Wyniki wyszukiwania dla: SPARSE AUTOREGRESSIVE MODELS - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Wyniki wyszukiwania dla: SPARSE AUTOREGRESSIVE MODELS

Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (105)

Wyniki wyszukiwania dla: SPARSE AUTOREGRESSIVE MODELS

  • Zespół Katedry Systemów Automatyki

    Potencjał Badawczy

    Zespół Katedry Systemów Automatyki zajmuje się zarówno teorią, jak i praktyczną realizacją urządzeń sterujących obiektami technicznymi i procesami technologicznymi bez udziału człowieka lub z jego ograniczonym udziałem. Układy i systemy automatyki wkraczają we wszystkie niemal dziedziny życia, zwłaszcza w gospodarkę, przemysł i naukę. Korzyści wynikające z automatyzacji i robotyzacji widać wyraźnie, zwłaszcza w przemyśle (samochodowym,...

  • Zespół Systemów Automatyki

    Potencjał Badawczy

    W dziedzinie dydaktyki, przez wszystkie lata istnienia, katedra pełniła wiodącą rolę w kształceniu automatyków na wydziale sprawując opiekę nad specjalnościami, których nazwa i przynależność do kierunku studiów zmieniała się kilkakrotnie wraz ze zmianami organizacyjnymi zarówno struktury wydziału jak programu studiów. Ostatecznie, w 1991 roku utworzony został nowy kierunek studiów Automatyka i Robotyka, który pozostaje pod pieczą...

  • Zespół Inżynierii Mikrofalowej i Antenowej

    Specjalność badawcza KIMiA wiąże się z techniką b.w.cz. i dotyczy zakresu częstotliwości od setek megaherców do kilkudziesięciu gigaherców. Przedmiotem badań teoretycznych (analiza, synteza, symulacja i modelowanie komputerowe,) oraz eksperymentalnych są elementy (prowadnice, sprzęgacze, rozgałęzienia) oraz układy pasywne (cyrkulatory, przesuwniki fazy, obciążenia, tłumiki) i aktywne (wzmacniacze, mieszacze, powielacze, modulatory),...

Najlepsze wyniki w katalogu: Oferta Biznesowa Pokaż wszystkie wyniki (33)

Wyniki wyszukiwania dla: SPARSE AUTOREGRESSIVE MODELS

Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (2575)

Wyniki wyszukiwania dla: SPARSE AUTOREGRESSIVE MODELS

  • Sparse autoregressive modeling

    Publikacja

    - Rok 2012

    In the paper the comparison of the popular pitch determination (PD) algorithms for thepurpose of elimination of clicks from archive audio signals using sparse autoregressive (SAR)modeling is presented. The SAR signal representation has been widely used in code-excitedlinear prediction (CELP) systems. The appropriate construction of the SAR model is requiredto guarantee model stability. For this reason the signal representation...

  • RENOVATION OF ARCHIVE AUDIO RECORDINGS USING SPARSE AUTOREGRESSIVE MODELING AND BIDIRECTIONAL PROCESSING

    Publikacja

    The paper presents a new approach to elimination of broadband noise and impulsive disturbances from archive audio recordings. The proposed adaptive Kalman-like algorithm, based on a sparse autoregressive model of the audio signal, simultaneously detects noise pulses, interpolates the irrevocably distorted samples and performs signal smoothing. It is shown that bidirectional (forward-backward) processing of the archive signal improves...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Elimination of clicks from archive speech signals using sparse autoregressive modeling

    Publikacja

    This paper presents a new approach to elimination of impulsivedisturbances from archive speech signals. The proposedsparse autoregressive (SAR) signal representation is given ina factorized form - the model is a cascade of the so-called formantfilter and pitch filter. Such a technique has been widelyused in code-excited linear prediction (CELP) systems, as itguarantees model stability. After detection of noise pulses usinglinear...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Sparse vector autoregressive modeling of audio signals and its application to the elimination of impulsive disturbances

    Publikacja

    Archive audio files are often corrupted by impulsive disturbances, such as clicks, pops and record scratches. This paper presents a new method for elimination of impulsive disturbances from stereo audio signals. The proposed approach is based on a sparse vector autoregressive signal model, made up of two components: one taking care of short-term signal correlations, and the other one taking care of long-term correlations. The method...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Low order autoregressive (AR) models for FDTD analysis of microwave filters.

    Artykuł opisuje zastosowanie modeli AR w celu poprawy efektywności analizy struktur filtrujących metodą różnic skończonych w dziedzinie czasu (FD-TD). Opisanych jest szereg kryteriów pozwalających na automatyczne tworzenie modeli AR sygnałów czasowych, w tym wybór fragmentu odpowiedzi układu stanowiący podstawę ekstrakcji współczynników modelu, współczynnika decymacji oraz rzędu modelu. Skuteczność wprowadzonych kryteriów...

    Pełny tekst do pobrania w portalu