Robuste Pulsdetektion für die Ultraschall-Computertomographie ...

4.2. KLASSIFIKATION FÜR DIE PARAMETERSCHÄTZUNG
ningsdatensatz, anzuwenden und deren Eignung zu prüfen. Alle Vorgänge lassen
sich dabei komfortabel über eine grafische Nutzerschnittstelle steuern (Abbildung
4.2).
4.2.3 Matched-Wavelet
Abbildung 4.2: WEKA Oberfläche
Die Daten für das Data-Mining-Tool WEKA wurden durch die Wavelet-Trans-
formation des Signals mit einem angepassten Wavelet gewonnen. Dieses Wave-
let wurde nach dem Algorithmus aus Kapitel 3.1 an das zur Anregung der Ul-
traschallwandler verwendete Signal angepasst. Die Abbildung 4.3 (a) zeigt die
momentan verwendete Pulsform (coded excitation) und in (b) das zugehörige
angepasste Wavelet. Das hohe Maß an
Übereinstimmung ist deutlich zu erken-
nen und so sollte das Matched-Wavelet eine bessere Detektion ermöglichen als
Standard-Wavelets, die nicht an die Signalform angepasst sind.
4.2.4 Trainingsdatensatz
Um eine Auswertung der Signaldaten überhaupt erst zu ermöglichen, musste
zunächst entschieden werden, welche Daten verwendet, wie sie gewonnen werden
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