detekcija fiČuka primjenom wavelet transformacije

DETEKCIJA FIČUKA PRIMJENOM WAVELET TRANSFORMACIJE

BRUNO ARSENALI

DUBRAVKO HENDIJA

JOSIP KRAMAR

Sadržaj

Uvod Fićuci STFT i Wavelet Razvijeni algoritmi

– prezentacija algoritama

UVOD

Za praćenje zvukova koji nastaju u tijelu liječnici koriste stetoskop

Detekcija pojedine pojave moguća je samo uz dobro iskustvo liječnika

Javlja se potreba za automatiziranu detekciju pojave (zvuka) na temelju koje se može odrediti daljnja terapija

Potreba za razvojem algoritma detekcije

Fićuci

javljaju se kod mnogih bolesti (npr. astma)

kontinuirani sporedni zvukovi pluća

superponirani na normalne zvukove disanja

sinusoidalni valni oblik visok šiljak u spektru trajanje oko 100ms različita mišljenja o

frekvenciji fićuka:– Od 80 do 1600 Hz – Od 350 do 950 Hz

STFT

STFT jest transformacija koja nam omogućava da istovremeno pratimo frekvencijske i vremenske odnose.

Definirana je sljedećim formulom:

Centri koncentracije energije u obje domene linearno su ovisni o frekvenciji ω i pomaku τ

efektivna širina u obje domene je definirana svojstvima vremenskog otvora te je konstantna

idealna lokalizacija u jednoj domeni uzrokuje lošu lokalizaciju u drugoj, odnosno povećanje rezolucije u jednoj domeni uzrokuje smanjenje rezolucije u drugoj

WAVELET TRANSFORMACIJA

signal uspoređujemo sa valićem kojem mijenjamo širinu i poziciju To nam omogućuje mijenjanje razlučivosti po vremenu ili frekvenciji Kontinuirana wavelet transformacija (CWT) definirana je sljedećim izrazom:

Rezultat CWT-a je broj koji nam pokazuje koliko je signal koreliran s odabranim valnim oblikom valića.

Neki valići koje možemo odabrati za obradu signala su: – kompleksni Morlet-ov wavelet– realni Morlet-ov wavelet– sombrero (eng. Mexican hat) – kompleksni Shannon-ov wavelet

Razvijeni algoritmi:

STFT i uklanjanje šuma valićima Detekcija korištenjem CWT sa Morletovim

valićem