Signal processing using the self-deconvolving data reconstruction algorithm

   
   

A signal processing algorithm has been developed in which a filter function is extracted from degraded data through mathematical operations. The filter function can then be used to restore much of the degraded content of the data through use of any deconvolution algorithm. This process can be performed without prior knowledge of the detection system, a technique known as blind deconvolution. The extraction process, designated Self-deconvolving Data Reconstruction Algorithm (SeDDaRA), has been used successfully to restore digitized photographs, digitized acoustic waveforms, and other forms of data. The process is non-iterative, computationally efficient, and requires little user input. Implementation is straight-forward, allowing inclusion into all types of signal processing software and hardware. The novelty of the invention is the application of a power law and smoothing function to the degraded data in frequency space. Two methods for determining the value of the power law are discussed. The first method is by educated guess where the value is deemed a constant of frequency that ranges between zero and one. This approach requires no knowledge of the original data or the degradation and is quite effective. The second method compares the frequency spectrum of the degraded data to the spectrum of a signal with the desired frequency response. This approach produces a superior result, but requires additional processing.

Um algoritmo processar de sinal foi desenvolvido em que uma função do filtro é extraída dos dados degradados com as operações matemáticas. A função do filtro pode então ser usada restaurar muito do índice degradado dos dados com o uso de todo o algoritmo do deconvolution. Este processo pode ser executado sem o conhecimento prévio do sistema da deteção, uma técnica sabida como o deconvolution cego. O processo da extração, designado algoritmo do reconstruction dos dados do self-deconvolving-deconvolving (SeDDaRA), foi usado com sucesso restaurar fotografias digitadas, waveforms acústicos digitados, e outros formulários dos dados. O processo é non-iterative, computacionalmente eficiente, e requer o usuário pequeno input. A execução é straight-forward, permitindo o inclusion em todos os tipos de software e de ferragem processar de sinal. O novelty da invenção é a aplicação de uma lei do poder e função alisar aos dados degradados no espaço da freqüência. Dois métodos para determinar o valor da lei do poder são discutidos. O primeiro método é pela suposição educada onde o valor é julgado uma constante da freqüência que varia entre zero e um. Esta aproximação não requer nenhum conhecimento dos dados originais ou da degradação e é completamente eficaz. O segundo método compara o spectrum da freqüência dos dados degradados ao spectrum de um sinal com a resposta de freqüência desejada. Esta aproximação produz um resultado superior, mas requer processar adicional.

 
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