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Reducción de ruido en señales de espectroscopia raman

dc.contributor.advisor Hunt, Shawn D.
dc.contributor.author Quintero Pizo, Luis A.
dc.contributor.college College of Engineering en_US
dc.contributor.committee Vélez Reyes, Miguel
dc.contributor.committee Manian, Vidya
dc.contributor.department Department of Electrical and Computer Engineering en_US
dc.contributor.representative Hernández Rivera, Samuel P.
dc.date.accessioned 2019-05-15T17:59:32Z
dc.date.available 2019-05-15T17:59:32Z
dc.date.issued 2008
dc.description.abstract En este documento se desarrollan algoritmos de reducción de ruido para mejorar señales de espectroscopia Raman manteniendo la información de la señal. Dos tipos de ruido afectan las medidas, ruido impulsivo causado por radiación de alta energía y rayos cósmicos, y ruido aleatorio producido en la estimación de la dispersión Raman. Dos etapas secuenciales fueron desarrolladas para procesar imágenes Raman; la primera etapa trata de remover ruido impulsivo y la segunda reduce el ruido aleatorio. Los algoritmos fueron probados con datos reales, así como datos sintéticos, y comparados usando el promedio del cuadrado de los errores (MSE por sus siglas en ingles) y la norma infinita (L∞). Con relación a la reducción de ruido aleatorio, los resultados muestran un mejor comportamiento para eliminación de ruido con Wavelets, en términos de MSE y L∞, en comparación con los filtros Kalman y el ampliamente usado filtro de Savitzky-Golay. en_US
dc.description.abstract Noise reduction algorithms were developed in order to improve Raman spec- troscopy signals while preserving signal information. Two kinds of noise affect the measurements, impulsive noise caused by high-energy radiation and cosmic rays, and random noise produced in Raman backscattering estimation. Two sequential stages were developed to process the Raman images; the first stage attempts to remove the impulsive noise and the second one reduces the random noise. The explored algorithms have been tested using real data as well as synthetic data, and compared using the Means Squared Error (MSE) and the Infinity Norm (L∞). In terms of random noise reduction, results show Wavelet denoising performs better, in the sense of MSE and L∞, compared to Kalman filters and the widely used Savitzky-Golay filter. en_US
dc.description.graduationYear 2008 en_US
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.11801/2355
dc.language.iso es en_US
dc.rights.holder (c) 2008 Luis Arcesio Quintero Pizo en_US
dc.rights.license All rights reserved en_US
dc.title Reducción de ruido en señales de espectroscopia raman en_US
dc.type Thesis en_US
dspace.entity.type Publication
thesis.degree.discipline Electrical Engineering en_US
thesis.degree.level M.S. en_US
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INEL_QuinteroPizoL_2008.pdf
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