Super-Resolution Method Based on Wavelet Atomic Functions in Images and Video Sequences

Ponomarev, Vladimir Il'ich; Кравченко, В. Ф.; Gomeztagle, Francisco

doi:10.1615/telecomradeng.v68.i9.10

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“…Asimismo, un tema de investigación son las Funciones Atómicas (AF's) las cuales comenzaron a ser estudiadas en 1963. Éstas funciones presentan una gran variedad de aplicaciones como se muestran en (Brysina et al, 2018), (Budunova and Kravchenko, 2021), (Hernandez-Matamoros et al, 2020), (Kravchenko et al, 2009(Kravchenko et al, , 2020, (Perez-Daniel et al, 2013), (Ponomarev et al, 2009).…”

Section: Introductionunclassified

Interfaz cerebro-computadora para la codificacion de clave morse mediante señales cerebrales

Garza-Abdala¹,

Escamilla-Hernández²,

Ramos-Velasco

et al. 2022

ICBI

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La necesidad de poder ofrecer a personas con discapacidad un sistema de comunicación de una manera mucho más efectiva nos lleva a realizar el presente trabajo donde se presenta un decodificador de parpadeos en código Morse. Para lograr la meta deseada se obtienen señales cerebrales utilizando el casco EMOTIV Insight. Los canales utilizados son: AF3, AF4, ya que estos muestran la mayor perturbación de onda debido a los parpadeos. Posteriormente, se realiza el filtrado de los canales con un filtro de respuesta al pulso finita (FIR), el cual es diseñado utilizando diferentes funciones de ventana tanto clásicas como basadas en la teoría de Funciones Atómicas (AF), con el fin de hacer una comparación de los resultados al usar diferentes funciones de ventana. Los resultados muestran una mejor clasificación del tipo de parpadeos debido a una mejor respuesta en frecuencia del filtro FIR al usar funciones de ventana basadas en la teoría de AF.

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Section: Introductionunclassified

Interfaz cerebro-computadora para la codificacion de clave morse mediante señales cerebrales

Garza-Abdala¹,

Escamilla-Hernández²,

Ramos-Velasco

et al. 2022

ICBI

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Spectral Estimation of Digital Signals by the Orthogonal Kravchenko Wavelets $\{\widetilde{h_{a}(t)}\}$

Кравченко

Meana

Ponomaryov

et al. 2009

Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications

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In this article, the approach based on the orthogonal Kravchenko wavelets { } () a h t is proposed. There is shown that obtained structures have some advantages in comparison with spectral wave analysis of ultra wideband (UWB) signals that are widely used in the remote sensing. This approach based on application of wavelets as spectral kernels is considered in the problems of digital UWB signal processing. In communication theory, the signals are represented in the form of linear combination of elementary functions. Application of spectral analysis of UWB signals in basis of digital functions in comparison with the spectral harmonious analysis gives certain advantages which are defined by the physical nature of the signal representation. Optimal processing in spectral area in comparison with the time possesses has advantages on application of numerical algorithms. The physical characteristics and analysis of numerical experiment confirm efficiency of new wavelets in the spectral estimation and digital UWB signal processing.

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Recognition of ECG signals using wavelet based on atomic functions

Hernandez-Matamoros

Fujita

Escamilla-Hernández

et al. 2020

Biocybernetics and Biomedical Engineering

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Super-Resolution Method Based on Wavelet Atomic Functions in Images and Video Sequences

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Interfaz cerebro-computadora para la codificacion de clave morse mediante señales cerebrales

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Spectral Estimation of Digital Signals by the Orthogonal Kravchenko Wavelets $\{\widetilde{h_{a}(t)}\}$

Recognition of ECG signals using wavelet based on atomic functions

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