Buradasınız

Anasayfa » Content

KISA SÜRELİ FOURİER DÖNÜŞÜMÜ İÇİN BAŞARIM KARŞILAŞTIRMA

PERFORMANCE COMPARISON FOR THE SHORT TIME FOURIER TRANSFORM

Journal Name:

  • Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi

Publication Year:

  • 2006

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Abstract (2. Language): 
This paper investigates analysis of electrocardiogram signals using the short time Fourier transform(STFT) that is a method in multirate signal analysis and, the STFT is compared with the discrete cosine transform (DCT). In whole analysis, a new tool called statistical adaptive transform coding is used. Finally, using this tool we compared their performance. Choosing fitted function the usage of the STFT requires 2N real multiplication. It has inverse transform algorithm. Its correlation coefficients are positive and results of it's are very attractive to the DCT for AR(1) model source.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Bu makalede çok oranlı işaret çözümleme yöntemlerinden biri olan, kısa süreli Fourier dönüşümü (KSFD) kullanılarak elektrokardiogram (EKG) sinyalleri incelenmiştir. KSFD sonuçları, aynı EKG verisine uygulanan ayrık kosinüs dönüşümü (AKD) sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Analiz sırasında, yeni bir yöntem olan istatistiksel uyarlanır dönüşüm kodlama (İUDK) tekniği başarım ölçütleri yönünden KSFD ve AKD’ünün karşılaştırılmasında kullanılmıştır. Sonuçta, bu yöntemin kullanılmasıyla farklı dönüşümlerin başarımı karşılaştırılmıştır. KSFD içersinde uygun işlevler kullanılarak algoritma için 2N çarpımsal işlemler yapılmıştır. Kullanılan tüm dönüşümler tersi alınabilir algoritmalardır. Bu dönüşümlerin ilinti katsayılarının, pozitif ve AR(1) model kaynakları için kullanışlı olduğu görülmektedir.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-kisa-sureli-fourier-donusumu-icin-basarim-karsilastirma.pdf
  • 3
11-18
  • Turkish

REFERENCES

References: 

Ahmed N., Natarajan T., Rao K.R. (1974): “Discrete Cosine Transform”, IEEE Trans. on
Computers, pp. 90-93, January.
Akansu A.N. (1987): “The Modified Hermite Transformation, A New Transform for
Statistical Adaptive Transform Coding of Speech Signals”, Ph.D. Thesis, June.
Allen J.B., Rabiner L.R. (1977): “A Unified Approach to Short-Time Fourier Analysis and
Synthesis”, IEEE Proc., vol.65, no.11, pp. 1558-1564, November.
Archer C., Leen T.K. (2000): “Adaptive Transform Coding as Constrained Vector
Quantization”, Neural Network in Signal Processing X, IEEE Press.
Chen W.H., Smith C.H. (1977): “Adaptive coding of Monochrome and Color Images”, IEEE
Trans. on Commun., vol. 25, no. 11, November.
Chadwick V.J, Bray P.T. (1988): “The Modified Hung Method of Multiresolution Frequency
Analysis”, Signal Processing, Elseiver Science Publishes (North-England), Vol. 14, No.1,
pp. 25-35, January.
David M., Dirk S. (2002): “Backword Adaptive Transform Coding of Vectorial Signals: A
Comparison between Unitary and Causal Approaches”, Eurosipco.
Haddad R.A., Akansu A.N. (1990): “A New Orthogonal Transform for Signal Coding”, IEEE
Trans. on ASSP, vol. 36, no.9, pp. 1404-1411, September.
Jayant N.S., Noll P. (1984): “Digital Coding of Waveform”, Prentice-Hall Inc., Eaglewood
Cliffs:NJ, pp. 510-590.
Rioul O., M. Vetterli M. (1991): “Wavelets and Signal Processing”, IEEE SP Magazine,
Vol.8, No.4, pp. 14-38, October.
Tanaka T., Yamashita Y. (2001): “Adaptive Transforms with Overlapping Basis Functions for
Image Coding”, Journal of Electronic Imaging

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com