2025-02-23T15:41:11-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-501%22&qt=morelikethis&rows=5

2025-02-23T15:41:11-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-501%22&qt=morelikethis&rows=5

2025-02-23T15:41:11-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK

2025-02-23T15:41:11-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response

Автоматическое обнаружение и распознавание сухих хрипов на основе анализа их автокорреляционной функции

Предложен эффективный метод автоматического обнаружения и распознавания сухих хрипов в звуках дыхания. Получено соотношение, связывающее акустические мощности периодической и шумовой компонент респираторного сигнала с пиковым значением автокорреляционной функции. Предложен способ выявления сухих хри...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Main Authors:	Вовк, И.В., Семенов, В.Ю.
Format:	Article
Language:	Russian
Published:	Інститут гідромеханіки НАН України 2005
Online Access:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/501
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!

id	irk-123456789-501
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-5012008-10-20T17:46:00Z Автоматическое обнаружение и распознавание сухих хрипов на основе анализа их автокорреляционной функции Вовк, И.В. Семенов, В.Ю. Предложен эффективный метод автоматического обнаружения и распознавания сухих хрипов в звуках дыхания. Получено соотношение, связывающее акустические мощности периодической и шумовой компонент респираторного сигнала с пиковым значением автокорреляционной функции. Предложен способ выявления сухих хрипов, основанный на сравнении пикового значения автокорреляционной функции с переменным порогом. Важной особенностью метода является то, что он не только выполняет классификацию респираторного сигнала по принципу "шумовой/периодический", но и позволяет определить все частотные составляющие, присутствующие в сухом хрипе. Разработан эффективный способ визуализации результатов работы предложенного метода, основанный на формировании искусственного сигнала, имитирующего частотный состав исходного дыхательного фрагмента, содержащего сухой хрип. An efficient method for automatic detecting and recognizing wheezes in the breath sounds is proposed. A dependence is obtained which relates the acoustic powers of periodic and noise components of the respiratory signal with the peak value of normalized autocorrelation function. A method for wheeze detection, based on comparing the peak value of normalized autocorrelation function with varying threshold, is proposed. An important feature of the method is that it performs not only the classification by the "noise/periodic" property, but allows determining all frequency components present in a given wheeze. An efficient way for visualizing the proposed method's results is developed, that is based on forming the artificial signal that imitates frequency content of the initial breath fragment containing the wheeze. 2005 Article Автоматическое обнаружение и распознавание сухих хрипов на основе анализа их автокорреляционной функции / И.В. Вовк, В.Ю. Семенов // Акуст. вісн. — 2005. — Т. 8, N 3. — С. 17-23. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. 1028-7507 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/501 534.7 ru Інститут гідромеханіки НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
description	Предложен эффективный метод автоматического обнаружения и распознавания сухих хрипов в звуках дыхания. Получено соотношение, связывающее акустические мощности периодической и шумовой компонент респираторного сигнала с пиковым значением автокорреляционной функции. Предложен способ выявления сухих хрипов, основанный на сравнении пикового значения автокорреляционной функции с переменным порогом. Важной особенностью метода является то, что он не только выполняет классификацию респираторного сигнала по принципу "шумовой/периодический", но и позволяет определить все частотные составляющие, присутствующие в сухом хрипе. Разработан эффективный способ визуализации результатов работы предложенного метода, основанный на формировании искусственного сигнала, имитирующего частотный состав исходного дыхательного фрагмента, содержащего сухой хрип.
format	Article
author	Вовк, И.В. Семенов, В.Ю.
spellingShingle	Вовк, И.В. Семенов, В.Ю. Автоматическое обнаружение и распознавание сухих хрипов на основе анализа их автокорреляционной функции
author_facet	Вовк, И.В. Семенов, В.Ю.
author_sort	Вовк, И.В.
title	Автоматическое обнаружение и распознавание сухих хрипов на основе анализа их автокорреляционной функции
title_short	Автоматическое обнаружение и распознавание сухих хрипов на основе анализа их автокорреляционной функции
title_full	Автоматическое обнаружение и распознавание сухих хрипов на основе анализа их автокорреляционной функции
title_fullStr	Автоматическое обнаружение и распознавание сухих хрипов на основе анализа их автокорреляционной функции
title_full_unstemmed	Автоматическое обнаружение и распознавание сухих хрипов на основе анализа их автокорреляционной функции
title_sort	автоматическое обнаружение и распознавание сухих хрипов на основе анализа их автокорреляционной функции
publisher	Інститут гідромеханіки НАН України
publishDate	2005
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/501
citation_txt	Автоматическое обнаружение и распознавание сухих хрипов на основе анализа их автокорреляционной функции / И.В. Вовк, В.Ю. Семенов // Акуст. вісн. — 2005. — Т. 8, N 3. — С. 17-23. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.
work_keys_str_mv	AT vovkiv avtomatičeskoeobnaruženieiraspoznavaniesuhihhripovnaosnoveanalizaihavtokorrelâcionnojfunkcii AT semenovvû avtomatičeskoeobnaruženieiraspoznavaniesuhihhripovnaosnoveanalizaihavtokorrelâcionnojfunkcii
first_indexed	2023-03-24T08:19:03Z
last_indexed	2023-03-24T08:19:03Z
_version_	1796138806366175232

Автоматическое обнаружение и распознавание сухих хрипов на основе анализа их автокорреляционной функции

Similar Items