Zobrazeno 1 - 10
of 139
pro vyhledávání: '"Morphological component analysis (MCA)"'
Autor:
Liu, Shengheng a, ⁎, Zhang, Zheng a, Fei, Tai b, Gong, Zhihan a, Kou, Lian c, Shan, Danfeng c, Li, Lei c, Huang, Yongming a
Publikováno v:
In Digital Signal Processing October 2024 153
Publikováno v:
Mathematics, Vol 12, Iss 5, p 748 (2024)
The inevitable noise generated in the acquisition and transmission process of MRIs seriously affects the reliability and accuracy of medical research and diagnosis. The denoising effect for Rician noise, whose distribution is related to MR image sign
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/729d784599f84f019a252d7bdaed7497
Publikováno v:
In Journal of Electronic Science and Technology December 2019 17(4)
Autor:
Reddy, G. Ravi Shankar 1, *, a, Rao, Rameshwar 2
Publikováno v:
In Journal of Electronic Science and Technology June 2019 17(2):135-151
Autor:
G. Ravi Shankar Reddy, Rameshwar Rao
Publikováno v:
Journal of Electronic Science and Technology, Vol 17, Iss 2, Pp 135-151 (2019)
This paper describes a method for decomposing a signal into the sum of an oscillatory component and a transient component. The process uses the tunable Q-factor wavelet transform (TQWT): The oscillatory component is modeled as a signal that can be sp
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0e247d31055c4836892a57168c23f51e
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 7, Pp 136358-136368 (2019)
Whales communicate using whistle vocalizations that are essentially underwater acoustic frequency-modulated tones. Inevitable environmental noise decreases recognition accuracy of these sounds during wide range detection. In this paper, we propose a
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/487a2b61f97e46e38b2eb4620a713bce
Publikováno v:
EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, Vol 2018, Iss 1, Pp 1-12 (2018)
Abstract In this paper, we have proposed an application of sparse-based morphological component analysis (MCA) to address the problem of classification of the epileptic seizure using time series electroencephalogram (EEG). MCA was employed to decompo
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/77e6d68307a94cba9799e586514b6333
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.