SIGFIRE

- SIgnal FIltering and REcognition -

Das Program demonstriert eine automatische Klassifizierung und qualitative Aufwertung verrauschter Signale mit Hilfe einfacher neuronaler Netze. Durch die geschickte Kombination von Signalerkennung, Mittelwertbildung und Signalfilterung können selbst stark verrauschte Signale nahezu auf das Niveau ihrer reinen Ausgangsform geglättet werden.

screenshot

Einige Daten in Kurzform:

2 verschiedene Filterverfahren (siehe Dokumentation.pdf)

11 mit SNNS trainierte vollverbundene Feedforward-Netze:

3 für die Signalerkennung
jeweils 4 für die beiden Filterverfahren

verwendete Trainingsmethode:

backpropagation (SNNS)

unterstützte Signalformen:

Sinus
Rechteck
Sägezahn

zahlreiche Parameter einstellbar:

Rauschart und -anteil
Netzart für Filterung
Anzahl der Mittelwertbildungen für pre- und postprocessing
Anzahl der Filterstufen
Frequenz und Amplitude

eingebaute Recordingfunktion für SNNS-Patternfiles + flexibler Patternmaker

Binary für Linux zum Download:

sigfire_bin_1.0.tgz läuft derzeit (Oktober 2000) auf auf allen Linux-Maschinen der HTW.

Die Autoren stehen für eventuelle Rückfragen gern zur Verfügung.