Compresión del audio cardiaco mediante diccionarios redundantes y codificación escasa: aplicación a la transmisión en redes de sensores
| Autor: | Carlos Iván Nieblas Hernández |
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| Přispěvatelé: | Miguel Angel Alonso Arévalo |
| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2014 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada CICESE Repositorio Institucional CICESE |
| Popis: | El objetivo de este trabajo de tesis es el desarrollo de herramientas de procesamiento de señales que modelan adecuadamente la estructura de la señal de audio cardiaco con la finalidad de ser comprimida. Se presenta un estudio teórico y experimental de la representación escasa a través del algoritmo matching pursuit (MP) usando diferentes diccionarios tiempo-frecuencia para la compresión del audio cardiaco. De especial interés es la posibilidad de generar el diccionario que mejor se adapte a las características de las señales de fonocardiograma que permita la compresión y segmentación de sonidos cardiacos (ataques) basado en la detección del inicio y finalización de cada sonido. Una vez comprimidas, la calidad de las señales de audio cardiaco es evaluada mediante pruebas subjetivas con la finalidad de cuantificar la distorsión introducida por la descomposición escasa. Los participantes en las pruebas de evaluación subjetiva detectaron en las señales comprimidas una calidad ligeramente superior a los algoritmos del estado-del-arte como MPEG capa 3 The goal of this thesis is the development of signal processing tools to adequately model the structure of the heart sound signal in order to be compressed. A theoretical and experimental study of the low representation is presented through the algorithm matching pursuit (MP) using different time-frequency dictionaries for the compression of heart sound signal. Of special interest is the possibility of generating the dictionary that best models the characteristics of cardiac sound signals. Such dictionary allows us to compress and segment heart sounds, that is, to detect the beginning and end of each sound. Once compressed, the quality of audio signals heart is assessed via subjective listening tests in order to quantify the distortion introduced by sparse signal representation. During the subjective listening tests, preliminary results suggest that participants have a sightly better preference for the proposed compression scheme over state-of-the-art algorithms such as MPEG Layer 3. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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