Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Tyburek, K." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Automatyczna klasyfikacja instrumentów szarpanych w multimedialnych bazach danych
Automatic classification of string instruments in multimedia databases
Autorzy:
Cudny, W.
Tyburek, K.
Kosiński, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152592.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
widmo sygnału
deskryptory
pizzicato
chordofony
MPEG-7 standard
audio signals
frequency domain
descriptors
classification
chordophones
Opis:
Klasyfikacją i agregacją danych multimedialnych zajmuje się standard MPEG-7, który dostarcza szereg podstawowych deskryptorów opisujących dźwięk. Wzorując się na istniejącym standardzie MPEG-7 stworzono nowe deskryptory rozpoznające konkretne instrumenty muzyczne. Głównym zadaniem postawionym w badaniach jest takie zdefiniowanie deskryptorów w przestrzeni widmowej, które w połączeniu z określonymi algorytmami przeszukiwań pozwolą na prawidłową interpretację źródła dźwięku z artykulacją piccicato. Do badań wybrano grupę strunowych instrumentów muzycznych znaną pod nazwą chordofonów.
Classification and agregation of multimedia data used, for example in production processes of TV and radio stations is made by the use of MPEG-7 staandard. Searching process can be speed up if an appropriate labeling (indexing) of signals is used. The paper concerns determination of a set of descriptors in the spectrum domain which can allow to classify pizzicato sound signals generated by 8 different chordophone instruments being a subset of strings.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 5, 5; 33-35
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Computational gait analysis for post-stroke rehabilitation purposes using fuzzy numbers, fractal dimension and neural networks
Autorzy:
Prokopowicz, P.
Mikołajewski, D.
Tyburek, K.
Mikołajewska, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/202175.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
computational analysis
spatio-temporal gait parameters
fuzzy analysis
gait classification
disorder recognition
Opis:
Computational gait analysis constitutes a useful tool for quantitative assessment of gait disturbances, improving functional diagnosis, assessment of treatment planning, and monitoring of disease progress. There is little research on use of computational gait analysis in neurorehabilitation of post-stroke survivors, but current evidence on its clinical application supports a favorable cost-benefit ratio. The research was conducted among 50 adult people: 25 of them after ischemic stroke constituted the study group, and 25 healthy volunteers constituted the reference group. Study group members were treated for 2 weeks (10 neurorehabilitation sessions). Spatio-temporal gait parameters were assessed before and after therapy and compared using a novel fuzzy-based assessment tool, fractal dimension measurement and gait classification based on artificial neural networks. Measured results of rehabilitation (changes of gait parameters) were statistically relevant and reflected recovery. There is good evidence to extend its use to patients with various gait diseases undergoing neurorehabilitation. However, methodology for properly conducting and interpreting the proposed assessment and analysis procedures, providing validity and reliability of their results remains a key issue. More objective clinical reasoning, based on proposed novel tools, requires further research.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2020, 68, 2; 191-198
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies