Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!
Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: algorytm poszukiwania dopasowującego

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Matching pursuit algorithm with frame-based auditory optimized WP-dictionary for audio transient modeling

Petrovsky A., Petrovsky A.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

2008

Vol. 49, nr 4

74-79

This paper presents the method of matching pursuit (MP) with frame based psychoacoustic optimized wavelet packet (WP) dictionary for selecting most relevant components to be used in compact representation transient part of signal. The wavelet dictionary for matching pursuit is composed of functions that are bounded by frame based psychoacoustic adaptive wavelet packet. Psychoacoustic motivated entropy based cost functions allow us to minimize perceptual relevance and adapt wavelet packet structure with reducing dictionary size. The proposed methodology for selecting most relevant components is based on maximizing the matching between the auditory excitation scalograms associated with original and modeled signal correspondingly. This technique allows to significant reduce the number of MP atoms in compare with well known techniques based on damped sinusoids and over-complete WP -dictionary.

Artykuł prezentuje algorytm poszukiwania dopasowującego (ang. Matching Persuit) z percepcyjnie zoptymalizowanym słownikiem opartym na pakietowej transformacji falkowej. Algorytm zastosowano do jak najbardziej trafnego wyboru komponentów użytych do zwartego przedstawienia przejść w sygnale audio. Poszukiwanie dopasowujące wykorzystuje słownik złożony z funkcji określonych pakietową transformacją falkową, która percepcyjnie adaptuje się do ramek sygnału. Oparta na entropii i ocenie psychoakustycznej funkcja kosztu pozwala zminimalizować zależności percepcyjne i przystosować pakietową transformację falkową do ograniczonego rozmiaru słownika. Zaproponowana metodologia wyboru najbardziej istotnych komponentów opiera się na maksymalizacji dopasowania pomiędzy skalogramami percepcyjnego wzbudzenia skojarzonymi odpowiednio z sygnałem oryginalnym i modelowanym. Technika ta pozwala istotnie zredukować liczbę funkcji atomowych poszukiwania dopasowującego w stosunku do znanych technik, które wykorzystują tłumione sinusoidy i nadkompletne słowniki pakietowej transformacji falkowej.