|
|
Automatická klasifikace digitálních modulací
Kubánková, Anna ; Novotný, Vít (vedoucí práce)
Tato disertační práce pojednává o nové metodě rozpoznávání digitálních modulací. V úvodní části je shrnut dosavadní vývoj a současný stav problematiky. Jsou popsány stávající metody spolu s jejich charakteristickými vlastnostmi. Větší pozornost je věnována využití umělých neuronových sítí. Po vytyčení cílů disertační práce jsou teoreticky popsány digitální modulace, které byly vybrány pro rozpoznávání. Jedná se o modulace FSK, MSK, BPSK, QPSK a QAM-16, které jsou nejčastěji používány v moderních komunikačních systémech. Navržená metoda je založena na analýze modulových a fázových spektrogramů modulovaných signálů. Pro posouzení vlastností spektrogramů jsou využívány jejich histogramy. Ty dávají informaci o počtu nosných frekvencí v signálu, což slouží pro rozpoznání FSK a MSK, a o počtu fázových stavů, podle čehož se určují modulace BPSK, QPSK a QAM-16. Spektrogramy, ve kterých jsou viditelné charakteristické příznaky modulací, jsou získávány při délce segmentu rovné délce symbolu. Bylo zjištěno, že při známé délce symbolu je možné správně rozpoznat modulaci při poměru signál-šum minimálně 0 dB. Proto je třeba před výpočtem spektrogramů detekovat délku symbolu. K tomuto účelu byly navrženy čtyři metody: autokorelační funkce, kepstrální analýza, waveletová transformace a LPC koeficienty. Tyto metody byly algoritmizovány a analyzovány se signály zarušenými bílým Gaussovským šumem, fázovým šumem a se signály po průchodu přenosovým kanálem s odrazy a úniky. Jako nejvhodnější a nejspolehlivější se ukázala metoda detekce pomocí kepstrální analýzy. Nakonec byla nová metoda rozpoznávání modulací ověřována se signály prošlé přenosovým kanálem, jehož vlastnosti se blíží reálnému kanálu.
|
|
|
Rozpoznávač řeči s omezeným slovníkem
Vystavěl, Kamil ; Míča, Ivan (oponent) ; Sysel, Petr (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá implementací metody rozpoznávání řeči s omezeným počtem rozpoznávaných slov v prostředí Matlab. Rozpoznávač je založen na metodě dynamického programování realizované algoritmem borcení časové osy (DTW) a je určen pro rozpoznávání izolovaných slov. Z řečového signálu jsou vyčíslovány příznaky pomocí metod krátkodobé analýzy signálu v časové a kmitočtové oblasti, dále pomocí metod na principu kepstrální analýzy a lineární prediktivní analýzy signálu. Příznaky vytvoří obraz slova vhodný pro kvantifikaci míry podobnosti s obrazem jiného slova. Algoritmus borcení časové osy eliminuje vliv kolísání tempa promluvy nelineární normalizací časové osy jednoho ze slov tak, aby se obrazy slov co nejvíce shodovaly. Míra podobnosti dvou slov je vyčíslena jako vzdálenost slov. Ve slovníku rozpoznávače jsou uloženy obrazy známých slov, obraz neznámého slova je porovnán s obrazy slov ve slovníku a jsou vyčísleny vzdálenosti každého známého slova s neznámým slovem. Neznámé slovo je určeno jako shodné s tím slovem ve slovníku, ke kterému má nejmenší vzdálenost. Úspěšnost klasifikace je závislá především na volbě příznaků.
|
|
|
Porovnání metod pro identifikaci poruch valivých ložisek
Kokeš, Miroslav ; Hnidka,, Jakub (oponent) ; Klusáček, Stanislav (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá porovnáním vybraných metod a parametrů pro diagnostiku stavu valivých ložisek. Vybranými statistickými parametry jsou kurtosis, crest faktor a parametr . Dalšími vybranými metodami jsou obálková analýza, kepstrální analýza a metoda ACEP. Metody jsou implementovány v programu LabVIEW a porovnány na základě odolnosti vůči šumu, rychlosti výpočtu a celkové schopnosti správně identifikovat závady valivých ložisek.
|
|
|
Detekce základního tónu
Chloupek, Jiří ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Sysel, Petr (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí základního tónu člověka. Kmitočet základního tónu patří mezi základní parametry řečového signálu v kmitočtové oblasti. V této práci je popsáno několik metod detekce základního tónu a praktické využití korelační metody a kepstrální analýzy.
|
|
|
Porovnání metod pro identifikaci poruch valivých ložisek
Kokeš, Miroslav ; Hnidka,, Jakub (oponent) ; Klusáček, Stanislav (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá porovnáním vybraných metod a parametrů pro diagnostiku stavu valivých ložisek. Vybranými statistickými parametry jsou kurtosis, crest faktor a parametr . Dalšími vybranými metodami jsou obálková analýza, kepstrální analýza a metoda ACEP. Metody jsou implementovány v programu LabVIEW a porovnány na základě odolnosti vůči šumu, rychlosti výpočtu a celkové schopnosti správně identifikovat závady valivých ložisek.
|
|
|
Detekce základního tónu
Chloupek, Jiří ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Sysel, Petr (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí základního tónu člověka. Kmitočet základního tónu patří mezi základní parametry řečového signálu v kmitočtové oblasti. V této práci je popsáno několik metod detekce základního tónu a praktické využití korelační metody a kepstrální analýzy.
|
|
|
Automatická klasifikace digitálních modulací
Kubánková, Anna ; Novotný, Vít (vedoucí práce)
Tato disertační práce pojednává o nové metodě rozpoznávání digitálních modulací. V úvodní části je shrnut dosavadní vývoj a současný stav problematiky. Jsou popsány stávající metody spolu s jejich charakteristickými vlastnostmi. Větší pozornost je věnována využití umělých neuronových sítí. Po vytyčení cílů disertační práce jsou teoreticky popsány digitální modulace, které byly vybrány pro rozpoznávání. Jedná se o modulace FSK, MSK, BPSK, QPSK a QAM-16, které jsou nejčastěji používány v moderních komunikačních systémech. Navržená metoda je založena na analýze modulových a fázových spektrogramů modulovaných signálů. Pro posouzení vlastností spektrogramů jsou využívány jejich histogramy. Ty dávají informaci o počtu nosných frekvencí v signálu, což slouží pro rozpoznání FSK a MSK, a o počtu fázových stavů, podle čehož se určují modulace BPSK, QPSK a QAM-16. Spektrogramy, ve kterých jsou viditelné charakteristické příznaky modulací, jsou získávány při délce segmentu rovné délce symbolu. Bylo zjištěno, že při známé délce symbolu je možné správně rozpoznat modulaci při poměru signál-šum minimálně 0 dB. Proto je třeba před výpočtem spektrogramů detekovat délku symbolu. K tomuto účelu byly navrženy čtyři metody: autokorelační funkce, kepstrální analýza, waveletová transformace a LPC koeficienty. Tyto metody byly algoritmizovány a analyzovány se signály zarušenými bílým Gaussovským šumem, fázovým šumem a se signály po průchodu přenosovým kanálem s odrazy a úniky. Jako nejvhodnější a nejspolehlivější se ukázala metoda detekce pomocí kepstrální analýzy. Nakonec byla nová metoda rozpoznávání modulací ověřována se signály prošlé přenosovým kanálem, jehož vlastnosti se blíží reálnému kanálu.
|
|
|
Rozpoznávač řeči s omezeným slovníkem
Vystavěl, Kamil ; Míča, Ivan (oponent) ; Sysel, Petr (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá implementací metody rozpoznávání řeči s omezeným počtem rozpoznávaných slov v prostředí Matlab. Rozpoznávač je založen na metodě dynamického programování realizované algoritmem borcení časové osy (DTW) a je určen pro rozpoznávání izolovaných slov. Z řečového signálu jsou vyčíslovány příznaky pomocí metod krátkodobé analýzy signálu v časové a kmitočtové oblasti, dále pomocí metod na principu kepstrální analýzy a lineární prediktivní analýzy signálu. Příznaky vytvoří obraz slova vhodný pro kvantifikaci míry podobnosti s obrazem jiného slova. Algoritmus borcení časové osy eliminuje vliv kolísání tempa promluvy nelineární normalizací časové osy jednoho ze slov tak, aby se obrazy slov co nejvíce shodovaly. Míra podobnosti dvou slov je vyčíslena jako vzdálenost slov. Ve slovníku rozpoznávače jsou uloženy obrazy známých slov, obraz neznámého slova je porovnán s obrazy slov ve slovníku a jsou vyčísleny vzdálenosti každého známého slova s neznámým slovem. Neznámé slovo je určeno jako shodné s tím slovem ve slovníku, ke kterému má nejmenší vzdálenost. Úspěšnost klasifikace je závislá především na volbě příznaků.
|
host ::
RSS.