Denoising cosmic rays radio signal using Wavelets techniques
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68378271%3A_____%2F22%3A00566517" target="_blank" >RIV/68378271:_____/22:00566517 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://pos.sissa.it/395/260" target="_blank" >https://pos.sissa.it/395/260</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.22323/1.395.0260" target="_blank" >10.22323/1.395.0260</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Denoising cosmic rays radio signal using Wavelets techniques
Popis výsledku v původním jazyce
Estimating a signal embedded in noise requires taking advantage of any prior information about the signal and noise. Until recently, signal processing estimation was primarily Bayesian and linear. Non-linear smoothing algorithms existed in statistics, but these procedures were often ad-hoc and complex. Donoho and Johnstone proved that a simple thresholding algorithm on an appropriate basis could be a nearly optimal non-linear estimator. A radio signal induced from cosmic ray is very well described, for example, by the Daubechies wavelets as a basis, allowing the thresholding to be as safe (or more) as a linear estimation. The best basis search or a pursuit algorithm may also improve the thresholding performance as it adapts the basis to the noisy data.n
Název v anglickém jazyce
Denoising cosmic rays radio signal using Wavelets techniques
Popis výsledku anglicky
Estimating a signal embedded in noise requires taking advantage of any prior information about the signal and noise. Until recently, signal processing estimation was primarily Bayesian and linear. Non-linear smoothing algorithms existed in statistics, but these procedures were often ad-hoc and complex. Donoho and Johnstone proved that a simple thresholding algorithm on an appropriate basis could be a nearly optimal non-linear estimator. A radio signal induced from cosmic ray is very well described, for example, by the Daubechies wavelets as a basis, allowing the thresholding to be as safe (or more) as a linear estimation. The best basis search or a pursuit algorithm may also improve the thresholding performance as it adapts the basis to the noisy data.n
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10303 - Particles and field physics
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
—
Ostatní
Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of Science
ISBN
—
ISSN
1824-8039
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
260
Název nakladatele
Sissa Medilab srl
Místo vydání
Trieste
Místo konání akce
Berlin
Datum konání akce
12. 7. 2021
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—