1. Ish mavzusi: Nutq signallariga dastlabki ishlov berishning dasturiy vositasini ishlab chiqish

2-rasm: Transformatsiya oynasida o'rganilayotgan ortogonal transformatsiyalar uchun siqilishning mumkin bo'lgan omillari (64 ta namuna).

Rasmni ko'rish uchun shu yerni bosing



Dasturni tanib olish usullarini sinovdan o'tkazish Mahalanobis masofasi (Gonsales) yordamida tasniflash xatosi ehtimolini aniqlash orqali amalga oshiriladi. Mahalanobis masofasi va identifikatsiya xatosi o'rtasidagi bog'liqlik keyingi tenglama bilan taqdim etiladi (Gonsales): ⁸

Bu erda p (e) - xatolik ehtimoli r _ij - Mahalanobis masofasi.

3-rasm: Transformatsiya oynasida o'rganilayotgan ortogonal transformatsiyalar uchun siqilishning mumkin bo'lgan omillari (128 ta namuna). Rasmni ko'rish uchun shu yerni bosing

Sinov jarayonida 6 ta toifadagi tasvirlardan foydalanilgan. Ulardan biri to'g'ri edi. Shunday qilib, Mahalanobis masofasi to'g'ri sinf va beshta noto'g'ri sinf o'rtasida hisoblab chiqilgan. Eng yomon sinf uchun xatoni baholash 30% ni, eng yaxshisi uchun esa taxminan 5% ni tashkil qiladi. Barcha sinflar uchun o'rtacha aniqlash xatosini baholash 20% ni tashkil qiladi.

4-rasm: xatolik ehtimolining Mahalanobis masofasiga bog'liqligi Rasmni ko'rish uchun shu yerni bosing

Bizning holatimizda tanlov statistik qiymatda kichikroq. Umumiy holda, sonlar ketma-ketligini ko'plab tadqiqotlar natijasida kichik tanlov diapazoni 10-15 dan 200 gacha. O'rtacha qiymatning statistik ko'rsatkichlari va to'g'ri (noto'g'ri) ehtimolligi dispersiyasiga umid qilishning ma'nosi yo'q. ) bunday holatlarda tan olish. ⁹Agar eng yaqin qo'shni tamoyiliga asoslangan hal qiluvchi qoidadan foydalanilsa, bu holda to'g'ri (noto'g'ri) tan olishning ishonchliligi 1 (0) ga teng. Ma'lumki, to'g'ri tan olish ehtimoli ixtiyoriy o'lchamdagi tanlovlar uchun 1 dan kam qiymatdir. Shunga qaramay, klassik statistik yondashuvlar etarlicha sezgirlikka ega emas, chunki kichik tanlovlar sharoitida to'g'ri (noto'g'ri) tan olish ehtimoli bilan bog'liq holda bitta (nol) hodisani ishonchli tarzda oldini olish mumkin. Kichik tanlovlar sharoitida o'zboshimchalik bilan klassik statistik baholash dispersiyaning katta qiymatlari bilan tavsiflanadi, bu esa eng statistik baholashning ishonchliligini keskin oshiradi.
Statistik yondashuvlar yordamida baholash muammolarini oldini olish uchun to'g'ri (noto'g'ri) tan olishning ishonchliligini differentsial baholash usullari qo'llaniladi. Shuningdek, to'g'ri (noto'g'ri) tan olish ma'lumotlar bazasi orqasida o'rtacha hisoblangan differentsial ishonchlilik algoritmni butun sifatida to'g'ri (noto'g'ri) tan olish ehtimoliga teng ekanligi isbotlangan. Shunday qilib, to'g'ri (noto'g'ri) tan olish ishonchliligining tuzilgan bahosining tarqalishi ba'zi vaqtlarda klassik statistik baholarga qaraganda kichikroq bo'lishi mumkin. Tugatgandan so'ng shuni ta'kidlash kerakki, noto'g'ri tan olinishining o'rtacha ishonchliligini 20% darajasida baholash biometrik tizimlarning bunday sinfiga javob beradi.
Xulosa
To'lqin-paket tahlilidan foydalangan holda signallarni aniqlash xususiyatlarini aniqlashning yangi usuli ishlab chiqildi va nutq signallarini siqish usullarining samaradorligi tahlili o'tkazildi. Ilmiy va amaliy natijalar quyidagilardan iborat:
Nutq signallarini aniqlash va siqishning ma'lum algoritmlarini qiyosiy tahlil qilish va tasniflash amalga oshirildi. Belgilarni aniqlashning mavjud usullari nutq signallarining xarakterli xususiyatlariga yomon mos keladigan "qattiq" algoritmlardan foydalanishga asoslanganligi aniqlandi. Bu xususiyat tanib olish tizimining barcha ishlashi samaradorligini yomon pasaytiradi.
Ma'lum algoritmlardan farqli o'laroq, koartikulyatsiya hodisasini hisobga oladigan chiziqli bo'lmagan vaqtni normallashtirish algoritmi ishlab chiqilgan. Reytinglash usuli taklif etiladi.
Wavelet-paket tahlili asosida nutq signallarini aniqlash belgilarini aniqlashning yangi va strukturaviy moslashuvchi algoritmi taklif qilingan. Taklif etilayotgan algoritmning ma'lum usullarga nisbatan asosiy afzalligi nutq signallarining xarakterli xususiyatlariga moslashish imkoniyatidir. Bu qabul qilingan belgilarning axborot darajasini yaxshilashga va butun kompyuter tizimining tan olinishi samaradorligini oshirishga olib keladi.
Axborot xususiyatlarini shakllantirishning ishlab chiqilgan tizimlarini amaliyotda qo'llash bo'yicha tavsiyalar yaratilgan. Algoritmlarni taqqoslash usuli nutq signallarini aniqlash va siqish tizimlarining sxemalarini yaratish va ularning ishlash samaradorligini oshirish imkoniyatini beradi.
Tanib olish xatosiga bog'liqlik Mahalanobis masofasi asosida belgilanadi. Bu taklif etilayotgan biometrik tizimni to'g'ri tan olish ehtimoli ko'rsatkichlari mavjud bo'lganlardan ancha yaxshi ekanligini va R=0,95 ga teng ekanligini ko'rsatadi.
Nutq signallarini siqish algoritmlari wavelet-paket algoritmlari yordamida dasturlashtirilgan. Signallarning tavsiflari aniqlanadi va ortogonal o'zgarishlarning har xil turlari uchun siqish faktoriga bog'liqligi o'rganiladi. Karxunen-Loev transformatsiyasidan foydalanish zarurati ko'rsatilgan.

2. Prezentatsiyadan

Signal – bu fizik jarayon bo‘lib, uning parametrlari uzatilayotgan xabarga muvofiq o‘zgaradi, signal axborotning material tashuvchisidir.
Taqdim etish usuliga ko‘ra signallar ikki guruhga bo‘linadi – tasodifiy va deterministik. Ular matematik model yoki signal parametrlarining o‘zgarishini tavsiflovchi funksiya bilan xarakterlanadi.

•