research centers


Search results: Found 6

Listing 1 - 6 of 6
Sort by

Article
Adaptive Image Denoising Based on MACWM and NLEM Filters
رفع ضوضاء صورة متكيف بالاعتماد على مرشحات MACWM و NLEM

Loading...
Loading...
Abstract

High range types of noise can infect and corrupt digital images. Of these Noise types is the resulted from errors in the image acquisition process. This error change pixel values that not reflect the true intensities and image details vision. Several ways that noise can be introduced into an image, most of them depending on how the image is created or transmit through the network. In this paper, new proposed modifications added to Modified Adaptive Center Weighted Median filter MACWM to achieve the high accuracy in noise detection and removing especially when image corrupted by multi noise types. None Local Euclidean Median (NLEM) and Mean filters were added in these proposed modifications improved the noise wide spectrum detection. Good vision results produce from experiment the proposed system with less blur.

انواع متعددة من الضوضاء يمكن أن تصيب والصور الرقمية. من هذه الأنواع الضوضاء هو تنتجت عن أخطاء في عملية الحصول على الصور. وان هذه القيم للضوضاء تغير قيم البكسل الذي لا يعكس رؤية تفاصيل الصورة الحقيقية. العديد من الطرق يمكن إدخال الضوضاء إلى صورة، ومعظمها معتمدا على كيفية إنشاء صورة أو نقل من خلال الشبكة. في هذه البحث، وأضيفت تعديلات جديدة مقترحة لتعديل مرشح MACWM لتحقيق درجة عالية من الدقة في الكشف عن الضوضاء وإزالة خصوصا عندما الصورة افسدتها أنواع متعددة من الضوضاء. في هذه التعديلات المقترحة اضيفت مرشح NLEM و مرشح المعدل لتحسين الكشف عن طيف واسع من الضوضاء. النتائج من تجربة النظام المقترح كانت لديها رؤية جيدة مع أقل طمس.


Article
Noise Removal of ECG Signal Using Recursive LeastSquare Algorithms
إزالة ضوضاءِ التي تَستعملُ أقلّ تكراريةً الخوارزمياتِ المربّعةِ

Author: Noor K. Muhsin نور كمال محسن
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2011 Volume: 7 Issue: 1 Pages: 13-21
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper shows an approach for Electromyography (ECG) signal processing based on linear and nonlinear adaptive filtering using Recursive Least Square (RLS) algorithm to remove two kinds of noise that affected the ECG signal. These are the High Frequency Noise (HFN) and Low Frequency Noise (LFN). Simulation is performed in Matlab. The ECG, HFN and LFN signals used in this study were downloaded from ftp://ftp.ieee.org/uploads/press/rangayyan/, and then the filtering process was obtained by using adaptive finite impulse response (FIR) that illustrated better results than infinite impulse response (IIR) filters did.

هذا البحث يبحث نظرةً لمعالجةِ إشارات تخطيط القلب مستندة على التَرْشيح التكيفيِ اللاخطّيِ والخطيِّ الذي يَستعملُ خوارزمية أقلّ تكراريةً المربعِ لإزالة إثنان مِنْ أنواعِ الضوضاءِ الذي المؤثره على إشارةِ تخطيط القلب و المتمثله بضوضاءَ التذبذب العالي و ضوضاءَ التذبذب الواطئ. المحاكاة مُؤَدّية بأستخدام ال ضوضاءَ التذبذب العالي و ضوضاءَ التذبذب الواطئ َالمستعملهْ في هذه الدراسةِ حُمّلتْ مِنْ الإنترنتِ ، وبعد ذلك عملية التَرْشيح بإستعمال استجابة الحافز المحدود الذي صوّرَ نَتائِجَ افضل مِنْ مرشحاتِ استجابة الحافز اللانهائي.


Article
Adaptive Filter IdentificationUsing Genetic with LMS (GALMS) Algorithm

Author: Emad A. Hussein عماد احمد حسين
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2010 Volume: 14 Issue: 2 Pages: 226-242
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

Conventional non-adaptive filters that are used for extracted the information from an input signals, are normally linear and time invariant. In this case the restriction of time invariance is removed. This is done by allowing the filter to change the coefficients used in the filtering operations according to some predetermined optimization criteria. This has the important effect that the adaptive filters may be applied in areas where the exact filtering operation required may be known a priori and further, this filtering operation may be non-stationary. System modeling or system identification is one of the wide applications of the adaptive filtering that have a great importance in the fields of communication systems and signal processing .The main object of this paper is to find a best optimization algorithm that gives a minimum Mean Squared Error (MSE) between the desired and the actual signal to identify the unknown system. Many algorithms will be studied, such as the Least Mean Squared (LMS) algorithm, Adaptive Linear Neuron Network (ADALINE) and Genetic Algorithm (GA). Then we will produce a new improvement algorithm (we called it GALMS) that uses the LMS algorithm with optimized learning coefficient using genetic algorithm. Optimal weights (coefficients) will also be found to be concentrated with the actual weights.

المرشحات غير التكيفية التقليدية التي تستخدم في استخلاصِ المعلومات من إشارة إدخال معينة تكون عادة خطية وذات معاملات ثابتة مع الزمن. في هذه الحالةِ التقيد بالزمن يمكن التخلص منه عن طريق السَماح للمرشِحَ بتَغيير معاملاتِه اثناء عملياتِ التَرْشيح طبقاً لبعضِ المعايير التي تحقق الأمثلية المحدّدة مسبقاً. هذا لَهُ التأثيرُ المهمُ الذي يجعل استخدام المرشحات التكيفية في التطبيقات التي تحتاج تكيُّف ودقة في عملية الترشيح. إن تمثيل الأنظمة (system identification) أحد تطبيقات المَرْشحات التكيفية الكثيرةِ والتي لَها أهمية كبيرة في حقولِ أنظمة الاتصالاتِ ومعالجةِ الإشارة. الهدف الأساسي من هذا البحث هو إيجاد أفضل خوارزميةِ تحققِ أمثلية المنظومة أي أنها تَعطي أدنى معدل مربع خطأ (MSE) بين الإشارةِ المطلوبةِ والإشارة الفعليةِ لتَمثيل الأنظمة المجهولة. العديد مِنْ الخوارزميات سَتدرس في هذا البحث مثل خوارزمية اقل معدل مربع خطأ (LMS) ، شبكة الخلية العصبيةِ الخطيّةِ التكيفية (ADALINE) و الخوارزمية الوراثية (GA). ثمّ نعرض خوارزمية جديدة أسميناها (GALMS) والتي تستخدم أل (LMS) وال (GA) في أدائها. ستقوم هذه الخوارزمية بإيجاد احسن معامل تعلم (يعطي اقل (MSE)) عن طريق أل(GA) من ثم تطبيق هذا المعامل على أل (LMS) للحصول على أوزان (معاملات) المرشح المثالية والتي تماثل الأوزان الأصلية للمنظومة المجهولة .


Article
Comparison of the RLS and LMS Algorithms to Remove Power Line Interference Noise from ECG Signal
المقارنه بين خوارزمية (اقل معدل تربيع) و خوارزمية (تكرار اقل تربيع)لازالة ضوضاء قدرة الخط ألتداخلي من اشارة تخطيط القلب

Author: Noor K. Muhsin نور كمال محسن
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2010 Volume: 6 Issue: 2 Pages: 51-61
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Biomedical signal such as ECG is extremely important in the diagnosis of patients and is commonly recorded with a noise. Many different kinds of noise exist in biomedical environment such as Power Line Interference Noise (PLIN). Adaptive filtering is selected to contend with these defects, the adaptive filters can adjust the filter coefficient with the given filter order. The objectives of this paper are: first an application of the Least Mean Square (LMS) algorithm, Second is an application of the Recursive Least Square (RLS) algorithm to remove the PLIN. The LMS and RLS algorithms of the adaptive filter were proposed to adapt the filter order and the filter coefficients simultaneously, the performance of existing LMS algorithm of the adaptive filters cause completely removing of the PLIN comparing with the RLS algorithm that reducing the noise level only.

الاشارات الطبيه مثل اشارة تخطيط القلب مهمه جدا في تشخيص المرضى و عادة تسجل معها ضوضاء. هناك الكثير من انواع الضوضاء التي تسجل في البيئه الطبيه مثل ضوضاء قدرة الخط ألتداخلي. المرشحات المتكيفه اختيرت للتغلب على هذه العيوب، المرشحات المتكيفه بامكانها تغيير معاملات المرشح مع اعطاء رتبة المرشح. المهمه الاولى في هذا البحث هو تطبيق خوارزمية (اقل معدل تربيع)، المهمه الثانيه في هذا البحث هو تطبيق خوارزمية (تكرار اقل تربيع) لازالة ضوضاء قدرة الخط ألتداخلي. خوارزمية (اقل معدل تربيع) و خوارزمية (تكرار اقل تربيع) للمرشحات المتكيفه اختيرت لتهىء رتبة المرشح و عوامله بشكل متزامن. اداء خوارزمية (اقل معدل تربيع) تؤدي الى ازالة ضوضاء قدرة الخط ألتداخلي نهائيا مقارنة بخوارزمية (تكرار اقل تربيع) التي تؤدي الى تقليل مستواه فقط.


Article
Performance Analysis of Adaptive Noise Canceller using (NLMS) algorithm for Speech Communication Systems
تحليل الأداء لمزيل الضوضاء التكيفية باستخدام خوارزمية NLMS لأنظمة الاتصالات الصوتية

Author: Ghassan A. QasMarrogy غسان عمانوئيل سليم
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2018 Issue: 29 Pages: 103-116
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

Any received speech signal can be distorted by interference with an additive noise, which often can be recuperated by using special type of algorithms. In numerous wireless speech communication applications, although the speech noise characteristics are very fast , therefore, an adaptive noise canceller should be used to cancel the noise of the transmitted signal. Adaptive noise Cancellation filter is an alternative technique of estimating signals corrupted by additive noise or interference; adaptive filters such as Normalized Least Mean Squares (NLMS) algorithm have been used in a wide range of signal processing applications due to its simplicity in implementation and computation of removing the background noise and distortion. In this paper, an extensive study has been made to investigate the effects of different parameters, such as Filter length effect, step size effect , number of samples. The performance of NLMS filter for speech communication systems will be analyzed and discussed. Simulation results are presented to verify the analysis of the NLMS filter. All the results have been obtained using computer simulations built on MATLAB platform.

ان الاشارة المرسلة من مصدر الى مستلم و التي تحتوي على معلومات صوتية قد تتشوه عند الاستقبال عن طريق التداخل مع الضوضاء المضافة خلال الارسال، والتي غالبا ما يمكن استعادتها باستخدام نوع خاص من الخوارزميات الموجودة في العديد من التطبيقات اللاسلكية التي يستخدم فيها الصوت كنوع من الاشارة المرسلة، ان هذة التطبيقات المرسلة للصوت تكون فيها خصائص إشارة الصوت او الكلام مرسلة و مستلمة بسرعة جدا، وبالتالي، ينبغي أن يستخدم طريقة لازالة الضوضاء و الغاء ضجيج الإشارة المرسلة. لذلك يعد فلتر إلغاء الضوضاء التكيفي طريقة بديلة لتقدير و ارجاع الإشارات التي تضررت بسبب الضوضاء أو التداخل الإضافي، وقد استخدمت مرشحات تكيفية مثل خوارزمية أقل متوسطات المربعات (NLMS) في مجموعة واسعة من تطبيقات معالجة الإشارات بسبب بساطتها في التنفيذ وحسابها الدقيق في إزالة الضوضاء الخلفية والتشويه. في هذه البحث، سيتم تحليل ومناقشة مرشح (NLMS) لأنظمة الاتصالات الكلامية ومناقشتها. و سيتم عرض نتائج المحاكاة للتحقق من تحليل مرشح (NLMS) .


Article
A New Adaptive Filtering Algorithm for Signal Enhancement Problem with Hardware Implementation Using Arduino

Authors: Sameer AbdulKadhim Khudhaiyr --- Awwab Qasim Jumaah Althahab
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2016 Volume: 24 Issue: 3 Pages: 633-642
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

One of the most important issues in the area of digital signal processing is a signal noise cancellation that has been studied and given a considerable attention. In recent few years, adaptive filters have been used to cancel out different kinds of noise from analog signals based on many adaptive algorithms. The aim of this paper is to study and implement a real-time line enhancement problem (denoising) based on using Recursive Least Squares (RLS) and the modified version of RLS algorithms, which is proposed as a new adaptive algorithm (mRLS). Both are carried out in the microcontroller (Arduino). The main advantage of those algorithms is that they update the coefficient values of adaptive filters every single iteration until convergence is occurring. The performance analysis of the algorithms is assessed by showing the output of adaptive filters (denoised signals) and calculating the power signal to noise ratio (SNR). To verify their robustness, different values of random noise power are taken. It is observed and proved from the results, based on the above performance parameters, that the (mRLS) algorithm performs better than the (RLS) algorithm in terms of noise cancellation.

واحدة من أهم القضايا في مجال معالجة الإشارات الرقمية هو إلغاء اشارة الضوضاء والتي تم دراستها وإعطائها اهتماما كبيرا. في السنوات القليلة الماضية، تم استخدام المرشحات التكيفية لالغاء أنواع مختلفة من الضوضاء من الإشارات التناظرية بناء على العديد من الخوارزميات التكيفية. الهدف من هذا البحث هو دراسة وتنفيذ مشكلة تعزيز الاشارة في الوقت الحقيقي (تقليل الضوضاء) يقوم على استخدام خوارزمية المربع الاقل التكراري (RLS)، ونسخة معدلة من خوارزمية RLS، التي اقترحت في هذا البحث كخوارزمية جديدة. تم تنفيذ كلاهما في المتحكم الدقيق (اردوينو). والميزة الرئيسية لهذه الخوارزميات هي تحديث القيم لمعاملات المرشحات التكيفية كل تكرار واحد حتى حدوث التقارب. يتم تقييم تحليل أداء الخوارزميات بإظهار الناتج من المرشحات التكيفية (إشارات محسنة) واحتساب نسبة قدرة الإشارة إلى نسبة الضوضاء (SNR). للتحقق من متانة الخوارزميات، تؤخذ قيم مختلفة من قدرة الضوضاء. لوحظ وثبت من النتائج، استنادا إلى معايير الأداء المذكورة أعلاه، أن اداء خوارزمية (mRLS) أفضل من خوارزمية (RLS) من حيث إلغاء الضوضاء.

Listing 1 - 6 of 6
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (6)


Language

Arabic and English (4)

English (2)


Year
From To Submit

2018 (1)

2016 (1)

2015 (1)

2011 (1)

2010 (2)