پردازش صوت و سیگنال در متلب با مدل مخفی مارکوف با مقاله و گزارش

پردازش صوت و سیگنال در متلب با مدل مخفی مارکوف با مقاله و گزارش :انجام پروژه متلب

انجام پروژه متلب:موجک یا ویولت (به انگلیسی: Wavelet) دسته‌ای از توابع ریاضی هستند که برای تجزیه سیگنال پیوسته به مؤلفه‌های فرکانسی آن بکار می‌رود که رزولوشن هر مؤلفه برابر با مقیاس آن است.تبدیل موجک تجزیه یک تابع بر مبنای توابع موجک می‌باشد. موجک‌ها (که به عنوان موجک‌های دختر شناخته می‌شوند) نمونه‌های انتقال یافته و مقیاس شده یک تابع (موجک مادر) با طول متناهی و نوسانی شدیداً میرا هستند. چند نمونه موجک مادر در شکل زیر نمایش داده شده‌اند.

انجام پروژه متلب:تعداد زیادی تبدیل موجک وجود دارد که لیست آن را می‌شود در فهرست تبدیل‌های مرتبط با موجک مشاهده نمود. معمول‌ترین این تبدیل‌ها عبارتند از:

• تبدیل موجک پیوسته (Continuous wavelet transform (CWT
• تبدیل موجک گسسته Discrete wavelet transform (DWT)
• تبدیل سریع موجک Fast wavelet transform (FWT)
• Lifting scheme
• تجزیه بسته‌های موجکWavelet packet decomposition (WPD)
• تبدیل موجک ساکن Stationary wavelet transform (SWT)

انجام پروژه متلب:مدل پنهان مارکوف (به انگلیسی: Hidden Markov Model) یک مدل مارکوف آماری است که در آن سیستم مدل شده به صورت یک فرایند مارکوف با حالت‌های مشاهده نشده (پنهان) فرض می‌شود. یک مدل پنهان مارکوف می‌تواند به عنوان ساده‌ترین شبکه بیزی پویا در نظر گرفته شود.

در مدل عادی مارکوف، حالت به طور مستقیم توسط ناظر قابل مشاهده‌است و بنابراین احتمال‌های انتقال بین حالت‌ها تنها پارامترهای موجود است. در یک مدل پنهان مارکوف، حالت به‌طور مستقیم قابل مشاهده نیست، اما خروجی، بسته به حالت، قابل مشاهده‌است. هر حالت یک توزیع احتمال روی سمبل‌های خروجی ممکن دارد. بنابراین دنبالهٔ سمبل‌های تولید شده توسط یک مدل پنهان مارکوف اطلاعاتی دربارهٔ دنبالهٔ حالت‌ها می‌دهد. توجه داشته باشید که صفت ‘پنهان’ به دنبالهٔ حالت‌هایی که مدل از آن‌ها عبور می‌کند اشاره دارد، نه به پارامترهای مدل؛ حتی اگر پارامترهای مدل به‌طور دقیق مشخص باشند، مدل همچنان ‘پنهان’ است.

مدل‌های پنهان مارکوف بیشتر به‌دلیل کاربردشان در بازشناخت الگو، مانند تشخیص صدا و دست‌خط، تشخیص اشاره و حرکت، برچسب‌گذاری اجزای سخن، بیوانفورماتیک و… شناخته‌شده هستند.

IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, VOL. 46, NO. 4, APRIL 1998
Wavelet-Based Statistical Signal Processing
Using Hidden Markov Models
Matthew S. Crouse,Student Member, IEEE, Robert D. Nowak, Member, IEEE,
and Richard G. Baraniuk,Senior Member, IEEE

و ضمنا از تبدیل ویولت در این مقاله استفاده می گردد.

تبدیل ویولت،پردازش صوت،مدل مخفی مارکوف،مقاله ieee،پایان نامه آماده،matlab,matlab project،شبیه سازی

خروجی متلب:

۵