|
|
Modern Optimization Methods for Interpolation of Missing Sections in Audio Signals
Mokrý, Ondřej ; Kowalski, Matthieu (referee) ; Koldovský, Zbyněk (referee) ; Rajmic, Pavel (advisor)
Poškození audio signálů je v praxi běžným, avšak nežádoucím faktem. Ke ztrátě informace může dojít nevhodným záznamem (nízký vzorkovací kmitočet či dynamický rozsah), chybou přenosu (výpadek vzorků), poškozením média či z důvodu rušení. Odstraňování takových poruch je možné pomocí inverzních úloh. Tato práce se konkrétně zaměřuje na situaci, kdy jsou úseky audio signálu o délce v řádu desítek milisekund zcela ztraceny a cílem je chybějící vzorky interpolovat na základě kontextu a vhodného modelu signálu. První část dizertační práce se věnuje metodám konvexní i nekonvexní optimalizace, které hledají řešení interpolační úlohy na základě předpokladu řídkosti časově-kmitočtového spektra. Obecný základ i některé algoritmy jsou převzaté z literatury a přizpůsobené interpolační úloze, řada modifikací a experimentálních přístupů je originální. Druhá část práce je zaměřena na využití nezáporné faktorizace matic, s níž lze sestavit pravděpodobnostní model spektrogramu signálu a tento využít pro jeho interpolaci. Z tohoto modelu pak vychází úspěšný rekonstrukční algoritmus, k němuž jsou v této práci odvozeny dvě alternativní metody. Závěr práce se věnuje rozsáhlému experimentálnímu ověření funkčnosti metod na skupině hudebních signálů. S využitím objektivních ukazatelů kvality interpolovaného signálu je ukázáno, že v jednotlivých třídách metod vedou navržené modifikace ke znatelnému zlepšení kvality či zlepšení konvergence oproti metodám základním. V rámci studovaného rozsahu poškození pak zejména algoritmy využívající faktorizace konkurují současným nejlepším metodám pro interpolaci chybějících úseků audio signálu.
|
|
| |
|
|
Heuristic Algorithms in Optimization
Komínek, Jan ; Šeda, Miloš (referee) ; Roupec, Jan (advisor)
This diploma thesis deals with genetic algorithms and their properties. Particular emphasis is placed on finding the influence of mutation and population size. Genetic algorithms are applied on inverse heat conduction problems (IHCP) in the second part of the thesis. Several different approaches and coding methods were tested. Properties of genetic algorithms were improved by definition of two new genetic operators – manipulation and sorting. Reported theoretical findings were tested on the real data of inverse heat conduction problem. The library for easy implementation of GA for solving general optimization problems in C ++ was created and is described in the last chapter.
|
|
|
Inverse problems in computational heat transfer with phase change
Kamarýt, Petr ; Mauder, Tomáš (referee) ; Klimeš, Lubomír (advisor)
This diploma thesis deals with inverse problems in heat transfer with phase change. The first chapter focuses on heat transfer mechanisms including phase change. Second chapter deals with computational solution of heat transfer problems. In the third chapter the inverse problem for heat flux estimation is formulated. Fourth chapter is description of methods, implemented by the author, for computational solution of both direct and inverse heat transfer problems. Solution of inverse problem are obtained by the sequential method and artificial neural networks. Two heat flux types were selected: continuous, piecewise linear and discontinuous, piecewise constant. Obtained result for both cases are comparable. In case of discontinuous heat flux, results are worse than in continuous case.
|
|
|
Inverse problems in computational heat transfer with phase change
Kamarýt, Petr ; Mauder, Tomáš (referee) ; Klimeš, Lubomír (advisor)
This diploma thesis deals with inverse problems in heat transfer with phase change. The first chapter focuses on heat transfer mechanisms including phase change. Second chapter deals with computational solution of heat transfer problems. In the third chapter the inverse problem for heat flux estimation is formulated. Fourth chapter is description of methods, implemented by the author, for computational solution of both direct and inverse heat transfer problems. Solution of inverse problem are obtained by the sequential method and artificial neural networks. Two heat flux types were selected: continuous, piecewise linear and discontinuous, piecewise constant. Obtained result for both cases are comparable. In case of discontinuous heat flux, results are worse than in continuous case.
|
|
|
Heuristic Algorithms in Optimization
Komínek, Jan ; Šeda, Miloš (referee) ; Roupec, Jan (advisor)
This diploma thesis deals with genetic algorithms and their properties. Particular emphasis is placed on finding the influence of mutation and population size. Genetic algorithms are applied on inverse heat conduction problems (IHCP) in the second part of the thesis. Several different approaches and coding methods were tested. Properties of genetic algorithms were improved by definition of two new genetic operators – manipulation and sorting. Reported theoretical findings were tested on the real data of inverse heat conduction problem. The library for easy implementation of GA for solving general optimization problems in C ++ was created and is described in the last chapter.
|
|
| |
|
|
Mathematical Modelling of Generalization
Kůrková, Věra
Learning with generalization can be modeled using regularization, which was developed for a search of stable solutions of tasks for physics. In learning theory generalization can be understood as a certain kind of stability.
|
guest ::
