Оценка СКО шума

[Dmitrii]

Здравствуйте!!!

Вопрос у меня следующий. Предположим, имеется аддитивная смесь полезного сигнала и вредного мешающего шума. Про шум ничего неизвестно (неизвестны его стат. характеристики, спектральная плотность мощности), достоверно лишь то, что он присутсвует в смеси.

Вопрос: Как можно количественно (приближенно) оценить ско (среднеквадратическое отклонение) шума в смеси? И вообще, какие статистические характеристики (именно шума) можно определить приближенно по графику смеси сигнала с шумом?

С уважением,

Dmitrii

[G^a]

Dmitrii писал(а):

Вопрос у меня следующий. Предположим, имеется аддитивная смесь полезного сигнала и вредного мешающего шума. Про шум ничего неизвестно (неизвестны его стат. характеристики, спектральная плотность мощности), достоверно лишь то, что он присутсвует в смеси.

А про сигнал что известно?

Dmitrii писал(а):

Вопрос: Как можно количественно (приближенно) оценить ско (среднеквадратическое отклонение) шума в смеси? И вообще, какие статистические характеристики (именно шума) можно определить приближенно по графику смеси сигнала с шумом?

Если про сигнал ничего не известно, то никакие. Ибо не понятно тогда что есть полезный сигнал, а что шум. Нет критериев фильтрации и принятия решения.

[Dmitrii]

Известно, что шум явяляется высокочастотным и низкоэнергетическим процессом по сравнению с сигналом. Можно ли исходя из этого, может быть с помощью каких-то преобразований, оценить ско шума?

С уважением,

Dmitrii

[G^a]

Dmitrii писал(а):

Известно, что шум явяляется высокочастотным и низкоэнергетическим процессом по сравнению с сигналом. Можно ли исходя из этого, может быть с помощью каких-то преобразований, оценить ско шума?

Можно. Фильтруете свою смесь, убирая из неё сигнал, после чего исследуете остаток статистическими методами при разных гипотезах и получаете необходимое Вам ско шума.

[Dmitrii]

Спасибо за совет!!!

Эта идея очень хорошая, я и сам о ней думал. Но дело в том, что эту фильтрацию необходимо вычислять для набора функций, адаптивно выделяемых из сигнала (по аналогии с вейвлет-разложением сигнала на набор уровней). И для каждой функции (по крайней мере, первых 3-4) необходимо определить ско шумовой составляющей, чтобы затем занулить те отсчеты, которые соответствуют шуму. Поэтому фильтрация в данном случае может оказаться нерациональной, т.к. само разложение сигнала на набор функций - и есть, по сути, фильтрация.

С уважением,

Dmitrii

[незваный гость]

Простите, не понимаю. Есть же фильтры, например, Чебышёвские, эллиптические, … , которые просто давят сигнал ниже определенной частоты. Что Вы имеете в виду?

[G^a]

Dmitrii писал(а):

Но дело в том, что эту фильтрацию необходимо вычислять для набора функций, адаптивно выделяемых из сигнала (по аналогии с вейвлет-разложением сигнала на набор уровней).

Извините, но это набор слов. Расшифруйте, пожалуйста, смысл, который Вы вложили в своё предложение. А также прочитайте книги по основам цифровой обработки сигналов, по теории фильтрации. Вам это позволит лучше понять предметную область из которой Вы формулируете свою задачу.

Dmitrii писал(а):

...т.к. само разложение сигнала на набор функций - и есть, по сути, фильтрация.

Разложение сигнала по функциональному базису - это далеко ещё не фильтрация!

В общем совет, читайте книги.

С уважением,
G^a.