1 / 7

DETEKCIJA FIČUKA PRIMJENOM WAVELET TRANSFORMACIJE

DETEKCIJA FIČUKA PRIMJENOM WAVELET TRANSFORMACIJE. BRUNO ARSENALI DUBRAVKO HENDIJA JOSIP KRAMAR. Sadržaj. Uvod Fićuci STFT i Wavelet Razvijeni algoritmi prezentacija algoritama. UVOD. Za praćenje zvukova koji nastaju u tijelu liječnici koriste stetoskop

genna
Download Presentation

DETEKCIJA FIČUKA PRIMJENOM WAVELET TRANSFORMACIJE

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. DETEKCIJA FIČUKA PRIMJENOM WAVELET TRANSFORMACIJE BRUNO ARSENALI DUBRAVKO HENDIJA JOSIP KRAMAR

  2. Sadržaj • Uvod • Fićuci • STFT i Wavelet • Razvijeni algoritmi • prezentacija algoritama

  3. UVOD • Za praćenje zvukova koji nastaju u tijelu liječnici koriste stetoskop • Detekcija pojedine pojave moguća je samo uz dobro iskustvo liječnika • Javlja se potreba za automatiziranu detekciju pojave (zvuka) na temelju koje se može odrediti daljnja terapija • Potreba za razvojem algoritma detekcije

  4. Fićuci • javljaju se kod mnogih bolesti (npr. astma) • kontinuirani sporedni zvukovi pluća • superponirani na normalne zvukove disanja • sinusoidalni valni oblik • visok šiljak u spektru • trajanje oko 100ms • različita mišljenja o frekvenciji fićuka: • Od 80 do 1600 Hz • Od 350 do 950 Hz

  5. STFT • STFT jest transformacija koja nam omogućava da istovremeno pratimo frekvencijske i vremenske odnose. • Definirana je sljedećim formulom: • Centri koncentracije energije u obje domene linearno su ovisni o frekvenciji ω i pomaku τ • efektivna širina u obje domene je definirana svojstvima vremenskog otvora te je konstantna • idealna lokalizacija u jednoj domeni uzrokuje lošu lokalizaciju u drugoj, odnosno povećanje rezolucije u jednoj domeni uzrokuje smanjenje rezolucije u drugoj

  6. WAVELET TRANSFORMACIJA • signal uspoređujemo sa valićem kojem mijenjamo širinu i poziciju • To nam omogućuje mijenjanje razlučivosti po vremenu ili frekvenciji • Kontinuirana wavelet transformacija (CWT) definirana je sljedećim izrazom: • Rezultat CWT-a je broj koji nam pokazuje koliko je signal koreliran s odabranim valnim oblikom valića. • Neki valići koje možemo odabrati za obradu signala su: • kompleksni Morlet-ov wavelet • realni Morlet-ov wavelet • sombrero (eng. Mexican hat) • kompleksni Shannon-ov wavelet

  7. Razvijeni algoritmi: • STFT i uklanjanje šuma valićima • Detekcija korištenjem CWT sa Morletovim valićem

More Related