Original title: Učení slovníku pro rekonstrukci řídkého signálu
Translated title: Dictionary learning for sparse signal reconstruction
Authors: Ozdobinski, Roman ; Rajmic, Pavel (referee) ; Mach, Václav (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2012
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato bakalářská práce se zabývá učením slovníku pro rekonstrukci signálu na základě řídkých reprezentací. Jsou zde popsány způsoby tvorby statických a přizpůsobených slovníkových matic, které jsou užité s aproximativním algoritmem Orthogonal Matching Pursuit k rekonstrukci skupiny chybějících vzorků ve zvukovém signálu. Je zde teoreticky rozebrán algoritmus pro učení K-SVD slovníku společně s jeho implementací v prostředí Matlab. Dále jsou vybrané slovníky porovnávány na různých typech zvukového signálu. This bachelor thesis discusses the dictionary learning for the reconstruction of signal based on sparse representations. There are methods of static and optimized dictionary of matrices described that are used with approximative Orthogonal Matching Pursuit algorithm to reconstruct the missing groups of samples in the audio signal. There is theoretically analyzed algorithm for learning K-SVD dictionary together with its implementation in Matlab. Furthermore, the selected dictionaries are compared to the various types of audio signals.
Keywords: audio; dictionary learning; K-SVD; OMP; reconstruction; sparse representation; K-SVD; OMP; rekonstrukce; učení slovníku; zvuk; řídké reprezentace

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/9371

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-583588


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses