Análisis de señales con descomposición empírica en modos y aplicaciones a la señal de voz.

Se estudia el método de descomposición empírica en modos, tanto en sus aspectos teórico-experimentales como en aplicaciones al procesamiento de señales biomédicas, más particularmente patológicas. Esta aplicación implica la necesidad de comprender la naturaleza de dicha señal. Se proponen 2 aplicaci...

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Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Schlotthauer, Gastón
Otros Autores: Rufiner, Hugo Leonardo (codir.)
Formato: Tesis Libro
Lenguaje:Español
Materias:
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245 1 0 |a Análisis de señales con descomposición empírica en modos y aplicaciones a la señal de voz.  |c Gastón Schlotthauer ; Directora María Eugenia Torres , Codirector Hugo Leonardo Rufiner 
260 # # |e Santa Fe  |g 2010 
300 # # |a 207 p.  |b il.  |c 30 cm. 
502 # # |a Tesis (Doctorado en Inganiería-Mención Inteligencia Computacional, Señales y Sistemas)--Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas, Universidad Nacional del Litoral, 2010 
520 3 # |a Se estudia el método de descomposición empírica en modos, tanto en sus aspectos teórico-experimentales como en aplicaciones al procesamiento de señales biomédicas, más particularmente patológicas. Esta aplicación implica la necesidad de comprender la naturaleza de dicha señal. Se proponen 2 aplicaciones de descomposición empírica en modos a la señal de voz. Se considera en primer lugar el problema de la extracción de la frecuencia fundamental. Si bien existe una batería de algoritmos que funcionan correctamente en el caso de aplicaciones prácticas para voces normales, no se comportan adecuadamente con voces patológicas. Las contribuciones originales de la tesis se encuentran en el modelo de voces patológicas propuesto en el cap. 3, el análisis de la influencia de la longitud de los datos y la cantidad de interaciones del algoritmo de EMD sobre las propiedades estadísticas y frecuenciales de los modos resultantes de la aplicación de EMD a ruido Gaussiano y uniforme en el cap. 5, y la propuesta de un nuevo método de detección de frecuencia fundamental con especial atención a voces patológicas y a la extracción de características de la voz con fines diagnósticos en el cap. 6. 
650 0 7 |a Ciencias aplicadas  |2 spines 
650 0 7 |a Inteligencia artificial  |2 spines 
653 0 # |a Tesis doctoral FICH 
653 0 # |a Señal de voz 
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090 |a Tes. Doc. FICH  |b S 548  |d -  |i 5500175  |u 19