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Classificação de electrocardiogramas baseada em técnicas de predição linear e de reconhecimento de formasSá, Joaquim Pontes Marques de January 1983 (has links)
Dissertação apresentada para obtenção do grau de Doutor na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto
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Extração de parâmetros característicos para detecção acústica de vazamento de água. / Feature extraction for acoustic water leak detection.Borges, Liselene de Abreu 08 April 2011 (has links)
Este trabalho apresenta a pesquisa sobre a extração de parâmetros característicos de sinais acústicos para fins de detecção automática de vazamento de água em tubulações enterradas. Os sinais acústicos foram adquiridos com o auxílio de um geofone eletrônico e também catalogados por técnicos especialistas em detecção acústica. De todos os sinais foram extraídos os modelos de predição linear perceptual de várias ordens, determinando-se como melhor a ordem 2. A partir de um conjunto de modelos de referência de sinais de vazamento, a distância média de Itakura dos outros modelos em relação a estas referências foram calculadas. Em conjunto com estas distâncias, quatro características espectrais são também extraídas do sinal a fim de compor o vetor de parâmetros característicos do sinal. Parte destes vetores de parâmetros característicos são utilizados para treinar o classificador de máquina de vetores de suporte. O restante dos dados são, então, submetidos a este classificador que obteve a taxa de acerto de classificação em torno de 93%. Experimentos anteriores, utilizando modelos de predição linear, de ordem 10, obtiveram uma taxa de acerto em torno de 82%. Isso demonstra que estes novos parâmetros característicos propostos alcançam os objetivos deste trabalho, que são algoritmos com melhor taxa de acerto na detecção de vazamentos. / This work presents a research about feature extraction of acoustic signals for detection of water leak in buried pipes. Acoustic signals were acquired by means of an electronic geophone and also labeled by technicians specialized in acoustic water leak detection. For every signals, its linear predictive model was estimated for a range of prediction orders, concluding for the best order 2. Out of this group of models, some leaky ones are used as reference for calculating the Itakura mean distance with respect to the other models. Completing this measure, four spectral features are extracted to compose the signal feature vector. Some of these vectors were used to train a support vector machine to be used as a classifier. The remaining ones were used to evaluate the classification. The resulting accuracy rate achieved is around 93%. Earlier experiments, which use linear prediction of order 10 had an accuracy rate around 82%. This shows that this novel proposal of feature vector achieves the main goal of this research, which is the increase in the leak detection accuracy rate.
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Modelling and mitigation of alien crosstalk for DSL systemsGOMES, Diego de Azevedo 11 December 2017 (has links)
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Previous issue date: 2017-12-11 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / G.fast é o padrão mais recente do ITU-T para transmissões DSL, o qual e destinado
para topologias do cobre de curtas distâncias e adota uma largura de banda de 106 MHz, que
pode ser extendida at é 212 MHz. Em muitas situações os sistemas G.fast serão compostos
ou coexistirão com linhas não-coordenadas (o linhas alien), as quais são fonte de forte
crosstalk, pois estas linhas não fazem parte do grupo vetorizado. Este documento apresenta
uma formula ção que explica o desempenho de m étodos de mitiga ção de alien crosstalk de
acordo com o n úmero de linhas alien no ambiente, o mecanismo que defi ne a correla ção desta
interferência e um m étodo de mitiga ção de alien crosstalk para transmissões DSL na dire ção
de downstream afetadas por m últiplos interferentes, chamado AMMIS. Os resultados das
simula c~oes mostram que os m étodos de mitiga c~ao de alien crosstalk encontrados na literatura
podem de fato melhorar o desempenho de sistemas G.fast, mas apenas em condi ções específi cas.
N os contrastamos estas situa c~oes e apresentamos diretrizes acerca da viabilidade destas
t écnicas de mitigação em cen ários com n úmeros distintos de linhas alien. Adicionalmente,
o AMMIS apresenta resultados promissores em rela c~ao a taxa de dados quando comparado
com os m etodos encontrados na literatura em cen arios com grande quantidade de interferentes,
com a vantagem adicional de ainda possibilitar economia de energia. Como suporte para as
simula ções, tamb ém apresentamos um conjunto de medi ções de alien crosstalk. / G.fast is the most recent ITU-T standard for DSL transmission, which targets copper
topologies with short distances and adopts a bandwidth of 106 MHz extensible to 212 MHz.
In several situations, G.fast systems will be composed by or coexist with uncoordinated (or
alien) lines, which are sources of strong crosstalk, because these lines are not part of the
vectored group. This document presents a formulation to explain the performance of the alien
crosstalk mitigation methods according to the number of alien lines in a certain environment,
the mechanism that de nes the interference correlation of it and an alien crosstalk mitigation
method for downstream DSL transmission impaired by multiple interferers called AMMIS.
Simulation results show that alien crosstalk mitigation methods found in the literature can
indeed improve the performance of G.fast systems, but only under speci c conditions. We have
contrasted these situations and we provide guidelines about the feasibility of the crosstalk
mitigation techniques in scenarios with distinct number of alien lines. Additionally, the
AMMIS shows promising results in relation to the bit rate when compared with literature
methods in scenarios with a large number of interferers, with the additional advantage of
allows power savings. As support for the simulations, we also present a set of alien crosstalk
measurements.
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Extração de parâmetros característicos para detecção acústica de vazamento de água. / Feature extraction for acoustic water leak detection.Liselene de Abreu Borges 08 April 2011 (has links)
Este trabalho apresenta a pesquisa sobre a extração de parâmetros característicos de sinais acústicos para fins de detecção automática de vazamento de água em tubulações enterradas. Os sinais acústicos foram adquiridos com o auxílio de um geofone eletrônico e também catalogados por técnicos especialistas em detecção acústica. De todos os sinais foram extraídos os modelos de predição linear perceptual de várias ordens, determinando-se como melhor a ordem 2. A partir de um conjunto de modelos de referência de sinais de vazamento, a distância média de Itakura dos outros modelos em relação a estas referências foram calculadas. Em conjunto com estas distâncias, quatro características espectrais são também extraídas do sinal a fim de compor o vetor de parâmetros característicos do sinal. Parte destes vetores de parâmetros característicos são utilizados para treinar o classificador de máquina de vetores de suporte. O restante dos dados são, então, submetidos a este classificador que obteve a taxa de acerto de classificação em torno de 93%. Experimentos anteriores, utilizando modelos de predição linear, de ordem 10, obtiveram uma taxa de acerto em torno de 82%. Isso demonstra que estes novos parâmetros característicos propostos alcançam os objetivos deste trabalho, que são algoritmos com melhor taxa de acerto na detecção de vazamentos. / This work presents a research about feature extraction of acoustic signals for detection of water leak in buried pipes. Acoustic signals were acquired by means of an electronic geophone and also labeled by technicians specialized in acoustic water leak detection. For every signals, its linear predictive model was estimated for a range of prediction orders, concluding for the best order 2. Out of this group of models, some leaky ones are used as reference for calculating the Itakura mean distance with respect to the other models. Completing this measure, four spectral features are extracted to compose the signal feature vector. Some of these vectors were used to train a support vector machine to be used as a classifier. The remaining ones were used to evaluate the classification. The resulting accuracy rate achieved is around 93%. Earlier experiments, which use linear prediction of order 10 had an accuracy rate around 82%. This shows that this novel proposal of feature vector achieves the main goal of this research, which is the increase in the leak detection accuracy rate.
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Codificador preditivo de voz por análise mediante síntese. / Analysis-by-synthesis linear predictive speech coder.Ramirez, Miguel Arjona 18 December 1992 (has links)
Os codificadores preditivos de voz por analise-mediante-síntese vem sendo amplamente aplicados em telefonia móvel celular e em telecomunicações sigilosas. A predição linear do sinal de voz e as técnicas de análise-mediante-síntese são apresentadas de forma a relacionar algumas características perceptivas da audição humana as técnicas e parâmetros usados no processamento de sinais. Esta classe de codificadores e descrita no contexto do codificador preditivo excitado por códigos. Estruturas especiais do codificador tais como livros de códigos adaptativos, esparsos e definidos por base vetorial são abordadas bem como melhoramentos de processamento tais quais as buscas com ortogonalidade. Propõe-se um novo codificador, o codificador preditivo linear com excitação decomposta em vetores singulares, que complementa uma representação recentemente anunciada da excitação da voz com buscas em livros de códigos adaptativos. Os resultados de um estudo de codificadores principais desta classe são apresentados. A analise comparativa baseia-se em medidas objetivas temporais e espectrais. Um estudo suplementar de seleção espectral das características da excitação e de quantização do conjunto completo de parâmetros do codificador proposto revelou resultados interessantes sobre a representação espectral adaptativa e sobre a sensibilidade a quantização das características da excitação. / Analysis-by-synthesis linear predictive speech coders are widely applied in mobile and secure telecommunications. Linear prediction of speech signals and analysis-by-synthesis techniques are presented so that some perceptual features of human hearing may be related to signal processing techniques and parameters. The basic operation of this class of coders is described in the framework of the code-excited predictive coder. Special coder structures such as adaptive, sparse and vector-basis codebooks are introduced as well as processing enhancements such as orthogonal searches. A recently introduced representation of voice excitation is complemented by adaptive codebook searches to give rise to the new proposed coder, the singular-vector-decomposed excitation linear predictive coder. The sults of a study of some important coders in this class is present. The coders are compared on the basis of waveform and spectral objective distortion measures. A further study of spectral selection of excitation features, and quantization of the whole set of parameters is performed on the proposed coder. Some interesting results are described concerning the adaptive spectral representation and the sensitivity to quantization of the excitation features.
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Wavelets, predição linear e LS-SVM aplicados na análise e classificação de sinais de vozes patológicas / Wavelets, LPC and LS-SVM applied for analysis and identification of pathological voice signalsFonseca, Everthon Silva 24 April 2008 (has links)
Neste trabalho, foram utilizadas as vantagens da ferramenta matemática de análise temporal e espectral, a transformada wavelet discreta (DWT), além dos coeficientes de predição linear (LPC) e do algoritmo de inteligência artificial, Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM), para aplicações em análise de sinais de voz e classificação de vozes patológicas. Inúmeros trabalhos na literatura têm demonstrado o grande interesse existente por ferramentas auxiliares ao diagnóstico de patologias da laringe. Os componentes da DWT forneceram parâmetros de medida para a análise e classificação das vozes patológicas, principalmente aquelas provenientes de pacientes com edema de Reinke e nódulo nas pregas vocais. O banco de dados com as vozes patológicas foi obtido do Departamento de Otorrinolaringologia e Cirurgia de Cabeça e Pescoço do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP-USP). Utilizando-se o algoritmo de reconhecimento de padrões, LS-SVM, mostrou-se que a combinação dos componentes da DWT de Daubechies com o filtro LP inverso levou a um classificador de bom desempenho alcançando mais de 90% de acerto na classificação das vozes patológicas. / The main objective of this work was to use the advantages of the time-frequency analysis mathematical tool, discrete wavelet transform (DWT), besides the linear prediction coefficients (LPC) and the artificial intelligence algorithm, Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM), for applications in voice signal analysis and classification of pathological voices. A large number of works in the literature has been shown that there is a great interest for auxiliary tools to the diagnosis of laryngeal pathologies. DWT components gave measure parameters for the analysis and classification of pathological voices, mainly that ones from patients with Reinke\'s edema and nodule in the vocal folds. It was used a data bank with pathological voices from the Otolaryngology and the Head and Neck Surgery sector of the Clinical Hospital of the Faculty of Medicine at Ribeirão Preto, University of Sao Paulo (FMRP-USP), Brazil. Using the automatic learning algorithm applied in pattern recognition problems, LS-SVM, results have showed that the combination of Daubechies\' DWT components and inverse LP filter leads to a classifier with good performance reaching more than 90% of accuracy in the classification of the pathological voices.
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Codificador preditivo de voz por análise mediante síntese. / Analysis-by-synthesis linear predictive speech coder.Miguel Arjona Ramirez 18 December 1992 (has links)
Os codificadores preditivos de voz por analise-mediante-síntese vem sendo amplamente aplicados em telefonia móvel celular e em telecomunicações sigilosas. A predição linear do sinal de voz e as técnicas de análise-mediante-síntese são apresentadas de forma a relacionar algumas características perceptivas da audição humana as técnicas e parâmetros usados no processamento de sinais. Esta classe de codificadores e descrita no contexto do codificador preditivo excitado por códigos. Estruturas especiais do codificador tais como livros de códigos adaptativos, esparsos e definidos por base vetorial são abordadas bem como melhoramentos de processamento tais quais as buscas com ortogonalidade. Propõe-se um novo codificador, o codificador preditivo linear com excitação decomposta em vetores singulares, que complementa uma representação recentemente anunciada da excitação da voz com buscas em livros de códigos adaptativos. Os resultados de um estudo de codificadores principais desta classe são apresentados. A analise comparativa baseia-se em medidas objetivas temporais e espectrais. Um estudo suplementar de seleção espectral das características da excitação e de quantização do conjunto completo de parâmetros do codificador proposto revelou resultados interessantes sobre a representação espectral adaptativa e sobre a sensibilidade a quantização das características da excitação. / Analysis-by-synthesis linear predictive speech coders are widely applied in mobile and secure telecommunications. Linear prediction of speech signals and analysis-by-synthesis techniques are presented so that some perceptual features of human hearing may be related to signal processing techniques and parameters. The basic operation of this class of coders is described in the framework of the code-excited predictive coder. Special coder structures such as adaptive, sparse and vector-basis codebooks are introduced as well as processing enhancements such as orthogonal searches. A recently introduced representation of voice excitation is complemented by adaptive codebook searches to give rise to the new proposed coder, the singular-vector-decomposed excitation linear predictive coder. The sults of a study of some important coders in this class is present. The coders are compared on the basis of waveform and spectral objective distortion measures. A further study of spectral selection of excitation features, and quantization of the whole set of parameters is performed on the proposed coder. Some interesting results are described concerning the adaptive spectral representation and the sensitivity to quantization of the excitation features.
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Wavelets, predição linear e LS-SVM aplicados na análise e classificação de sinais de vozes patológicas / Wavelets, LPC and LS-SVM applied for analysis and identification of pathological voice signalsEverthon Silva Fonseca 24 April 2008 (has links)
Neste trabalho, foram utilizadas as vantagens da ferramenta matemática de análise temporal e espectral, a transformada wavelet discreta (DWT), além dos coeficientes de predição linear (LPC) e do algoritmo de inteligência artificial, Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM), para aplicações em análise de sinais de voz e classificação de vozes patológicas. Inúmeros trabalhos na literatura têm demonstrado o grande interesse existente por ferramentas auxiliares ao diagnóstico de patologias da laringe. Os componentes da DWT forneceram parâmetros de medida para a análise e classificação das vozes patológicas, principalmente aquelas provenientes de pacientes com edema de Reinke e nódulo nas pregas vocais. O banco de dados com as vozes patológicas foi obtido do Departamento de Otorrinolaringologia e Cirurgia de Cabeça e Pescoço do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP-USP). Utilizando-se o algoritmo de reconhecimento de padrões, LS-SVM, mostrou-se que a combinação dos componentes da DWT de Daubechies com o filtro LP inverso levou a um classificador de bom desempenho alcançando mais de 90% de acerto na classificação das vozes patológicas. / The main objective of this work was to use the advantages of the time-frequency analysis mathematical tool, discrete wavelet transform (DWT), besides the linear prediction coefficients (LPC) and the artificial intelligence algorithm, Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM), for applications in voice signal analysis and classification of pathological voices. A large number of works in the literature has been shown that there is a great interest for auxiliary tools to the diagnosis of laryngeal pathologies. DWT components gave measure parameters for the analysis and classification of pathological voices, mainly that ones from patients with Reinke\'s edema and nodule in the vocal folds. It was used a data bank with pathological voices from the Otolaryngology and the Head and Neck Surgery sector of the Clinical Hospital of the Faculty of Medicine at Ribeirão Preto, University of Sao Paulo (FMRP-USP), Brazil. Using the automatic learning algorithm applied in pattern recognition problems, LS-SVM, results have showed that the combination of Daubechies\' DWT components and inverse LP filter leads to a classifier with good performance reaching more than 90% of accuracy in the classification of the pathological voices.
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