Please use this identifier to cite or link to this item: http://er.nau.edu.ua:8080/handle/NAU/30122
Title: Алгоритми та програмні засоби фільтрації і стиснення сигналів в ТКС
Other Titles: Алгоритмы и программные средства фильтрации и сжатия сигналов в ТКС
Algorithms and software for filtering and compressing signals in TCS
Authors: Лавриненко, Олександр Юрійович
Лавриненко, Александр Юрьевич
Lavrynenko, Oleksandr
Keywords: Вейвлет-перетворення
Перетворення Фур’є
Косинусне перетворення
Вейвлет-преобразования
Преобразования Фурье
Косинусное преобразование
Wavelet transform
Fourier transform
Cosine transform
Стиснення цифрових мовних сигналів
Сжатия цифровых речевых сигналов
Compression digital speech signals
Issue Date: 16-Jun-2014
Publisher: Національній авіаційний університет. – Київ, 2014. – 107 с.
Abstract: В дипломній роботі вирішуються актуальні проблеми стиснення мовних сигналів та шляхи підвищення її якості. Були розроблені алгоритми підвищення якості стиснення мовних сигналів. Способи і методи підвищення якості стиснення мовних сигналів є важливою проблемою в системах цифрового зв'язку. Використовувались методи і способи стиснення мовних сигналів, проводилось моделювання розроблених алгоритмів та їх порівняння з існуючими методами. Оскільки мовний сигнал являє собою нестаціонарний випадковий процес, то для його обробки було запропоновано використати вейвлет-перетворення. Вейвлет-перетворення володіє істотними перевагами в порівнянні з перетворенням Фур'є. Унікальні властивості вейвлет-перетворення дозволяють сконструювати базис, в якому представлення даних може виражатися невеликою кількістю ненульових коефіцієнтів. Ця властивість робить вейвлет-перетворення привабливим для використовування його, як метод первинної обробки мовного сигналу для підвищення ефективності його стиснення. Новизна результатів полягає в розробці алгоритму стиснення мовного сигналу з використанням вейвлет-перетворення та в запропонуванні використовувати вейвлет-перетворення для очищення сигналів від шуму. Розроблені алгоритми є простими в реалізації та не потребують ліцензії на використання. Дані алгоритми можуть використовуватися у сучасних інформаційних системах України. Матеріали дипломної роботи можуть бути корисними розробникам алгоритмів стиснення мовних сигналів, а також використовуватися у навчальному процесі.
В дипломной работе решаются актуальные проблемы сжатия речевых сигналов и пути повышения ее качества. Были разработаны алгоритмы повышения качества сжатия речевых сигналов. Способы и методы повышения качества сжатия речевых сигналов является важной проблемой в системах цифровой связи. Использовались методы и способы сжатия речевых сигналов, проводилось моделирование разработанных алгоритмов и их сравнение с существующими методами. Поскольку речевой сигнал представляет собой нестационарный случайный процесс, то для его обработки было предложено использовать вейвлет-преобразования. Вейвлет-преобразования обладает существенными преимуществами по сравнению с преобразованием Фурье. Уникальные свойства вейвлет-преобразования позволяют сконструировать базис, в котором представления данных может выражаться небольшим количеством ненулевых коэффициентов. Это свойство делает вейвлет-преобразования привлекательным для использования его, как метод первичной обработки речевого сигнала для повышения эффективности его сжатия. Новизна заключается в разработке алгоритма сжатия речевого сигнала с использованием вейвлет-преобразования и в предложении использовать вейвлет-преобразования для очистки сигналов от шума. Разработанные алгоритмы просты в реализации и не требуют лицензии на использование. Данные алгоритмы могут использоваться в современных информационных системах Украины. Материалы дипломной работы могут быть полезными разработчикам алгоритмов сжатия речевых сигналов, а также использоваться в учебном процессе.
In the thesis work, urgent problems of compression of speech signals and ways to improve its quality are being solved. Algorithms for improving the quality of compression of speech signals have been developed. Methods and methods for improving the quality of compression of speech signals is an important problem in digital communication systems. Methods and methods of compression of speech signals were used, modeling of the developed algorithms and their comparison with existing methods were carried out. Since the speech signal is a non-stationary random process, it was suggested to use wavelet transforms for its processing. The wavelet transform has significant advantages over the Fourier transform. The unique properties of wavelet transforms allow us to construct a basis in which the data representation can be expressed by a small number of non-zero coefficients. This property makes the wavelet transform attractive to use it, as a method of primary processing of the speech signal to increase the efficiency of its compression. The novelty consists in developing an algorithm for compressing a speech signal using wavelet transform and in the proposal to use wavelet transforms to clear signals from noise. The developed algorithms are easy to implement and do not require a license to use. These algorithms can be used in modern information systems in Ukraine. The materials of the thesis work can be useful for developers of algorithms for compression of speech signals, and also be used in the educational process.
Description: Лавриненко О.Ю. Алгоритми та програмні засоби фільтрації і стиснення сигналів в ТКС – Київ, 2014. – 107 с. Лавриненко А.Ю. Алгоритмы и программные средства фильтрации и сжатия сигналов в ТКС – Киев, 2014. – 107 с. Lavrynenko O. Algorithms and software for filtering and compressing signals in TCS – Kyiv, 2014. – 107 p.
URI: http://er.nau.edu.ua:8080/handle/NAU/30122
Appears in Collections:Наукові статті



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.