and Tensor Singular Value Kurtosis. IEEE Access, 2020. Vol. 8. Pp. 178425-178449. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3027029.

Yong Lv, Bo He, Cancan Yi, Zhang Dang. A novel scheme on multi-channel mechanical fault signal diagnosis based on augmented quaternion singular spectrum analysis. Journal of Vibroengineering, 2017. Vol. 19. No. 2. Pp. 955–966. DOI: 10.21595/jve.2016.17239.

Yanli Ma, Junsheng Cheng, Ping Wang, Jian Wang, Yu Yang. A novel Lanczos quaternion singular spectrum analysis method and its application to bevel gear fault diagnosis with multi-channel signals. Mechanical Systems and Signal Processing, 2022, Vol. 168. DOI: 10.1016/j.ymssp.2021.108679.

Longbiao Wang, Kyohei Odani and Atsuhiko Kai. Dereverberation and denoising based on generalized spectral subtraction by multi-channel LMS algorithm using a small-scale microphone array. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2012. Issue 2012:12.

Chen Chen. Research on Single Channel Speech Noise Reduction Algorithm Based on Signal Processing. 5th International Conference on Technologies in Manufacturing, Information and Computing (ICTMIC 2020), 2020. Pр. 92 102.

Le Trung Thanh, Nguyen Thi Anh Dao, Nguyen Viet Dung, Nguyen Linh Trung and Karim Abed-Meraim. Multi-channel EEG epileptic spike detection by a new method of tensor decomposition. Journal of Neural Engineering, 2020. Vol. 17. No. 1. DOI: 10.1088/1741-2552/ab5247

Zhenhua Hao, Ziqiang Cui, Shihong Yue, Huaxiang Wang. Singular value decomposition based impulsive noise reduction in multi-frequency phase-sensitive demodulation of electrical impedance tomography. AIP. Review of Scientific Instruments, 2018. Vol. 89. Issue 6. DOI: 10.1063/1.5021058.

M. R. Amin and R. T. Faghih. Robust Inference of Autonomic Nervous System Activation Using Skin Conductance Measurements: A Multi-Channel Sparse System Identification Approach. IEEE Access, 2019. Vol. 7. Pp. 173419 173437. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2956673.

Bo Peng, Kaifeng Gong, Zhendong Chen, Chao Chen, Zhan Zhang, Xiaohua Xie, Xihong Chen and Cheng-Chi Tai. Cross-Channel Dynamic Weighting RPCA: A De-Noising Algorithm for Multi-Channel Arterial Pulse Signal. Applied Science, 2022. Issue 12(6). Pp. 1-19. DOI: 10.3390/app12062931.

Bandi, S., Dutt, V.B.S.S.I. Single-channel fetal ECG extraction method based on extended Kalman filtering with singular value decomposition algorithm. Soft Computing, 2023. Issue 27. Pp. 9119–9129. DOI: 10.1007/s00500-023-08421-4.

Yong Ning, Nicholas Dias, Xuhong Li, Jing Jie, Jinrong Li, Yingchun Zhang. Improve computational efficiency and estimation accuracy of multi-channel surface EMG decomposition via dimensionality reduction. Computers in Biology and Medicine, 2019. Vol. 112. DOI: 10.1016/j.compbiomed.2019.103372.

Muñoz-Montoro, A.J., Revuelta-Sanz, P., Martínez-Muñoz, D. et al. An ambient denoising method based on multi-channel non-negative matrix factorization for wheezing detection. The Journal of Supercomputing, 2023. Issue 79. Pp. 1571–1591. DOI: 10.1007/s11227-022-04706-x.

Yunwei Zhang, Yong Gao. Source number of single-channel signals intelligent estimation via signal reconstruction. Digital Signal Processing, 2023. Vol. 140. DOI: 10.1016/j.dsp.2023.104100.

Zijian Qiao and Zhengrong Pan. SVD principle analysis and fault diagnosis for bearings based on the correlation coefficient. Measurement Science and Technology, 2015. Issue 26. Pр. 1 – 15. DOI:10.1088/0957-0233/26/8/085014.

Tadeusz Kaczorek. Angles between matrices and between polynomials in fractional linear systems and electrical circuits. Computational problems of electrical engineering, 2020. Vol. 10. No. 1. Pp. 1 10.

Greenacre, M., Groenen, P.J.F., Hastie, T. et al. Principal component analysis. Nature Reviews Methods Primers, 2022. Issue 2. 100 p. DOI: 10.1038/s43586-022-00184-w.

Sharma, A., Paliwal, K.K. Linear discriminant analysis for the small sample size problem: an overview. Int. J. Mach. Learn. & Cyber, 2015. Issue 6. Pp. 443–454 (2015). DOI: 10.1007/s13042-013-0226-9.

Balamurali, M. t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding. In: Daya Sagar, B.S., Cheng, Q., McKinley, J., Agterberg, F. (eds) Encyclopedia of Mathematical Geosciences. Encyclopedia of Earth Sciences Series. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-030-85040-1_446.

S. B. Kotsiantis. Supervised Machine Learning: A Review of Classification Techniques. Informatica, 2007. Vol. 31. No. 3. Pp. 249-268.

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-12-16

Номер

Розділ

Метрологія, прилади, управління якістю