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Dans cet travail, un algorithme itératif simple qui est garanti pour produire un filtre multipolaire stable lors de la minimisation de la norme 1 du signal d'erreur de prédiction linéaire. L'approche fonctionne à la fois pour les cadres d'autocorrélation et de covariance, n'implique qu'une recherche unidimensionnelle à chaque étape et évite le besoin de méthodes basées sur la programmation linéaire. Sur la base d'études de simulation, il a été observé que les performances de l'algorithme sont presque optimales, c'est-à-dire très proches des estimations obtenues à l'aide de méthodes ponctuelles…mehr

Produktbeschreibung
Dans cet travail, un algorithme itératif simple qui est garanti pour produire un filtre multipolaire stable lors de la minimisation de la norme 1 du signal d'erreur de prédiction linéaire. L'approche fonctionne à la fois pour les cadres d'autocorrélation et de covariance, n'implique qu'une recherche unidimensionnelle à chaque étape et évite le besoin de méthodes basées sur la programmation linéaire. Sur la base d'études de simulation, il a été observé que les performances de l'algorithme sont presque optimales, c'est-à-dire très proches des estimations obtenues à l'aide de méthodes ponctuelles intérieures. De plus, cette méthode a également la capacité de limiter la bande passante de tout pic. La méthode proposée a été appliquée pour l'estimation des voies vocales et, en utilisant la distorsion spectrale comme métrique, les résultats sont présentés en utilisant la parole synthétique aussi bien que naturelle.
Autorenporträt
De Souza Dutra, Michael David
Michael David a reçu des diplômes de deux baccalauréats. Le premier en informatique à ISIMA - France. Le deuxième en génie industriel à UFMG - Brésil. Michael David a reçu deux diplômes de maîtrise : un en modèles et algorithmes d'aide à la décision à ISIMA et un autre en modèles de production et algorithmes à UFMG.