Učení slovníku pro rekonstrukci řídkého signálu

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Karel Burda, CSc. (předseda) doc. Ing. Kamil Říha, Ph.D. (místopředseda) Ing. Petr Hujka, Ph.D. (člen) Ing. Filip Buršík (člen) doc. Ing. David Kubánek, Ph.D. (člen) prof. Ing. Jan Hajný, Ph.D. (člen) Ing. Ivo Strašil (člen)cs
but.defenceOtázky: Ve vzorci (3.1) uvádíte DCT transformaci typu IV. Je tato varianta vhodnější pro zpracování audiosignálu než DCT typu II ? Jak jsou váhovány atomy ve slovníku pro OMP? Váhovací faktor se určuje z celého nebo omezeného průběhu?cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programElektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorMach, Václavcs
dc.contributor.authorOzdobinski, Romancs
dc.contributor.refereeRajmic, Pavelcs
dc.date.created2012cs
dc.description.abstractTato bakalářská práce se zabývá učením slovníku pro rekonstrukci signálu na základě řídkých reprezentací. Jsou zde popsány způsoby tvorby statických a přizpůsobených slovníkových matic, které jsou užité s aproximativním algoritmem Orthogonal Matching Pursuit k rekonstrukci skupiny chybějících vzorků ve zvukovém signálu. Je zde teoreticky rozebrán algoritmus pro učení K-SVD slovníku společně s jeho implementací v prostředí Matlab. Dále jsou vybrané slovníky porovnávány na různých typech zvukového signálu.cs
dc.description.abstractThis bachelor thesis discusses the dictionary learning for the reconstruction of signal based on sparse representations. There are methods of static and optimized dictionary of matrices described that are used with approximative Orthogonal Matching Pursuit algorithm to reconstruct the missing groups of samples in the audio signal. There is theoretically analyzed algorithm for learning K-SVD dictionary together with its implementation in Matlab. Furthermore, the selected dictionaries are compared to the various types of audio signals.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationOZDOBINSKI, R. Učení slovníku pro rekonstrukci řídkého signálu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2012.cs
dc.identifier.other52163cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/9371
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectK-SVDcs
dc.subjectřídké reprezentacecs
dc.subjectučení slovníkucs
dc.subjectOMPcs
dc.subjectrekonstrukcecs
dc.subjectzvukcs
dc.subjectK-SVDen
dc.subjectsparse representationen
dc.subjectdictionary learningen
dc.subjectOMPen
dc.subjectreconstructionen
dc.subjectaudioen
dc.titleUčení slovníku pro rekonstrukci řídkého signálucs
dc.title.alternativeDictionary learning for sparse signal reconstructionen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2012-06-13cs
dcterms.modified2012-06-18-08:11:06cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid52163en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.16 13:23:39en
sync.item.modts2025.01.15 23:05:25en
thesis.disciplineTeleinformatikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikacícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
1.17 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
3.81 MB
Format:
Unknown data format
Description:
file appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_52163.html
Size:
4.83 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_52163.html
Download
Collections
2012