Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "sounds" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    System wspierający diagnostykę rodzin pszczelich
    A support system for the diagnosis of bee colonies
    Autorzy:
    Krzywoszyja, G.
    Andrzejewski, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/157623.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    diagnostyka
    dźwięki
    pszczoły
    stan
    bees
    condition
    diagnostics
    sounds
    Opis:
    W artykule opisano konstrukcję systemu diagnostycznego, przeznaczonego do obserwacji zachowań pszczół. Główna część artykułu zawiera ocenę możliwości wydobycia informacji z dźwięków wytwarzanych przez pszczoły. Celem badań jest rozpoznanie stanów rodziny pszczelej oraz ich klasyfikacja. Opisano proces tworzenia modeli dźwięków oraz redukcji ich wymiarów. Przedstawiono obrazy otrzymane w diagnostycznej przestrzeni obserwacji stanów. W części końcowej opisano proces badania wybranego strumienia dźwięków i podjęto próbę interpretacji otrzymanych wyników.
    The design of a diagnostic system to observe the behavior of bees is described. The main part of the paper contains an assessment of the possibility of extracting information from sounds produced by bees. The aim of the study is to identify the states of colonies and their classification. It describes the processes modeling the sounds and reducing their size. Experimental images created in the diagnostic state space are shown. Finally, the process of testing a selected stream of sounds is outlined and an attempt to interpret the results is made.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 11, 11; 978-981
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza i modelowanie sygnałów osłuchu płuc
    Analysis and modelling of lung sounds
    Autorzy:
    Wiśniewski, M.
    Zieliński, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/154827.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    osłuch płuc
    modelowanie
    oddech
    świsty
    chest auscultation
    modeling
    lung sounds
    wheezes
    Opis:
    Artykuł dotyczy problematyki modelowania sygnałów pozyskanych podczas osłuchu płuc. Oprócz modelu normalnego oddechu zdrowego pacjenta, przedstawiono opracowany model świstów astmatycznych, jednego z najpopularniejszych objawów zaburzenia oddychania. Biorąc pod uwagę fakt, że świsty osadzone są na tle normalnego oddechu, w artykule przedstawiono metodykę wyliczania poprawnego stosunku sygnałów tonalnych świstu do sygnału normalnego oddechu. Przeprowadzono również analizę przedziałów częstotliwości tonów występujących w świstach rzeczywistych.
    The paper addresses a problem of modelling lung sounds. Apart from typical human breath of a healthy person, the model of asthma wheeze, one of the most often breathing disorders, is presented. Since wheezes are embedded in normal human breath, the methodology of signal-to noise (wheeze-to-breath) ratio calculation is discussed in the paper. The frequency range of wheezes present in real recordings is investigated in this work, too. Section 2 specifies signals that are obtained during the chest auscultation. In Section 3 feature identification and signal modelling of normal lung sounds are made. In this section the distribution of signal samples and the mean signal spectrum are shown in the figures. Section 4 describes identification of real signal features and modelling of wheezes. This section presents histograms of SNR (Signal to Noise Ratio or Wheeze-to-Breath Ratio), number of tones in wheezes and tone frequencies for real signals and generated tonalities. The model verification results obtained with use of tonality detection algorithms are given in Section 6. The short conclusions and a list of references are at the end of the paper.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 4, 4; 383-386
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metoda filtracji sygnału fonokardiograficznego
    Denoising method for heart sounds
    Autorzy:
    Wilk, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156082.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sygnał FKG
    adaptacyjna filtracja zakłóceń
    analiza falkowa
    heart sounds
    adaptive noise cancellation
    wavelet analysis
    Opis:
    Zakłócenia zewnętrzne (tj. sygnały akustyczne pochodzące z otoczenia), które występują podczas rejestracji tonów i szmerów serca (tzw. sygnału FKG) za pomocą stetoskopu z mikrofonem, znacznie utrudniają analizę zjawisk osłuchowych. W artykule przedstawiono metodę adaptacyjnej filtracji zakłóceń zewnętrznych. Jako sygnał wejściowy filtru LMS przyjęto aproksymację sygnału FKG uzyskaną na podstawie analizy falkowej zakłóconego FKG. Natomiast na wejście referencyjne filtru LMS podano zmodyfikowany sygnał reprezentujący zakłócenia zewnętrzne zarejestrowane drugim mikrofonem. Proponowana metoda daje lepsze rezultaty niż filtracja adaptacyjna przeprowadzona bezpośrednio na zarejestrowanych sygnałach.
    Auscultation is one of the most important non-invasive and simple diagnostic tools for detecting disorders of cardiac diseases. The intelligent stethoscope with microphone allows us to acquire and analyze heart sounds (produced by the mechanical action of the heart) objectively. In daily life various noise components, especially from a noisy environment, make the diagnostic evaluation of a phonocardiographic signal (i.e. FCG) difficult or in some cases even impossible. Heart sounds and additive external noises usually overlap in the frequency domain. This paper presents a novel wavelet-based adaptive denoising method for external noise cancellation from the FCG signal. Heart sounds and acoustic ambient noises were recorded separately by two microphones at the same time (Fig. 1). At first, the recorded signals are decomposed by DWT using "coif5" wavelet. The sum of the details at levels from 5 up to 8 gives an acceptable approximation of the FCG signal (Fig. 3) and it was used as the primary input of the LMS adaptive filter (Fig. 2). The reference signal required for the LMS filter was derived from the modified wavelet coefficients of the acquired noise signal (Fig. 5). This signal is highly correlated with artifacts in the FCG signal and it provides better results of adaptive noise cancellation than the raw signal corresponding to acoustic ambient noise. The comparison between the power of the FCG signal segments, including, and void of, external noise, and the power of the filtered signal can be used to measure the filtering effectiveness. The results show that the proposed method is a promising technique for external noise reduction in the FCG signal.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 12, 12; 1495-1497
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wirtualny stetoskop do badania tonów podstawowych serca
    Virtual stethoscope for study of the first and second heart sounds
    Autorzy:
    Wilk, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/158003.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    tony podstawowe serca
    transformata falkowa
    transformata Hilberta
    przyrząd wirtualny
    first and second heart sounds
    wavelet transform
    Hilbert transform
    virtual instrument
    Opis:
    W artykule zaprezentowano wirtualny stetoskop, który został opracowany w środowisku LabVIEW do cyfrowej rejestracji i analizy (w post procesie) tonów oraz szmerów serca. Sygnały akustyczne serca są rejestrowane za pomocą stetoskopu z mikrofonem. W pracy szczegółowo omówiono metodę detekcji tonów podstawowych serca na podstawie analizy falkowej sygnału fonokardiograficznego (tj. sygnału FKG obejmującego tony i szmery serca).
    This paper describes a virtual stethoscope designed in LabVIEW environment for use in heart sounds recording and off-line analysis. Heart sounds and murmurs are recorded by a microphone built into the stethoscope. A method for detection of the first and second heart sounds is presented in details. This method is based on wavelet analysis of PCG signal (i.e. heart sounds and murmurs).
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 12, 12; 46-47
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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