Файл: Лавриненко О.Ю. - Алгоритми та програмні засоби фільтрації і стиснення сигналів в ТКС.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 23.04.2019

Просмотров: 2714

Скачиваний: 3

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
background image

 

106 

21.  Михайлов Н.Л. Корректирующие коды: Учебное пособие. – Рыбинск, РГАТА, 

2010. – 84 с. 

22.  Назаров  М.В.,  Прохоров  Ю.Н.,  Методы  цифровой  обработки  и  передачи 

речевых сигналов. – М.:Радио и связь, 1985. – 176 с. 

23.  НАПБ А.01.001-2004 Правила пожежної безпеки в Україні.   

24.  Никамин В.А. Цифровая звукозапись. Технологии и стандарты. – СПб: Наука 

и Техника, 2002. – 256 с. 

25.  Новиков Л.В. Основы вейвлет анализа сигналов. Учебное пособие. СПб.: Изд-

во ООО «Модус+», 1999. 152 с. 

26.  Новиков  Л.В.  Спектральный  анализ  сигналов  в  базисе  вейвлетов  //  Научное 

приборостроение, 2000. – Т. 10. – № 3. – С. 70–76. 

27.  НПАОП 0.00-1.29-97  «Правила  захисту  від  статичної  електрики».   

28.  НПАОП 0.00-4.12-05   «Типове     положення       про   порядок     проведення  

навчання і  перевірки  знань з  питань  охорони праці».   

29.  НПАОП  0.00-4.15-98    «Положення    про    розробку    інструкцій    з    охорони 

праці». 

30.  Прокис  Дж.  Цифровая  связь.  Пер.  с  англ.  /  Под  ред.  Д.  Д.  Кловского.  —  М.: 

Радио и связь, 2000. 

31.  Скляр Б.Цифровая связь. М.: Вильямс.- 2003.- 1100с. 

32.  Смоленцов Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB. – М.: ДМК 

Пресс, 2005. – 304 с. 

33.  Шелухин О.И., Лукьянцев Н.Ф. Цифровая обработка и передача речи/под ред. 

Шелухина О.И.  – М.: Радио и связь, 2000) – 456с. 

34.  Яковлев  А.Н.  Введение  в  вейвлет-преобразование:  Учеб.  пособие.  – 

Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2003. – 104с. 

 


background image

 

107 

ДОДАТОК 

 

Програмна реалізація алгоритму стиснення мовного сигналу в середовищі 

MATLAB. 

[S1,FS,BITS]=wavread('F:\S1.wav'); 

N=5; wname='db10'; 

[CS1,LS1]=wavedec(S1,N,wname); 

TYPE1='gbl'; SORH1='h'; KEEPAPP1=1; THR1=0.026; 

[S2,CS2,LS2]=wdencmp(TYPE1,CS1,LS1,wname,N,THR1,SORH1,KEEPAPP1); 

CS2_shum=CS2+0.01*randn(size(CS2)); 

S2_shum=S2+0.01*randn(size(S2)); 

TYPE2='gbl'; SORH2='s'; KEEPAPP2=1; THR2=3*0.01*1; 

[S3,CS3,LS3]=wdencmp(TYPE2,CS2_shum,LS2,wname,N,THR2,SORH2,KEEPAPP2); 

UCS1=unique(CS1); UCS2=unique(CS2); UCS2_shum=unique(CS2_shum); 

UCS3=unique(CS3); 

CS=length(UCS1)/length(UCS3); 

R=corrcoef(S1,S3); 

figure (1); 

subplot(211); plot(S1,'r'),hold on,plot(S2,'b'),grid on; title('S1 and S2'); 

subplot(212); plot(CS1,'r'),hold on,plot(CS2,'b'),grid on; title('CS1 and CS2'); 

figure (2); 

subplot(211); plot(S2_shum,'r'),hold on,plot(S3,'b'),grid on; title('S2shum and S3'); 

subplot(212); plot(CS2_shum,'r'),hold on,plot(CS3,'b'),grid on; title('CS2shum and CS3'); 

figure (3); 

subplot(211); plot(S1,'r'),hold on,plot(S3,'b'),grid on; title('S1 and S3'); 

subplot(212); plot(CS1,'r'),hold on,plot(CS3,'b'),grid on; title('CS1 and CS3'); 

wavwrite(S1,FS,BITS,'S1'); 

wavwrite(S2,FS,BITS,'S2'); 

wavwrite(S2_shum,FS,BITS,'S2_shum'); 

wavwrite(S3,FS,BITS,'S3');