Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorГармаш, В.uk
dc.contributor.authorШепітко, Б.uk
dc.date.accessioned2019-12-05T10:50:15Z
dc.date.available2019-12-05T10:50:15Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationГармаш В. Фільтрація аудіосигналів із застосуванням вейвлет-перетворення [Електронний ресурс] / В. Гармаш, Б. Шепітко // Матеріали XLVIII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 13-15 березня 2019 р. – Електрон. текст. дані. – 2019. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2019/paper/view/6644.uk
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/27296
dc.description.abstractЗапропоновано метод фільтрації аудіосигналів із застосуванням вейвлет-перетворення, який дозволяє обмежитися меншою кількістю рівнів розкладання ніж стандартне вейвлет-перетворення для досягнення максимально можливої якості вейвлет-фільтрації.uk
dc.description.abstractA method for filtering audio signals with the use of wavelet transform is proposed, which allows to be restricted to a smaller number of decomposition levels than standard wavelet transformations in order to achieve the maximum possible quality of wavelet filtration.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали XLVIII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 13-15 березня 2019 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2019/paper/view/6644
dc.subjectаудіосигналuk
dc.subjectвейвлет-перетворенняuk
dc.subjectфреймuk
dc.subjectнеортонормований базисuk
dc.subjectкомплексні вейвлетиuk
dc.subjectaudio signalen
dc.subjectwavelet transformen
dc.subjectframeen
dc.subjectnon-rooted basisen
dc.subjectcomplex waveletsen
dc.titleФільтрація аудіосигналів із застосуванням вейвлет-перетворенняuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.932
dc.relation.referencesДремин, И. M. Вейвлеты и их применение / И. М. Дремин, О. В. Ива­нов, В. А. Нечитайло // Успехи физических наук. – 2001. – Т. 171. – С. 465–501.
dc.relation.referencesCoifman, R. R. Translation-invariant de-noising / R. R. Coifman, D. L. Donoho // In “Wavelets and Statistics”; A. Antoniadis, Ed. – New York: Springer-Verlag, 1995.
dc.relation.referencesGoyal, V. K. Quantized overcomplete expansions in IRN: Analysis, synthesis and algorithms / V. K. Goyal, M. Vetterli, N. T. Thao // IEEE Trans. Inform. Theory. – 1998. – Vol. 44(1). – P. 16-31.
dc.relation.referencesLang, M. Noise reduction using an undecimated discrete wavelet transform / M. Lang, H. Guo, J. E. Odegard, C. S. Burrus, R. O. Wells, Jr. // IEEE Signal Processing Lett. – 1996. – Vol. 3(1). – P. 10-12.
dc.relation.referencesSelesnick, I. W. The double-density dual-tree DWT / I. W. Selesnick // IEEE Trans. on Signal Processing. – 2004. – Vol. 52(5). – P. 1304-1314.
dc.relation.referencesSelesnick, I. W. The double density DWT / I. W. Selesnick // Wavelets in Signal and Image Analysis: From Theory to Practice; Ed. By A. Petrosian, F. G. Meyer. – Kluwer, 2001.
dc.relation.referencesБарченко К. В. Аналіз методів фільтрації зображень / Барченко К. В., Білошкурський С. С., Гармаш В. В. // Вісник Хмельницького національного університету. – 2012. – № 4. – С. 79. – ISSN 2226-9150.
dc.relation.referencesLoizou, P. C. Speech enhancement. Theory and Practice (2-nd ed.) / P. C. Loizou. – Boca Raton: CRC Press, 2013. 


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію