From: A novel approach to extracting useful information from noisy TFDs using 2D local entropy measures
SNR | Proposed method | Local entropy-based algorithm | RICI TFD threshold | 10% | 15% | 20% |
---|---|---|---|---|---|---|
Signal 1 | ||||||
−3 dB | F1= 0.685 | F1= 0.577 | F1= 0.667 | F1= 0.648 | F1= 0.675 | F1= 0.658 |
0 dB | F1= 0.756 | F1= 0.665 | F1= 0.757 | F1= 0.723 | F1= 0.677 | F1= 0.617 |
3 dB | F1= 0.845 | F1= 0.772 | F1= 0.791 | F1= 0.794 | F1= 0.722 | F1= 0.66 |
6 dB | F1= 0.915 | F1= 0.81 | F1= 0.823 | F1= 0.495 | F1= 0.495 | F1= 0.495 |
10 dB | F1= 0.928 | F1= 0.827 | F1= 0.92 | F1= 0.495 | F1= 0.495 | F1= 0.495 |
Signal 2 | ||||||
−3 dB | F1= 0.688 | F1= 0.553 | F1= 0.769 | F1= 0.608 | F1= 0.634 | F1= 0.621 |
0 dB | F1= 0.778 | F1= 0.649 | F1= 0.721 | F1= 0.693 | F1= 0.691 | F1= 0.654 |
3 dB | F1= 0.834 | F1= 0.782 | F1= 0.813 | F1= 0.768 | F1= 0.722 | F1= 0.659 |
6 dB | F1= 0.869 | F1= 0.826 | F1= 0.863 | F1= 0.479 | F1= 0.479 | F1= 0.479 |
10 dB | F1= 0.885 | F1= 0.868 | F1= 0.827 | F1= 0.479 | F1= 0.479 | F1= 0.479 |