Novel RBF Approximation Method Based on Geometrical Properties for Signal Processing

Show simple item record
dc.contributor.authorSkala, Václav
dc.contributor.authorČervenka, Martin
dc.date.accessioned2022-04-04T10:00:09Z
dc.date.available2022-04-04T10:00:09Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractInterpolační a aproximační metody jsou široce používány v mnoha oblastech. Lze je rozdělit na metody teselační v datové doméně a na metody bezsíťové, které nevyžadují doménové teselace rozptýlených dat. Interpolace a aproximace rozptýlených n-dimenzionálních dat pomocí radiálních bázových funkcí (RBF) vede k řešení lineárního systému rovnic. Tento příspěvek představuje nový přístup k aproximaci RBF na základě analýzy geometrických vlastností signálů, tj. vzorkovaných křivek. Rovněž byla použita nově vyvinutá radiální bázová funkce, která prokázala lepší přesnost aproximace. Experimentální srovnání několika RBF funkcí (Gauss, Thin-Plate Spline, CS-RBF a nově navržená RBF) je popsáno s analýzou jejich vlastností. Zvláštní pozornost byla věnována přesnosti a podmíněnosti. Navrhovaný přístup lze rozšířit na případ vyšší dimenze a na vektorová data, např. průtok tekutinycs
dc.description.abstract-translatedInterpolation and approximation methods are widely used in many areas. They can be divided to methods based on meshing (tessellation) of the data domain and to meshless (meshfree) methods, which do not require the domain tessellation of scattered data. Scattered n-dimensional data radial basis function (RBF) interpolation and approximation leads to a solution of linear system of equations. This contribution presents a new approach to the RBF approximation based on analysis of geometrical properties of signals, i.e. sampled curves. Also a newly developed radial basis function was used and proved better precision of approximation. Experimental comparison of several RBF functions (Gauss, Thin-Plate Spline, CS-RBF and a new proposed RBF) is described with analysis of their properties. Special attention was taken to the precision of approximation and conditionality issues. The proposed approach can be extended to a higher dimensional case and for vector data, e.q. fluid flow, too.en
dc.format6 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationSKALA, V. ČERVENKA, M. Novel RBF Approximation Method Based on Geometrical Properties for Signal Processing. In INFORMATICS 2019. Piscataway: IEEE, 2019. s. 451-456. ISBN: 978-1-72813-181-8cs
dc.identifier.document-number610452900074
dc.identifier.doi10.1109/Informatics47936.2019.9119276
dc.identifier.isbn978-1-72813-181-8
dc.identifier.obd43929007
dc.identifier.uri2-s2.0-85087090327
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/47304
dc.language.isoenen
dc.project.IDSGS-2019-016/Syntéza a analýza geometrických a výpočetních modelůcs
dc.project.IDGA17-05534S/Meshless metody pro vizualizaci velkých časově-prostorových vektorových datcs
dc.publisherIEEEen
dc.relation.ispartofseriesInformatics 2019en
dc.rightsPlný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům.cs
dc.rights© IEEEen
dc.rights.accessrestrictedAccessen
dc.subjectaproximacecs
dc.subjectradiální bázové funkcecs
dc.subjectRBFcs
dc.subjectzpracování signálucs
dc.subjectpočítačová grafikacs
dc.subjectmetody bez sítícs
dc.subject.translatedapproximationen
dc.subject.translatedradial basis functionen
dc.subject.translatedRBFen
dc.subject.translatedsignal processingen
dc.subject.translatedcomputer graphicsen
dc.subject.translatedmeshless methodsen
dc.titleNovel RBF Approximation Method Based on Geometrical Properties for Signal Processingen
dc.title.alternativeNová RBF aproximační metoda založená na geometrických vlastnostech pro zpracování signálu s novou RBF funkcí: experimentální srovnánícs
dc.typekonferenční příspěvekcs
dc.typeConferenceObjecten
dc.type.statusPeer-revieweden
dc.type.versionpublishedVersionen

Files

Original bundle
Showing 1 - 1 out of 1 results
No Thumbnail Available
Name:
Červenka,Skala Informatics_2019.pdf
Size:
473.5 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download

Collections

OBD
 Conference Papers (KIV)