FREQUENCY SELECTIVE FILTERING USING WEIGHTED ORDER STATISTIC ADMITTING REAL-VALUED WEIGHTS / Filtros de Frecuencia Selectiva Basados en Orden Estadístico Admitiendo Poderaciones Reales

Resumen

In this paper, a weighted order statistic (WOS) filtering structure admitting real-valued weights is introduced. The proposed filtering approach can effectively address a number of signal and image processing applications that require robust bandpass or highpass operations where the underlying contamination follows a nonsymmetric heavy-tailed distribution. The effect of negative weighting in the filtering operation is studied under a statistical viewpoint using a weight monotonic test. Furthermore, an adaptive optimization algorithm for the design of this class of WOS filters is also introduced. Several computer simulations show the performance of the proposed filtering structure.

ABSTRACT
En este artículo, se desarrollan filtros de orden estadísticos ponderados (WOS del inglés weighted order statistic) admitiendo ponderaciones reales. El enfoque de filtrado propuesto puede ser utilizado eficientemente en innumerables aplicaciones de procesamiento de señales e imágenes que requieren filtrado robusto tipo paso-alto o paso-banda, donde la contaminación de fondo es un ruido de naturaleza impulsiva, modelado por distribuciones de “colas pesadas” asimétricas. El efecto de las ponderaciones negativas en el proceso de filtrado se analiza bajo un punto de vista estadístico empleando pruebas monotónicas ponderadas. Adicionalmente, también se presenta un algoritmo de optimización para el diseño de esta nueva familia de filtros no lineales. Se muestran numerosas simulaciones del desempeño de los filtros propuestos, así como también su correspondiente algoritmo de optimización.
Keywords: Procesamiento robusto de señales, Filtros no lineales, Ruido impulsivo, Orden estadístico ponderado, Filtros de mediana.