Orientador: Jozué Vieira Filho / Banca: Marco Aparecido Queiroz Duarte / Banca: Roberto Kawakami Harrop Galvão / Resumo: O Eletrocardiograma (ECG) e um exame de extrema importância para avaliar a saúde do coração de um individuo. A analise de seu traçado possibilita diagnosticar uma serie de doenças e anomalias. Para isso, sistemas computacionais precisam segmentar os sinais de ECG, cujo primeiro passo e a detecção dos complexos QRS (ondas Q, R e S). Mui- tos métodos tem sido propostos para tal finalidade. Os primeiros utilizavam técnicas de filtragem e diferenciação, mas recentemente alguns pesquisadores tem concebido metodologias baseadas na analise de multirresolução da transformada Wavelet. Seguindo caminho semelhante, neste trabalho e proposta uma metodologia baseada na decomposição em valores singulares em multirresolução (MRSVD), para solução do problema de detecção dos complexos QRS de um sinal de ECG, que pode ser dividida em quatro etapas essenciais: pré-processamento, inspeção, decisão e correção. Em quase todas elas ha implementações inovadoras: na primeira utiliza-se, de forma inédita, a MRSVD; na segunda etapa exploram-se características fisiológicas do músculo cardíaco para certificar-se de que um determinado segmento compreende ou não uma onda R autentica; na ultima, são corrigidas as detecções baseadas nas amplitudes das ondas R. A avaliação da qualidade de detecção, para os experimentos realizados, mostra que o algoritmo proposto atingiu taxa de previsibilidade de 99, 20%, taxa de sensibilidade de 99, 70% e erro de apenas 1,10%, contra 97, 10%, 99, 00% e 3, 70%, respectivamente, obtidas por outro método / Abstract: The electrocardiogram (ECG) is a test of utmost importance to evaluate the heart health of a person. The analysis of its layout enables diagnose a number of diseases and abnor- malities. For computer systems that need to segment the ECG signal, the first step the detection of QRS complexes. The earliest methods used filtering techniques and differen- tiation. Recently some researchers have designed methodologies based the multiresolution analysis the wavelet transform. Following similar path, this work proposes a methodology based on singular value decomposition in multiresolution (MRSVD), to solve the prob- lem of detection of QRS complexes of an ECG signal, which can be divided in four key stages: preprocessing, inspection, decision and correction. In of all, there are innovative proposals: in the first, it is used, in an unprecedented manner, the MRSVD; the second stage explores the physiological characteristics of the heart muscle, to make sure that a particular segment comprises or not a genuine R wave and, the last, corrects detections based on the amplitudes of the R wave. The evaluation of quality of detection for the experiments shows that the proposed algorithm has reached a predictive and sensitivity rates of of 99.20% and 99.70%, respectively, and error of only 1.10%, in comparation to another method which obtained 97, 10%, 99, 00% and 3, 70%, respectively / Mestre

Orientador: Francisco Villarreal Alvarado / Coorientador: Marco Aparecido Queiroz Duarte / Banca: Josué Vieira Filho / Banca: Leandro de Campos Teixeira Gomes / Resumo: O método proposto neste trabalho tem por objetivo superar algumas deficiências que os métodos que utilizam limiar apresentam quando se almeja a redução de ruído em sinais de voz. Dentre elas, destaca-se a dificuldade no processamento de sinais contaminados com ruído colorido. Com base neste fato, desenvolveu-se um método eficiente para o processamento de vários tipos de ruído colorido, que é o tipo de ruído presente em situações reais. A metodologia de redução de ruído proposta consiste na estimação do sinal de saída a partir do original, no domínio wavelet, sem o uso de limiar. O sinal é estimado por equações de diferenças finitas. Para a estimação do ruído é usado um operador, que é aplicado em cada uma das equações de diferenças. Uma combinação polinomial é realizada de maneira a condensar todas as equações de diferenças em uma única função de transferência. Esta por sua vez sofrerá um ajuste sigmoidal visando uma melhor adequação entre as amplitudes dos sinais originais e processados. Porém, antes disto, propõe-se uma pré-filtragem realizada por um operador de pré-processamento. O filtro é obtido no último passo, quando é feito o ajuste sigmoidal. A principal mudança, em relação às metodologias anteriores, está na construção de um filtro que atue no sinal levando em consideração informações contidas em cada coeficiente ou em uma pequena vizinhança do mesmo. Com isso, não se faz necessário o uso de um único valor (valor do limiar) como referência para processar todos os coeficientes de uma faixa de frequência do sinal. Comparando o método proposto com o método desenvolvido por Soares et al. (2011), constatou-se a obtenção de melhores resultados / Abstract: The method proposed in this paper aims to overcome some deficiencies of the methods which use the threshold feature when the objective is to reduce noise in speech signals. Among them, it was highlight the difficult in processing signals contaminated with colored noise. Based on this fact, it was developed a method that is efficient for the processing of various types of colored noise, which is the predominant noise in real situations. The proposed noise reduction method consists in estimating the output signal from the original, in wavelet domain, without using a threshold value. The signal is estimated by finite difference equations. For the noise estimation an operator, which is applied to each difference equation. A polynomial combination is performed in order to condense all difference equations in a single transfer function, which, in turn, will suffer a sigmoidal adjustment, seeking a better adequacy between the amplitudes of the original and processed signals. However, before this, a pre-filtering performed by an operator of pre-processing is proposed. The filter is obtained in the last step, which is the sigmoidal adjustment. The main change is in the construction of a filter that act on the signal taking into account the information contained in each coefficient or in a small neighborhood of it. Thus, it is not necessary to use a single value (threshold value) as reference to process all the coefficients of a frequency band of the signal. The proposed method was compared the one developed by Soares et al. (2011), and better results were obtained / Mestre

Orientador: José Roberto Campanha / Banca: Roberto Eugenio Lagos Mônaco / Banca: Robson Pederiva / Resumo: O estudo de vibrações diz respeito aos movimentos oscilatórios de corpos e às forças que lhes são associadas. Todos os corpos dotados de massa e elasticidade são capazes de vibrar. Deste modo, a maior parte das máquinas e estruturas estão sujeitas a certos graus de vibração A maioria das atividades humanas envolve alguma forma de vibração. O estudo do comportamento dinâmico dessas oscilações mecânicas é o objetivo deste trabalho e para isto propomos um sistema de massas concentradas e com dois graus de liberdade. O sistema será excitado por forças externas, entre elas ondas de terremoto. Com simulações numéricas estudamos o sistema, usando a transformada rápida de Fourier, transformada wavelet. / Abstract: The study of vibration concerns oscillatory movement of bodies and the forces they are associated. All bodies that have mass and elasticity are able to vibrate. Thus, most of the machines and structures are subject to certain degrees of vibration most human activities involve some form of vibration. The study of the dynamic behavior of these mechanical oscillations is the objective of this work and to propose that a system of weights and concentrated with two degrees of freedom. The system will be excited by external forces, including waves of earthquake. With numerical simulations studied the system, using the fast Fourier transform, wavelet transform. / Mestre

A apneia é um Distúrbio Respiratório do Sono com grande incidência, estimando-se que esteja presente em 13% dos homens e 6% das mulheres nos Estados Unidos. Correlacionados com a apoeia, estão a obesidade, a diabete mellitus e, principalmente, algumas doenças cardíacas. No Brasil ainda há poucas pesquisas, possivelmente pelo difícil acesso e pelo alto custo das Polissonografias. Neste trabalho são analisados alguns sinais de Polissonografia, como o Eletrocardiograma, a Saturação do Oxigênio no Sangue, o Flu.xo Respiratório e o Esforço Respiratório. Mostramos como a Transformada Wavelet Discreta e as Redes Nemais constituem ferramentas matemáticas computacionais que possibilitam a extração de características e a classificação, servindo de suporte ao diagnóstico utilizado at ualmente. / Apnea is a highly incident Sleep-Disordered Breathing, which a icts roughly 13% of men and 6% of the women in the USA. It is also found a few correlations with other diseases, like obesity, diabetes mellitus and, especially, certain cardiac diseases. In Brazil, there are few studies, possibly due to the di cult access and the cost of Polysomnography. In this study, we analyzed some signals of Polysomnography, as the electrocardiogram, the oxygen saturation, the respiratory ow and respiratory e ort. We show how the Discrete Wavelet Transform and Neural Network may be applied as computational mathematical tools that enable feature extraction and classi cation, serving to support the diagnosis currently used.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2006. / Submitted by Kathryn Cardim Araujo (kathryn.cardim@gmail.com) on 2009-10-29T19:08:36Z No. of bitstreams: 1 2006_André Luiz Bandeira Molina.pdf: 7368565 bytes, checksum: 0d876f6ebaca7c244f88790ccfec6c14 (MD5) / Approved for entry into archive by Gomes Neide(nagomes2005@gmail.com) on 2010-10-19T13:20:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2006_André Luiz Bandeira Molina.pdf: 7368565 bytes, checksum: 0d876f6ebaca7c244f88790ccfec6c14 (MD5) / Made available in DSpace on 2010-10-19T13:20:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2006_André Luiz Bandeira Molina.pdf: 7368565 bytes, checksum: 0d876f6ebaca7c244f88790ccfec6c14 (MD5) Previous issue date: 2006-12-15 / O Deinterleaving de seqüências de pulsos de sinais radar é uma tarefa essencial para a identificação de radares em guerra eletrônica. Algumas formas de se realizar o deinterleaving baseiam-se em técnicas temporais, que utilizam histogramações e recursividade, e em técnicas baseadas em transformadas ortogonais, que utilizam as assinaturas espectrais para detecção das seqüências. Qualquer uma das abordagens onera grande esforço computacional. Entretanto, as técnicas que utilizam transformadas ortogonais são mais robustas devido às propriedades de minimização da correlação entre as diversas fontes de sinais. As assinaturas espectrais no espaço transformado apresentam um comportamento típico mais evidente. Este trabalho propõe uma técnica composta de três etapas distintas. Primeiramente, tem-se um pré-processamento pelo qual toda a faixa de valores de interesse é segmentada em sub-faixas por meio de subamostragens e filtragem digital. Em seguida, utiliza-se a análise tempo-freqüência por meio da transformada de wavelet contínua de forma a separar os padrões espectrais de interesse. Na última etapa, é implementado um processo de identificação de assinatura espectral baseado em redes neurais artificiais. Também é apresentada toda a formulação matemática necessária para o estabelecimento das condições de contorno e elaboração dos procedimentos dedicados. Os algoritmos foram desenvolvidos em linguagem MATLAB para simulação e validação dos modelos. Os resultados de simulação computacional mostram um bom desempenho e robustez desses algoritmos quando uma grande quantidade de fontes de sinais radar pulsados está presente. O modelo proposto fornece boa precisão da assinatura espectral, o que possibilita a identificação dos sinais radar pelas redes neurais artificiais. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / The deinterleaving of radar signal pulse sequences is an essential work for the radar identification in electronic warfare. Some ways of performing deinterleaving are based on temporal techniques, that use histogram and recursivity, and in techniques based on orthogonal transforms, that use spectral signatures for the detection of the sequences. Any of them require heavy computational power. However, the orthogonal transform techniques are more robust due to the properties of correlation minimization among the several signal fonts. The spectral signatures in the transformed space show a typical behavior more clearly. This work proposes a technique composed of three distinct phases. First, there is a preprocessing by which the whole interval of interest is segmented into sub intervals by means of downsampling and digital filtering. After that, it is used a time-frequency analysis by means of continuous wavelet transform, separating the spectral patterns of interest. Finally, it is implemented an identification process of spectral signature based on artificial neural networks. It is also described all the necessary mathematics concepts to the establishment of the contour conditions and elaboration of the dedicated procedures. The algorithms were developed in MATLAB for the simulation and validation of the models. The results of the computer simulation show a good performance and robustness of these algorithms when several sources of pulsed radar signals are present. The proposed model gives a good precision for the spectral signature, what makes the identification of radar signals possible by means of the artificial neural networks.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2009. / Submitted by Elna Araújo (elna@bce.unb.br) on 2010-03-26T22:00:47Z No. of bitstreams: 1 2009_KarenFrancadeOliveira.pdf: 2135605 bytes, checksum: 3dfac6f639aa95f49b1f3e72f88ca33d (MD5) / Approved for entry into archive by Lucila Saraiva(lucilasaraiva1@gmail.com) on 2010-04-07T22:40:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_KarenFrancadeOliveira.pdf: 2135605 bytes, checksum: 3dfac6f639aa95f49b1f3e72f88ca33d (MD5) / Made available in DSpace on 2010-04-07T22:40:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_KarenFrancadeOliveira.pdf: 2135605 bytes, checksum: 3dfac6f639aa95f49b1f3e72f88ca33d (MD5) Previous issue date: 2009-01 / Esse trabalho apresenta um método de análise da estabilidade numérica de transformadas wavelet direcionais adaptativas via lifting. O objetivo é investigar a relação entre uma dada combinação de direções dos estágios de lifting e a qualidade de reconstrução das bases correspondentes. Esse novo método é baseado na variação em frequência do número de condição da matriz polifásica de síntese de bancos de filtros multidimensionais direcionais. As transformadas implementadas, caracterizadas por bancos de filtros dessa natureza, permitem adaptar localmente as direções de filtragem às direcionalidades de uma imagem, resultando em menores coeficientes de detalhe nas sub-bandas de alta freqüência. Para tal, modificou-se o kernel da wavelet interpolante (6,6), inserindo-se informação direcional em seus estágios de lifting. Diferentes abordagens foram sugeridas para definir a combinação ótima de direções, no sentido de compressão. Os melhores resultados apontaram para escolha da direção de predição baseada em um algoritmo de minimização de distorção, adotando-se, em seguida, a mesma direção para o passo de atualização. Para realizar os testes de desempenho da transformada direcional implementada, substitui-se os módulos de transformação dos codificadores JPEG2000 e SPIHT. Desse modo, efetivamente conseguiu- se maior compactação de energia para imagens com transições abruptas. Prossegiu-se com a análise da estabilidade numérica das bases, fundamentada na variação do número de condição. Os procedimentos realizados mostraram que bases originadas por direções de predição distintas da de atualização realmente apresentam pior qualidade de reconstrução. Como o módulo de transformada é uma parte importante de um sistema de compressão de imagens, uma melhoria nesse módulo efetivamente é capaz de prover bons resultados em termos taxa-distorção para o sistema todo. ________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This work presents a method for the numerical stability analysis of adaptive lifting-based directional transforms. The goal is to investigate the relation between the directions set in the lifting scheme and the reconstruction quality of the corresponding bases. This new method is based on the variation in frequency of the condition number of the synthesis polyphase transfer matrix of multimensional directional filter banks. The implemented transforms, characterized by such filters, allows for the adaptation of the filtering directions to match the local directionality of the image features, resulting in lower energy of the high-frequency subbands. In order to do so, the (6,6) interpolating wavelet kernel was modified, inserting directional information into the lifting steps. Different methods were suggested to determine the optimal set of directions, in terms of maximizng compression performance. Best results pointed to the prediction direction choice based on the distortion minimization algorithm, followed by the update step in the same direction. In order to test the directional transforms, the transform modules of JPEG2000 and SPIHT coders were replaced by the aforementioned transform algorithm. In this way, one can really achieve higher energy compaction for images with abrupt transitions. Next, we carried a numerical stability analysis based on the variation in frequency of the condition number of the transform. Results have shown that bases generated by using the prediction direction different from the update direction actually leads to worse reconstruction quality. As the transform is one of the crucial elements in transform coding systems, improvements in that module may effectivelly lead to overall coding improvements.

Orientador: Sonia Maria Gomes / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-29T05:48:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Castilho_JoseEduardo_D.pdf: 3749042 bytes, checksum: aaa5dbeb1a8f6e825813b1a1b1ea9e9e (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: O objeto de estudo deste trabalho é a aplicação do conceito de multirresolução biortogonal na análise numérica de equações diferenciais. Em tal contexto, funções podem ser representadas tanto em um único nível de resolução quanto em multinível, em termos de bases de wavelets. É dada especial atenção a esquemas projetados para splines biortogonais. Neste sentido, analisam-se diferentes esquemas de aproximação de funções. Além da projeção biortogonal usual, são considerados os operadores de interpolação, quase interpolação e projeção discreta, para os quais são apresentadas as estimativas de erro e a análise de uma eficiente implementação em multiescala. A ênfase dada a estes três esquemas de aproximação se deve ao fato de que, ao contrário da projeção biortogonal, eles são definidos em termos de funcionais que são combinações de valores pontuais, o que é útil nas aplicações a problemas não lineares. Portanto, um dos assuntos importantes deste trabalho é a formulação de esquemas de discretização de operadores diferenciais definidos por intermédio de tais funcionais, resultando em esquemas híbridos. Para o caso específico do operador de advecção não linear, é feito um estudo do erro de truncamento, dando uma precisa descrição da interação dos diferentes modos de Fourier. Para problemas de evolução, são analisados esquemas que combinam discretizações da variável espacial em termos das splines biortogonais com esquemas usuais de diferenças finitas na variável temporal. Para modelos lineares, é feita a análise clássica de consistência e estabilidade. É considerado também o modelo não linear da equação de Burger. Neste caso, é adotado o método de colocação associado a splines biortogonais, no domínio espacial, combinado com Crank Nicholson, na variável temporal. A análise da convergência baseia-se no estudo da consistência e na estabilidade do esquema aplicado ao problema linearizado. Também é considerado um esquema adaptativo em multinível na variável temporal, proposto por Bacry, Mallat e Papanicolau [1]. A idéia é evoluir as diferentes componentes da representação em multirresolução da solução numérica usando um método explícito, adaptando o passo de tempo a cada nível de escala. Uma parte importante desta tese é referente ao estudo da estabilidade e consistência deste esquema quando aplicado a um modelo linear. Prova-se que são mantidas as mesmas condições de estabilidade e ordem de consistência válidas no esquema original, não adaptado / Abstract: The object of study in this thesis is the application of the concept of biorthogonal multiresolution analysis to numerical approximation of differential equations. In this direction, different approximation schemes are considered in the context of biorthogonal splines. Besides the usual biorthogonal projection, we shall also deal with interpolation , quasi-interpolation and discrete projection operators. Estimates for the approximation errar are presented, and an efficient implementation in the multilevel setting is discussed. The main motivation in the study of these three schemes is the fact that they are defined by functionals which can be expressed in terms of point evaluations. This praperty is useful in applications to nonlinear problems. Therefore, one of the main subjects of the present work is the formulation of hybrid schemes for discretization of differential operators by means of such functionals. We shall analyze the truncation error for the particular case of nonlinear advection operator, given a precise description of the interaction of different Fourier modes. For evolution problems, we shall consider schemes that combine the discretization of spatial derivatives in terms of biorthogonal splines with usual finite differences in time. The classical analysis of consistency and stability is performed for a linear modeI. For the nonlinear Burger's equation, it is adopted a collocation scheme associated to biortogonal splines, in the spacial domain, and the Crank Nicholson scheme, in the time discretization. The convergence is obtained as a consequence of the consistency of the scheme combined with the stability of the method when applied to the linearized problem. Another important topic in this thesis is the study of stability and consistency of an adaptive multilevel time discretization proposed by Bacry, Mallat and Papanicolau [1]. The main idea is to evolve the components in a multirressolution representation of the numerical solution by means of an explicit algorithm, adapting the time step according to each scale leveI. It is proved that the stability condition and consistency order are the same as in the original non-adapted scheme / Doutorado / Doutor em Matemática Aplicada

Orientador : Max Henrique Machado Costa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-02T08:36:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gusmao_AndrezzaAlmeida_M.pdf: 1547214 bytes, checksum: cc9e0a40cf5f63688a8dc84924409c11 (MD5) Previous issue date: 2002 / Mestrado

Orientadores: Luciano Vieira Dutra, Maria Cristina C. Cunha / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-04T00:21:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pagamisse_Aylton_D.pdf: 3146413 bytes, checksum: 141c8b387a580bc689d0731c2d3f1113 (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Em imagens de sensoriamento remoto e de outras aplicações, tais como análise de imagens médicas, inspeção industrial, etc, é necessária, em muitos casos, a discriminação de texturas. Intuitivamente, texturas estão relacionadas a variações tonais na imagem, sendo propriedade de uma região e não de um único ponto. Essas variações podem ser vistas como descontinuidades locais e, em imagens, estão, em geral, associadas a bordas. A transformada Wavelet fornece uma representação completa e estável de sinais utilizando bordas em multiescala. Nesse trabalho, desenvolve-se uma representação Wavelet invariante por translações, com quatro direções e, utilizando essa representação, desenvolve-se um método que agrega e combina as respostas da energia da transformada Wavelet nas várias escalas e direções para obter a discriminação de texturas. Esse método tem baixo custo computacional, pois obtém seus parâmetros a partir de amostras de texturas, e a implementação discreta da decomposição Wavelet é feita com um banco de filtros FIR. A qualidade do método desenvolvido é comprovada aplicando-o em mosaicos de texturas do tipo Brodatz e outros, obtendo-se excelentes índices de acerto quando comparado com inúmeros métodos de discriminação de texturas encontrados na literatura / Abstract: In remote sensing images and other applications, such as medical imaging analysis, industrial inspection, etc. it is necessary, in many cases, the discrimination of textures. Intuitively, textures are related to tonal variations in the image, being a property of a region and not of a single point. These variations can be seen as local discontinuities and, in images, they are generally related to edges. The wavelet transform provides a complete and stable representation of signals using edges in multi-scale. In this work, we develop an wavelet representation invariant by translations, with four directions, and, using this representation, we develop a method that aggre gates and combines the energy responses of the wavelet transform in several scales and directions to obtain the discrimination of the textures. This method has low computational cost, since it obtains its parameters from texture samples, and the discrete implementation of the wavelet decomposition is carried out with a FIR filter bank. The quality of the method developed is confirmed by applying it into mosaics of textures of the Brodatz type and others, obtaining excellent indexes of precision when compared to several other texture discrimination methods found in the literature / Doutorado / Matematica Aplicada / Doutor em Matemática Aplicada

This thesis uses the powerful mathematics of wavelet packet signal processing to efficiently extract features from sampled acoustic spectra for the purpose of discriminating between different classes of sounds. An algorithm called dictionary projection pursuit (DPP) is developed which is a fast approximate version of the projection pursuit (PP) algorithm [P.J. Huber Projection Pursuit, Annals of Statistics, 13 ( 2) 435–525, 1985]. When used with a wavelet packet or cosine packet dictionary, this algorithm is significantly faster than the PP algorithm with relatively little degradation in performance provided that the multivariate vectors are samples of an underlying continuous waveform or image. The DPP algorithm is applied to the problem of approximating the Karhunen-Loève transform (KLT) in high dimensional spaces and simulations are performed to compare this algorithm to Wickerhauser's approximate KLT algorithm [M.V. Wickerhauser. Adapted Wavelet Analysis from Theory to Software, A.K. Peters Ltd, 1994]. Both algorithms perform very well relative to the eigenanalysis form of the KLT algorithm at a small fraction of the computational cost. The DPP algorithm is then applied to the problem of finding discriminant features in acoustic spectra for sound recognition tasks; extensive simulations are performed to compare this algorithm to previously developed dictionary methods for discrimination such as Saito and Coifman's local discriminant bases [N. Saito and R. Coifman. Local Discriminant Bases and their Applications. Journal of Mathematical Imaging and Vision, 5 (4) 337–358, 1995] and Buckheit and Donoho's discriminant pursuit [J. Buckheit and D. Donoho. Improved Linear Discrimination Using Time-Frequency Dictionaries. Proceedings of SPIE Wavelet Applications in Signal and Image Processing III Vol 2569, 540–551, July, 1995]. It is found that each feature extraction algorithm performs well under different conditions, but the DPP algorithm is the most flexible and consistent performer. / Graduate