Nutq signallarini avtomatik tanish algoritmlari ketma-ketligi. Reja

O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI

Muhammad Al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Samarqand filiali


MUSTAQIL ISH-5
Mavzu:Nutq signallarini avtomatik tanish algoritmlari ketma-ketligi.


20-01 guruh talabasi.
Bajardi:A’lamov.P Qabulqildi:KUBAYEV.S
Samarqand 2023

Nutq signallarini avtomatik tanish algoritmlari ketma-ketligi.

Reja:

1. 
   Kirish
   
2. 
   Asosiy qism
   

1. 
   Median filtri.
   
2. 
   Saralash asosida mediani filtrlash.
   

3. 
   Xulosa.
   

1. 
   Kirish
   

Signallarni raqamli qayta ishlash turli faoliyat sohalarida: televidenie, radar, aloqa, meteorologiya, seysmologiya, tibbiyot, nutq va telefoniya tahlili, shuningdek rasmlarni va turli xil sohalarni qayta ishlashda keng qo'llaniladi. Bank faoliyati kabi iqtisodiy faoliyatning ba'zi sohalarida raqamli moliyaviy oqimlarni qayta ishlash muhim ahamiyatga ega.
Hisoblash va mikroprotsessor texnologiyalarining rivojlanishi yanada ishonchli, yuqori tezlikli, miniatyurali, yuqori sifatli va arzon uskunalarni yaratishga olib keladi. Raqamli texnologiyalar shu qadar keng tarqaldiki, biz ularni kundalik hayotda qo'llaymiz, ko'p narsalarni sezmaymiz: uyali telefon, CD-pleer, kompyuter va hk.
Barcha chiziqli filtrlash algoritmlari qayta ishlangan rasmlarning yorqinligidagi keskin farqlarni yumshatadi. Ushbu kamchilik, ayniqsa ma'lumot iste'molchisi shaxs bo'lsa, chiziqli ishlov berishning bir qismi sifatida tubdan chiqarib tashlanishi mumkin emas. Gap shundaki, chiziqli protseduralar Gauss signallari, shovqin va kuzatiladigan ma'lumotlarni taqsimlash uchun eng maqbuldir. Qat'iy aytganda, haqiqiy tasvirlar ushbu ehtimollik taqsimotiga bo'ysunmaydi. Bundan tashqari, buning asosiy sabablaridan biri shundaki, tasvirlar turli xil chegaralar, yorqinlik farqlari, bir teksturadan ikkinchisiga o'tish va hokazo. Cheklangan hududlarda mahalliy Gauss tasviriga taqdim etilganda, bu boradagi ko'plab haqiqiy tasvirlar dunyo miqyosida Gauss ob'ekti sifatida kam namoyish etilgan. . Bu aniq chiziqli filtrlashda chegaralarning yomon uzatilishining sababidir.
Chiziqli filtrlashning ikkinchi xususiyati, yuqorida aytib o'tilganidek, Gaussian aralashuvining tabiati bilan maqbulligi. Odatda bu holat tasvirlardagi shovqin shovqinlari bilan ta'minlanadi, shuning uchun ular bostirilganida, chiziqli algoritmlar yuqori ko'rsatkichlarga ega. Biroq, ko'pincha boshqa aralashuv turlari tomonidan buzilgan tasvirlar bilan shug'ullanish kerak. Ulardan biri impulsli shovqin. Rasmga tushganda, oq yoki (va) qora nuqta tasodifiy ravishda ramkaga sochilib ketadi. Bunday holatda chiziqli filtrdan foydalanish samarasiz - kirish pulslarining har biri (aslida delta funktsiyasi) filtrga puls xarakteristikasi ko'rinishida javob beradi va ularning kombinatsiyasi ramka hududida shovqin tarqalishiga yordam beradi.
Ushbu muammolarning yaxshi echimi 1971 yilda J. Tukey tomonidan iqtisodiy jarayonlarni tahlil qilish uchun taklif etgan median filtrdan foydalanish. To'plamda tasvirni qayta ishlashda qo'llaniladigan medial filtrlash bo'yicha eng batafsil tadqiqotlar keltirilgan. E'tibor bering, median filtrlash evristik ishlov berish usuli, uning algoritmi qat'iy shakllangan muammoni matematik echimi emas. Shuning uchun tadqiqotchilar rasmga asoslangan tasvirni qayta ishlash samaradorligini tahlil qilish va boshqa usullar bilan taqqoslashga katta e'tibor berishadi.

2.