%0 Journal Article
%T Algoritmo conjunto Kalman-Haar aplicado al procesamiento de se ales Joint Kalman-Haar algorithm applied to signal processing
%A Alejandro Viegener
%A Ricardo O Sirne
%A Eduardo P. Serrano
%A Marcela Fabio
%J Revista de Matem芍tica Teor赤a y Aplicaciones
%D 2012
%I Centro de Investigaciones en Matem芍tica Pura y Aplicada (CIMPA)
%X En el marco del an芍lisis de se ales perturbadas por ruido, en esta presentaci車n proponemos una metodolog赤a de trabajo orientada a aprovechar la estimaci車n 車ptima del filtrado de Kalman, combin芍ndola con la caracterizaci車n que se logra aplicando un an芍lisis de multirresoluci車n (AMR) mediante onditas (wavelets). Desde el punto de vista del filtrado de Kalman este procedimiento mixto es cuasi 車ptimo, sin embargo la modificaci車n que se introduce permite la aplicaci車n simult芍nea de un esquema de eliminaci車n de ruido con wavelets; con esto disminuye el costo computacional de aplicar ambos procedimientos por separado. Nuestra propuesta consiste en procesar la se al por intervalos sucesivos no solapados, combinando el proceso de c芍lculo para el filtrado 車ptimo con un AMR usando la ondita de Haar. El m谷todo aprovecha la utilizaci車n conjunta de ambas herramientas (Kalman-Haar) y est芍 exento de problemas de borde relacionados con la segmentaci車n de la se al Under the analysis of signals disturbed by noise, in this paper we propose a working methodology aimed to seize the best estimate of combining Kalman filtering with the characterization that is achieved by applying a multiresolution analysis (MRA) using wavelets. From the standpoint of Kalman filtering this combined procedure is quasi-optimal, but the change to be made allows the simultaneous implementation of a scheme of wavelet denoising; with this decreases the computational cost of applying both procedures separately. Our proposal is to process the signal by successive non-overlapping intervals, combining the process for calculating the optimal filter with a MRA using the Haar wavelet. The method takes advantage of the combined use of both tools (Kalman-Haar) and is free from edge problems related to the signal segmentation
%K Procesamiento de se ales
%K filtro de Kalman
%K eliminaci車n de ruido con onditas
%K an芍lisis de multirresoluci車n
%K Signal processing
%K Kalman filter
%K wavelet denoising
%K multiresolution analysis
%U http://www.scielo.sa.cr/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1409-24332012000100003