Descomposición de señales biocústicas usando familias de polinomios ortogonales Luis Eduardo Tobón

Colaborador(es): Tipo de material: TextoTextoIdioma: Español Detalles de publicación: Armenia Universidad del Quindio 2015Descripción: 39-45ISSN:
  • 1794631x
Tema(s): Recursos en línea: Resumen: Este trabajo presenta una técnica de descomposición de señales bioacústicas empleando como funciones base dos familias de polinomios ortogonales. Esta técnica está orientada a implementarse en dispositivos de bajas capacidades de cómputo, como redes de sensores inalámbricos, por lo tanto debe ser rápida y efi ciente, además de permitir una alta compresión de la información y una buena calidad en la reconstrucción. En este artículo se explica el fundamento de la descomposición usando familias de polinomios ortogonales, se muestran el procedimiento empleado para alcanzar la resolución adecuada, que permite una mayor compresión de la información y una mejor calidad en la reconstrucción de la señal. Por último, se muestran los resultados obtenidos al aplicar el método a funciones generadas artifi cialmente y a registros sonoros del páramo de Chingaza (Cundinamarca) suministrados por el instituto Alexander von Humboldt, cuyos resultados se comparan con la transformada de Fourier tradicional.
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Artículo de Revista Central Armenia Colección General No. 27 Vol. 1 (Enero - Septiembre 2015) No para préstamo

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Este trabajo presenta una técnica de descomposición de señales bioacústicas empleando como funciones base
dos familias de polinomios ortogonales. Esta técnica está orientada a implementarse en dispositivos de bajas
capacidades de cómputo, como redes de sensores inalámbricos, por lo tanto debe ser rápida y efi ciente, además
de permitir una alta compresión de la información y una buena calidad en la reconstrucción. En este artículo se
explica el fundamento de la descomposición usando familias de polinomios ortogonales, se muestran el procedimiento
empleado para alcanzar la resolución adecuada, que permite una mayor compresión de la información
y una mejor calidad en la reconstrucción de la señal. Por último, se muestran los resultados obtenidos al aplicar
el método a funciones generadas artifi cialmente y a registros sonoros del páramo de Chingaza (Cundinamarca)
suministrados por el instituto Alexander von Humboldt, cuyos resultados se comparan con la transformada de
Fourier tradicional.

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