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 "EMD decomposition" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Tests of basic voice stress detection techniques
    Autorzy:
    Staroniewicz, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/128166.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Poznańska. Instytut Mechaniki Stosowanej
    Tematy:
    Voice Stress Analysis
    Empirical Mode Decomposition
    analiza napięcia głosowego
    VSA
    empiryczna dekompozycja sygnału
    EMD
    Opis:
    The modern speech processing techniques enable new possibilities of potential applications. Besides speech and speaker recognition, also the information about speakers’ physical condition, emotional state or stress can be detected in speech signal. Since emotional stress can occur during deception, its detection in speech could be used for law or security services. The paper presents the comparative tests of two voice stress detection techniques: one based on trials of microtremors detection relying on an iterative EMD method (Empirical Mode Decomposition) and the second one based on the statistical analysis of fundamental frequency and MFCC parameters. The preliminary tests were carried on the group of 12 speakers (6 males and 6 females) answering yes/no to the list of a few dozen personal questions. The presented research revealed the speakers’ very high personal influence on the obtained results.
    Źródło:
    Vibrations in Physical Systems; 2019, 30, 1; 1-6
    0860-6897
    Pojawia się w:
    Vibrations in Physical Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Speech Enhancement Using Sliding Window Empirical Mode Decomposition and Hurst-based Technique
    Autorzy:
    Poovarasan, Selvaraj
    Chandra, Eswaran
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/176311.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    speech enhancement
    Empirical Mode Decomposition
    EMD
    Intrinsic Mode Functions
    hurst exponent
    Sliding Window
    SW
    Opis:
    The most challenging in speech enhancement technique is tracking non-stationary noises for long speech segments and low Signal-to-Noise Ratio (SNR). Different speech enhancement techniques have been proposed but, those techniques were inaccurate in tracking highly non-stationary noises. As a result, Empirical Mode Decomposition and Hurst-based (EMDH) approach is proposed to enhance the signals corrupted by non-stationary acoustic noises. Hurst exponent statistics was adopted for identifying and selecting the set of Intrinsic Mode Functions (IMF) that are most affected by the noise components. Moreover, the speech signal was reconstructed by considering the least corrupted IMF. Though it increases SNR, the time and resource consumption were high. Also, it requires a significant improvement under nonstationary noise scenario. Hence, in this article, EMDH approach is enhanced by using Sliding Window (SW) technique. In this SWEMDH approach, the computation of EMD is performed based on the small and sliding window along with the time axis. The sliding window depends on the signal frequency band. The possible discontinuities in IMF between windows are prevented by the total number of modes and the number of sifting iterations that should be set a priori. For each module, the number of lifting iterations is determined by decomposition of many signal windows by standard algorithm and calculating the average number of sifting steps for each module. Based on this approach, the time complexity is reduced significantly with suitable quality of decomposition. Finally, the experimental results show the considerable improvements in speech enhancement under non-stationary noise environments.
    Źródło:
    Archives of Acoustics; 2019, 44, 3; 429-437
    0137-5075
    Pojawia się w:
    Archives of Acoustics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An Improved EMD Method Based on Utilizing Certain Inflection Points in the Construction of Envelope Curves
    Autorzy:
    Kafil, Mohsen
    Darabi, Kaveh
    Ziaei-Rad, Saeed
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/31339815.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    empirical mode decomposition
    EMD
    interpolation points
    envelope curve
    inflection points
    rolling element bearing fault diagnosis
    Opis:
    The empirical mode decomposition (EMD) algorithm is widely used as an adaptive time-frequency analysis method to decompose nonlinear and non-stationary signals into sets of intrinsic mode functions (IMFs). In the traditional EMD, the lower and upper envelopes should interpolate the minimum and maximum points of the signal, respectively. In this paper, an improved EMD method is proposed based on the new interpolation points, which are special inflection points (SIPn) of the signal. These points are identified in the signal and its first (n − 1) derivatives and are considered as auxiliary interpolation points in addition to the extrema. Therefore, the upper and lower envelopes should not only pass through the extrema but also these SIPn sets of points. By adding each set of SIPi (i = 1, 2, n) to the interpolation points, the frequency resolution of EMD is improved to a certain extent. The effectiveness of the proposed SIPn-EMD is validated by the decomposition of synthetic and experimental bearing vibration signals.
    Źródło:
    Archives of Acoustics; 2023, 48, 3; 389-401
    0137-5075
    Pojawia się w:
    Archives of Acoustics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analysis of effectiveness and computational complexity of trend removal methods
    Analiza skuteczności i złożoności obliczeniowej metod usuwania składowej trendu z danych pomiarowych
    Autorzy:
    Lentka, Ł.
    Smulko, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/269175.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    trend removal
    high-pass filter
    empirical mode decomposition
    EMD
    usuwanie trendu
    filtry górnoprzepustowe
    empiryczna metoda dekompozycji
    Opis:
    The paper presents a method of processing measurement data due to remove slowly varying component of the trend occurring in the recorded waveforms. Comparison of computational complexity and trend removal efficiency between some commonly used methods is presented. The impact of these procedures on probability distribution and power spectral density is shown. Effectiveness and computational complexity of these methods depend essentially on nature of the removed trend. This paper describes several procedures: Moving Average Removal (MAR), fitting a polynomial of degree appropriate to the analyzed data, Empirical Mode Decomposition (EMD).
    W pracy przedstawiono sposób przetwarzania danych pomiarowych w celu usunięcia wolnozmiennej składowej trendu występującego w rejestrowanych przebiegach. Porównano kilka często stosowanych w tym celu metod pod względem ich złożoności obliczeniowej oraz skuteczności w usuwaniu trendu. Pokazano wpływ tych procedur na rozkład prawdopodobieństwa wartości chwilowych oraz przebieg gęstości widmowej mocy. W ogólności operację usuwania trendu możemy traktować jako filtrację górnoprzepustową danych pomiarowych. W celu usunięcia trendu można użyć filtru górnoprzepustowego (analogowego lub cyfrowego) już na etapie akwizycji danych pomiarowych. Jednakże często mamy do czynienia z danymi, w których składowa trendu jest potrzebna do przeprowadzania innych analiz i nie może być usunięta na etapie rejestracji danych pomiarowych. Ponadto, może mieć charakter niestacjonarny i metody filtracji górnoprzepustowej nie będą skuteczne. W takich przypadkach należy rozważyć inne, często bardziej zaawansowane metody. Skuteczność i złożoność obliczeniowa takich metod zależy istotnie od charakteru usuwanego trendu. W pracy opisano procedurę usuwania średniej kroczącej (ang. Moving Average Removal – MAR), metody o niskiej złożoności obliczeniowej, ale dającej zadowalające rezultaty w dużej liczbie potencjalnych zastosowań. Rozważono usuwanie trendu przez dopasowanie wielomianem odpowiedniego stopnia do analizowanych danych pomiarowy. Procedura ta może być powtarzana kilkukrotnie, nawet ze zwiększaniem stopnia wielomianu przy każdym z kroków, aż do uzyskania przebiegu, w którym usunięto składową trendu. Część pracy poświęcono prezentacji bardziej złożonych obliczeniowo metod, które zostały rozwinięte dopiero w ostatnich latach i wymagają znacznie bardziej intensywnych obliczeń.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2016, 51; 111-114
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Applying LCS to affective image classification in spatial - frequency domain
    Autorzy:
    Lee, P. -M.
    Hsiao, T.-C.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91808.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    image classification
    pattern recognition
    Hilbert-Huang transform
    HHT
    empirical mode decomposition
    EMD
    Hilbert transform
    HT
    Extended Classifier Systems
    XCSs
    Area Under Curve
    AUC
    Radial-Basis Function Network
    RBF Network
    LCS
    Opis:
    Recent studies have utilizes color, texture, and composition information of images to achieve affective image classification. However, the features related to spatial-frequency domain that were proven to be useful for traditional pattern recognition have not been tested in this field yet. Furthermore, the experiments conducted by previous studies are not internationally-comparable due to the experimental paradigm adopted. In addition, contributed by recent advances in methodology, that are, Hilbert-Huang Transform (HHT) (i.e. Empirical Mode Decomposition (EMD) and Hilbert Transform (HT)), the resolution of frequency analysis has been improved. Hence, the goal of this research is to achieve the affective image-classification task by adopting a standard experimental paradigm introduces by psychologists in order to produce international-comparable and reproducible results; and also to explore the affective hidden patterns of images in the spatial-frequency domain. To accomplish these goals, multiple human-subject experiments were conducted in laboratory. Extended Classifier Systems (XCSs) was used for model building because the XCS has been applied to a wide range of classification tasks and proved to be competitive in pattern recognition. To exploit the information in the spatial-frequency domain, the traditional EMD has been extended to a two-dimensional version. To summarize, the model built by using the XCS achieves Area Under Curve (AUC) = 0.91 and accuracy rate over 86%. The result of the XCS was compared with other traditional machine-learning algorithms (e.g., Radial-Basis Function Network (RBF Network)) that are normally used for classification tasks. Contributed by proper selection of features for model building, user-independent findings were obtained. For example, it is found that the horizontal visual stimulations contribute more to the emotion elicitation than the vertical visual stimulation. The effect of hue, saturation, and brightness; is also presented.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2014, 4, 2; 99-123
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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