Nichtstationäre Filterung mit Hilfe analytischer Wavelet Packets am Beispiel von Sprachsignalen:
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| Published: |
Karlsruhe
Univ.-Verl.
2009
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| adam_text | INHALTSVERZEICHNIS 1 EINLEITUNG 1 1.1 STAND DER TECHNIK 2 1.2
ZIELSETZUNG UND GLIEDERUNG DER ARBEIT 5 2 ZEIT-FREQUENZ-ANALYSE 7 2.1
SIGNALREPRAESENTATION IN DER ZEIT-FREQUENZ-EBENE 9 2.1.1 HEISENBERGSCHE
UNSCHAERFERELATION 9 2.1.2 FUNKTIONENRAEUME 12 2.2
KURZZEIT-FOURIER-TRANSFORMATION 14 2.2.1 INTERPRETATIONEN 15 2.2.2
REKONSTRUKTION 17 2.2.3 DISKRETE KURZZEIT-FOURIER-TRANSFORMATION 18 2.3
KONTINUIERLICHE WAVELET-TRANSFORMATION 23 2.3.1 DEFINITION UND ZULAESSIGE
WAVELETS 23 2.3.2 REKONSTRUKTION 25 2.3.3 AUSGEWAEHLTE WAVELET-FUNKTIONEN
26 2.4 DISKRETE WAVELET-TRANSFORMATION 27 2.4.1 DISKRETISIERUNG VON
SKALIERUNG UND ZEITVERSCHIEBUNG . . . . 28 2.4.2
MEH*FACHAUFLOESUNGSANALYSE 28 2.4.3 REALISIERUNG MITTELS
MULTIRATEN-FILTERBAENKEN 32 2.4.4 PRAKTISCHE ANWENDUNG 36 2.4.5
VERSCHIEBUNGSINVARIANTE WAVELET-TRANSFORMATION 41 2.5 WAVELET PACKETS 43
2.5.1 ERWEITERUNG DER MULTIRATEN-FILTERBAENKE 45 2.5.2 REDUNDANZ DES
WAVELET-PACKET-BAUMS 49 2.5.3 WAHL EINER BESTEN BASIS 52 2.6
ZEIT-FREQUENZ-FILTERUNG 56 2.6.1 VORTEILE DER ZEIT-FREQUENZ-DARSTELLUNG
FUER DIE FILTERUNG . . 57 2.6.2 SPEKTRALE SUBTRAKTION MITTELS DER STFT 59
2.6.3 WAVELET-SCHWELLWERTFILTERUNG 60 3 ERWEITERTE
WAVELET-PACKET-DARSTELLUNG 65 3.1 ANALYTISCHE DWT UND WAVELET PACKETS 65
3.1.1 PROBLEME REELLER BASISFUNKTIONEN 66 3.1. BIBLIOGRAFISCHE
INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/992284287 DIGITALISIERT DURCH
INHALTSVERZEICHNIS 3.1.3 DUAL-TREE COMPLEX WAVELET TRANSFORM (DTCWT) 69
3.1.4 ANALYTISCHE WAVELET PACKETS 78 3.1.5 STOCHASTISCHE EIGENSCHAFTEN
84 3.1.6 EVALUATION 89 3.2 OPTIMALE BASISWAHL UNTER STOEREINFLUSS 94
3.2.1 ALLGEMEINER ANSATZ ZUR MSE-SCHAETZUNG 95 3.2.2
GARROTTE-MSE-SCHAETZER 98 3.2.3 ERWARTUNGSTREUE UND KONSISTENZ 101 3.2.4
FILTERUNG BEI BASISWAHL MITTELS GARROTTE-MSE-SCHAETZUNG . . 105 3.3
FILTERUNG MIT HILFE DES GESAMTEN WAVELET-PACKET-FRAMES 109 3.3.1
NICHT-ORTHOGONALE SIGNALDARSTELLUNGEN 110 3.3.2 DAS VERFAHREN DER
REDUNDANTEN SYNTHESE 112 3.3.3 VALIDIERUNG 117 4 NICHTSTATIONAERE
SPRACHSIGNALFILTERUNG 121 4.1 CHARAKTERISTISCHE EIGENSCHAFTEN VON
SPRACHE 121 4.1.1 PHONEMKLASSEN UND SPEKTRALE EIGENSCHAFTEN 122 4.1.2
QUELLEN-FILTER-MODELL 123 4.2 UEBERBLICK 125 4.2.1 ABLAUF DER FILTERUNG
126 4.2.2 KLASSIFIKATION VON STOERUNGEN 127 4.3 SCHAETZUNG VON ALLGEMEINEM
NICHTSTATIONAEREM HINTERGRUNDRAUSCHEN . 128 4.3.1 BESTIMMUNG DER
SPRACHWAHRSCHEINLICHKEIT 130 4.3.2 ZEIT- UND FREQUENZAEQUIDISTANTE
AUFTEILUNG DER KOEFFIZIEN- TENENERGIE 137 4.3.3 ERSTE SCHAETZUNG DURCH
GLAETTUNG 140 4.3.4 STOERSCHAETZUNG MITTELS KAIMAN-FILTER 143 4.3.5
BERECHNUNG DER SCHWELLWERTE 150 4.4 SCHAETZUNG PERIODISCHER STOERUNGEN 151
4.4.1 PERIOD WAVELET PACKETS 154 4.4.2 ADAPTIVE BESTIMMUNG DES
SCHWELLWERT-PACKETS 155 4.4.3 UEBERFUEHRUNG IN WP-DARSTELLUNG 156 4.4.
INHALTSVERZEICHNIS III 5.1.1 REELLE UND ANALYTISCHE
WAVELET-PACKET-FILTERUNG BEI EN- TROPIE-BASISWAHL 181 5.1.2 VERGLEICH
ZWISCHEN ENTROPIE-UND MSE-BASISWAEHL 182 5.1.3 VERWENDUNG DES
KAIMAN-FILTERS 187 5.2 PERIODISCHE STOERUNGEN 190 5.3 IMPULSARTIGE
STOERUNGEN 193 5.4 REDUNDANTE SYNTHESE BEI NICHTSTATIONAEREM
HINTERGRUNDRAUSCHEN . . 197 5.5 ZUSAMMENFASSENDE BEWERTUNG 198 6
ZUSAMMENFASSUNG 203 A NOMENKLATUR 207 A.L ABKUERZUNGEN 207 A.2 SYMBOLE
207 B BEWEISE 215 B.L BERECHNUNG DER DWT DURCH EINE
MULTIRATEN-FILTERBANK 215 B.2 ANZAHL DER BASEN IN WAVELET PACKETS 217
B.3 RECHENAUFWANDSABSCHAETZUNGEN 219 B.3.1 DISKRETE WAVELET-TRANSORMATION
219 B.3.2 WAVELET PACKETS 219 B.3.3 UNDECIMATED WAVELET PACKETS 220 B.4
NORMALVERTEILTES, WEISSES RAUSCHEN IN ORTHONORMALEN BASEN . . . . 220 B.5
EXISTENZ EINES ERWARTUNGSWERTES 221 B.6 ADAPTIVE SCHAETZUNG DER
SCHWELLWERTPAKETE 223 B.7 ANZAHL DER RANDKOEFFIZIENTEN 223 C
Q-SHIFT-FILTERKOEFFIZIENTEN 225 LITERATURVERZEICHNIS 227 EIGENE
VEROEFFENTLICHUNGEN 231 BETREUTE DIPLOM- UND STUDIENARBEITEN 233
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