МЕТОДИКА ВІДОКРЕМЛЕННЯ ШУМІВ У СПЕКТРОГРАМІ ВІД РЕАЛЬНИХ ДАНИХ ЗА ДОПОМОГОЮ ПОРОГОВОЇ БІНАРИЗАЦІЇ

Анотація

Спектральний аналіз є важливим інструментом у багатьох наукових і технічних дисциплінах, таких як
радіотехніка, акустика, телекомунікації та медична діагностика. Однак основною проблемою, що знижує
ефективність цього аналізу, є наявність шумових компонент у спектрограмі, які можуть суттєво
спотворювати результати й ускладнювати подальшу обробку сигналів. Присутність шумів, що мають різні
характеристики, може негативно впливати на точність визначення корисного сигналу, створюючи додаткові
труднощі при його інтерпретації та використанні.
Традиційні методи фільтрації не завжди ефективні для усунення шумових компонент, особливо коли
вони мають складну структуру або змінюються в реальному часі. Зокрема, звичайні фільтри можуть не
враховувати локальні варіації рівня шуму, що призводить до зниження якості очищених даних. Тому пошук
нових методів для ефективного виділення корисного сигналу і фільтрації шумів є актуальним завданням.
У статті запропоновано новий алгоритм обробки спектрограм, заснований на пороговій бінаризації,
який дозволяє ефективно виділяти активні сигнали та усувати фонові шумові компоненти. Для реалізації
алгоритму використано поєднання двох бібліотек для обробки зображень – SkiaSharp та OpenCV.
Це забезпечує не тільки гнучкість і високу продуктивність під час обробки спектрограм, але й можливість
адаптації до різних умов спектрального середовища.
Запропонований метод дозволяє значно зменшити вплив випадкових флуктуацій рівня шуму, підвищуючи
точність аналізу і достовірність результатів. Використання порогової бінаризації з адаптивним визначенням
порогових значень дає змогу зберегти важливі частотні компоненти сигналу та ефективно усувати зайві
шумові елементи. Застосування цієї технології може значно покращити спектральний аналіз у реальному часі,
забезпечуючи підвищену стійкість до змін умов навколишнього середовища.
Таким чином, запропонований алгоритм є перспективним для подальшого застосування у різних сферах,
де важливим є точний аналіз частотних характеристик сигналів. Окрім того, метод може бути
використаний для покращення якості спектрального моніторингу, акустичного аналізу, а також у задачах
розпізнавання сигналів у радіоелектронних системах.Спектральний аналіз є важливим інструментом у багатьох наукових і технічних дисциплінах, таких як
радіотехніка, акустика, телекомунікації та медична діагностика. Однак основною проблемою, що знижує
ефективність цього аналізу, є наявність шумових компонент у спектрограмі, які можуть суттєво
спотворювати результати й ускладнювати подальшу обробку сигналів. Присутність шумів, що мають різні
характеристики, може негативно впливати на точність визначення корисного сигналу, створюючи додаткові
труднощі при його інтерпретації та використанні.
Традиційні методи фільтрації не завжди ефективні для усунення шумових компонент, особливо коли
вони мають складну структуру або змінюються в реальному часі. Зокрема, звичайні фільтри можуть не
враховувати локальні варіації рівня шуму, що призводить до зниження якості очищених даних. Тому пошук
нових методів для ефективного виділення корисного сигналу і фільтрації шумів є актуальним завданням.
У статті запропоновано новий алгоритм обробки спектрограм, заснований на пороговій бінаризації,
який дозволяє ефективно виділяти активні сигнали та усувати фонові шумові компоненти. Для реалізації
алгоритму використано поєднання двох бібліотек для обробки зображень – SkiaSharp та OpenCV.
Це забезпечує не тільки гнучкість і високу продуктивність під час обробки спектрограм, але й можливість
адаптації до різних умов спектрального середовища.
Запропонований метод дозволяє значно зменшити вплив випадкових флуктуацій рівня шуму, підвищуючи
точність аналізу і достовірність результатів. Використання порогової бінаризації з адаптивним визначенням
порогових значень дає змогу зберегти важливі частотні компоненти сигналу та ефективно усувати зайві
шумові елементи. Застосування цієї технології може значно покращити спектральний аналіз у реальному часі,
забезпечуючи підвищену стійкість до змін умов навколишнього середовища.
Таким чином, запропонований алгоритм є перспективним для подальшого застосування у різних сферах,
де важливим є точний аналіз частотних характеристик сигналів. Окрім того, метод може бути
використаний для покращення якості спектрального моніторингу, акустичного аналізу, а також у задачах
розпізнавання сигналів у радіоелектронних системах.