Сравнительная характеристика базисов вейвлетов для представления речевых сигналов

dc.contributor.authorСтыскун, Г. М.
dc.contributor.authorСтискун, Г. М.
dc.contributor.authorStyskun, A. M.
dc.date.accessioned2014-07-21T13:52:04Z
dc.date.available2014-07-21T13:52:04Z
dc.date.issued2011
dc.description.abstractenWavelets allow us to delineate both a low frequency signal characteristics, and high-frequency components. This property is a significant advantage in problems of speech signal processing in comparison with the windowed Fourier transform, where, by varying the width of the window to choose the scale at which you want to highlight features in the signal. Discrete wavelet transform called the representation of signals in the form of a generalized Fourier series in the system of basic functions that arise from some source wavelet due to shift operations in time and change the time scale. The dependence of the relative error of approximation ofthe upper frequency spectrum, normalized to the scalefor two types of signals: the wavelet function and the Haar wavelet «Mexican hat».uk
dc.description.abstractruВейвлеты позволяют выделять одновременно как низкочастотные характеристики сигнала, так и высокочастотные составляющие. Это свойство является существенным преимуществом в задачах обработки речевых сигналов по сравнению с оконным преобразованием Фурье, где, варьируя ширину окна, приходится выбирать масштаб, на котором требуется выделять особенности в сигнале. Дискретным вейвлет-преобразованием называют представление сигналов в виде обобщенного ряда Фурье по системе базисных функций, возникающих из некоторого исходного вейвлета за счет операций сдвига во времени и изменения временного масштаба. Исследуется зависимость относительной ошибки аппроксимации от верхней частоты спектра, нормированной на величину масштаба, для двух типов сигналов: вейвлет-функции Хаара и вейвлета «Мексиканская шляпа».uk
dc.description.abstractukВейвлети дозволяють виділяти одночасно як низькочастотні характеристики сигналу, так і високочастотні складові. Ця властивість є суттєвою перевагою в задачах обробки мовних сигналів у порівнянні з віконним перетворенням Фур'є, де, варіюючи шириною вікна, вибираємо масштаб, на якому потрібно виділяти особливості в сигналі. Дискретним вейвлет-перетворенням називають подання сигналів у вигляді узагальненого ряду Фур'є за системою базисних функцій, які виникають з деякого вихідного вейвлета за рахунок операцій зсуву в часі і зміни часового масштабу. Досліджується залежність відносної помилки апроксимації від верхньої частоти спектру, нормованої на величину масштабу, для двох типівсигналів: вейвлет-функції Хаара і вейвлета «Мексиканський капелюх».uk
dc.format.pageС. 46-51uk
dc.identifier.citationСтыскун, Г. М. Сравнительная характеристика базисов вейвлетов для представления речевых сигналов / Г. М. Стыскун // Вісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування : збірник наукових праць. – 2011. – № 45. – С. 46–51.- Бібліогр.: 6 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/8152
dc.language.isoruuk
dc.publisherНТУУ «КПІ»uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectвейвлет-функция Хаараuk
dc.subjectвейвлет «Мексиканская шляпа»uk
dc.subjectпреобразование сигналовuk
dc.subjectwavelet function of Haaruk
dc.subjectwavelet «Mexican hat»uk
dc.subjectthe conversion of signalsuk
dc.subjectвейвлет-функція Хаараuk
dc.subjectвейвлет «Мексиканський капелюх»uk
dc.subjectперетворення сигналівuk
dc.subject.udc621.37uk
dc.titleСравнительная характеристика базисов вейвлетов для представления речевых сигналовuk
dc.title.alternativeПорівняльна характеристика базисів вейвлетів для представлення мовних сигналівuk
dc.title.alternativeComparative characteristics of the bases of wavelets to represent the speech signalsuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
45_046.pdf
Розмір:
788.73 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: