Resumo-Este artigo trata da modelagem estocástica do algoritmo adaptativo LMS-BF (least-mean-square for bilinear forms), o qual é caracterizado a partir das respostas ao impulso temporal e espacial de um modelo espaço-temporal para sistemas MISO (multiple-input/single-output). Especificamente, considerando um problema de identificação de sistema com planta estacionária e sinais de entrada gaussianos reais, expressões de modelo são derivadas caracterizando o comportamento médio dos vetores de coeficientes dos filtros temporal, espacial e espaço-temporal, a curva de aprendizagem e recursões para computar as matrizes de correlação requeridas. Resultados de simulação para diferentes cenários de operação são apresentados, confirmando que o modelo proposto prediz satisfatoriamente o comportamento do algoritmo tanto na fase transitória quanto em regime permanente. Palavras-chave-Algoritmo LMS-BF, filtragem adaptativa, formas bilineares, modelagem estocástica.
Keyword spotting (KWS) is one of the speech recognition tasks most sensitive to the quality of the feature representation. However, the research on KWS has traditionally focused on new model topologies, putting little emphasis on other aspects like feature extraction. This paper investigates the use of the multitaper technique to create improved features for KWS. The experimental study is carried out for different test scenarios, windows and parameters, datasets, and neural networks commonly used in embedded KWS applications. Experiment results confirm the advantages of using the proposed improved features.
Resumo-Este artigo apresenta a implementação de um algoritmo para detecção automática dos batimentos cardíacos em sinais de eletrocardiograma (ECG). Tal algoritmo, baseado na transformada de wavelet, visa detectar a ocorrência do complexo QRS, considerando uma abordagem de decomposição em múltiplas escalas. A implementação proposta foi feita através do software MATLAB ® e o banco de dados MIT-BIH Arrhythmia database (MITDB) foi utilizado para fins de validação. Resultados de simulação utilizando batimentos com diferentes características são apresentados, comprovando assim o funcionamento adequado da implementação proposta. Palavras-Chave-Detecção do complexo QRS, segmentação de sinais ECG, transformada de wavelet.
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