Решение обратных задач обработки сигналов с применением энтропийного анализа
Ключевые слова:
обработка сигнала, слепое разделение источников, энтропия случайного процесса, обработка речиАннотация
В статье приводится обоснование энтропийного подхода к решению задач слепого разделения на примере задачи фильтрации речевых сигналов.Литература
Анищенко В.С., Сапарин П.И. Нормированная энтропия как диагностический признак реакции сердечно-сосудистой системы человека на внешнее воздействие // Прикладная нелинейная динамика. 1993.Т. 1. №3. С. 54–64
Богачев М.И. и др. Новый подход к дифференциальному диагнозу синкопальных состояний //Вестник аритмологии. 2008. №52. С.50–56
Немирко А.П., Манило Л.А., Калиниченко А.Н., Волкова С.С. Энтропийные методы оценки уровня анестезии по ЭЭГ–сигналу // Информационно-управляющие системы. 2010.№3. С. 69–74
Costa M., Goldberger A.L. Multiscale entropy analysis of physiologic time series // Physical review letters. 2002. Vol. 89. N6. P. 1–4
Destexhe A. Symbolic dynamics from biological time series// Phisics Letters A, v. 143, N8, 1990. P. 373–378
Thuraisingham P.A. On multiscale entropy analysis for physiological data // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2006. Vol. 366. P. 323–332
Yun K., Park H.-K., Kwon D.-H. Decreased cortical complexity in methamphetamine abusers // Psychiatry Research: Neuroimaging. 2012. Vol. 201. P. 226–232
Pompe B. Ranking and Entropy Estimation in Nonlinear Time Series Analysis // Nonlinear Analysis of Physiological Data. 1998. P. 67–90
Цветков О.В., Дегтярев Г.М. Локальный и синоптический методы наблюдения по сейсмическим шумам за пространственно-временной изменчивостью движений земной коры // Геохимия. 1998. №9. С.919–927
Цветков О.В., Дегтярев Г.М. Информационный инвариант открытых динамических систем // НОЦ «Технологии таможенного сервиса», НИЦ «Кристалл». Совместный сборник научных трудов, Вып. 1. СПб: Изд-во СПбГУСЭ, 2010 г., С. 208–212
Цветков О.В., Дегтярев Г.М., Антонова Л.М. Некоторые особенности сейсмических шумов перед землетрясением в китайско-японском регионе // Международная конференция «Проблемы геокосмоса» (Тезисы доклада). 1996. С. 150
Guzman-Vargas L., Ramirez-Rojas A., Angulo-Brown F. Multiscale entropy analysis of electroseismic time series // Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2008. N. 8. P. 855–860
Ramirez-Rojas A., Telesca L., Angulo-Brown F. Entropy of geoelectrical time series in the natural time domain // Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2011. N11. P. 219–225
Шеннон К. Математическая теория связи // Работы по теории инфомации и кибернетике. Пер. c англ., М.: ИИЛ. 1963, 827 С.
Yentes J.M., Hunt N., Schmid K.K. The Appropriate Use of Approximate Entropy and Sample Entropy with Short Data Sets // Annals of Biomedical Engineering. 2013. Vol. 41. No. 2. P. 349–365
Горячкин О.В. Методы слепой обработки сигналов и их приложения в системах радиотехники и связи. // М.: Радио и связь, 2003
Dien J., Khoe W., Mangun G.R. Evaluation of PCA and ICA of Simulated ERPs: Promaxvs. Infomax Rotations // Human Brain Mapping. 2007. Vol.28. P. 742–763
Barry D., Lawlor B., Coyle E. Sound Source Separation: Azimuth Discrimination and Resynthesis // Proc. of the 7th Int. Conference on Digital Audio Effects (DAFX-04), Naples, Italy. 2004
Miyazaki R., Saruwatari H., Wakisaka R., Shikano K., Takatani T. Theoretical analysis of parametric blind spatial subtraction array and its application to speech recognition performance prediction // Proc. of Joint Workshop on Hands-free Speech Communication and Microphone Arrays 2011 (HSCMA2011). 2011. P.19–24
Qiu-Hua Lin, Fu-Liang Yin, Tie-Min Mei, Hualou Liang A Blind Source Separation Based Method for Speech Encryption // Regular Papers. 2006. Vol. 53. No.6. P. 1320–1328
Haykin S., Chen Z. The Cocktail Party Problem // Neural Computation. 2005. Vol. 17. P. 1875–1902
Малыхина Г.Ф., Меркушева А.В. Робастные методы для разделения смеси сигналов и анализа независимых компонент при зашумленных данных // Научное приборостроение. 2011. Т. 21. №1. C. 114–127
Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд., испр.: Пер. с англ. М.: ООО «И.Д. Вильямс». 2006. 1104 с.
Eckmann J.P., Ruelle D. Ergodic theory of chaos and strange attractors // Rev. Mod. Phys. 1985. Vol. 57. P. 617–656
Pincus S.M. Approximate entropy as a measure of system complexity // Proc. Nati. Acad. Sci. USA in Mathematics. 1991. Vol. 88. P. 2297–2301
Grassberger P., Schreiber T., Schaffrath C. Nonlinear time sequence analysis // Int J Bifur Chaos. 1991. Vol. 1. P. 547
Crutchfield J.P., Packard N.H. Symbolic dynamics of noisy chaos // Physica D. 1983. Vol. 7D. № 1–3. P. 201–223
Цветков О.В. Вычисление оценки энтропии биосигнала, инвариантной к изменению его амплитуды, с использованием рангового ядра // Изв. вузов. Радиоэлектроника. 1991. Т. 34. № 8. С. 108–110
Богачев М.И. и др. Новый подход к дифференциальному диагнозу синкопальных состояний //Вестник аритмологии. 2008. №52. С.50–56
Немирко А.П., Манило Л.А., Калиниченко А.Н., Волкова С.С. Энтропийные методы оценки уровня анестезии по ЭЭГ–сигналу // Информационно-управляющие системы. 2010.№3. С. 69–74
Costa M., Goldberger A.L. Multiscale entropy analysis of physiologic time series // Physical review letters. 2002. Vol. 89. N6. P. 1–4
Destexhe A. Symbolic dynamics from biological time series// Phisics Letters A, v. 143, N8, 1990. P. 373–378
Thuraisingham P.A. On multiscale entropy analysis for physiological data // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2006. Vol. 366. P. 323–332
Yun K., Park H.-K., Kwon D.-H. Decreased cortical complexity in methamphetamine abusers // Psychiatry Research: Neuroimaging. 2012. Vol. 201. P. 226–232
Pompe B. Ranking and Entropy Estimation in Nonlinear Time Series Analysis // Nonlinear Analysis of Physiological Data. 1998. P. 67–90
Цветков О.В., Дегтярев Г.М. Локальный и синоптический методы наблюдения по сейсмическим шумам за пространственно-временной изменчивостью движений земной коры // Геохимия. 1998. №9. С.919–927
Цветков О.В., Дегтярев Г.М. Информационный инвариант открытых динамических систем // НОЦ «Технологии таможенного сервиса», НИЦ «Кристалл». Совместный сборник научных трудов, Вып. 1. СПб: Изд-во СПбГУСЭ, 2010 г., С. 208–212
Цветков О.В., Дегтярев Г.М., Антонова Л.М. Некоторые особенности сейсмических шумов перед землетрясением в китайско-японском регионе // Международная конференция «Проблемы геокосмоса» (Тезисы доклада). 1996. С. 150
Guzman-Vargas L., Ramirez-Rojas A., Angulo-Brown F. Multiscale entropy analysis of electroseismic time series // Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2008. N. 8. P. 855–860
Ramirez-Rojas A., Telesca L., Angulo-Brown F. Entropy of geoelectrical time series in the natural time domain // Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2011. N11. P. 219–225
Шеннон К. Математическая теория связи // Работы по теории инфомации и кибернетике. Пер. c англ., М.: ИИЛ. 1963, 827 С.
Yentes J.M., Hunt N., Schmid K.K. The Appropriate Use of Approximate Entropy and Sample Entropy with Short Data Sets // Annals of Biomedical Engineering. 2013. Vol. 41. No. 2. P. 349–365
Горячкин О.В. Методы слепой обработки сигналов и их приложения в системах радиотехники и связи. // М.: Радио и связь, 2003
Dien J., Khoe W., Mangun G.R. Evaluation of PCA and ICA of Simulated ERPs: Promaxvs. Infomax Rotations // Human Brain Mapping. 2007. Vol.28. P. 742–763
Barry D., Lawlor B., Coyle E. Sound Source Separation: Azimuth Discrimination and Resynthesis // Proc. of the 7th Int. Conference on Digital Audio Effects (DAFX-04), Naples, Italy. 2004
Miyazaki R., Saruwatari H., Wakisaka R., Shikano K., Takatani T. Theoretical analysis of parametric blind spatial subtraction array and its application to speech recognition performance prediction // Proc. of Joint Workshop on Hands-free Speech Communication and Microphone Arrays 2011 (HSCMA2011). 2011. P.19–24
Qiu-Hua Lin, Fu-Liang Yin, Tie-Min Mei, Hualou Liang A Blind Source Separation Based Method for Speech Encryption // Regular Papers. 2006. Vol. 53. No.6. P. 1320–1328
Haykin S., Chen Z. The Cocktail Party Problem // Neural Computation. 2005. Vol. 17. P. 1875–1902
Малыхина Г.Ф., Меркушева А.В. Робастные методы для разделения смеси сигналов и анализа независимых компонент при зашумленных данных // Научное приборостроение. 2011. Т. 21. №1. C. 114–127
Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд., испр.: Пер. с англ. М.: ООО «И.Д. Вильямс». 2006. 1104 с.
Eckmann J.P., Ruelle D. Ergodic theory of chaos and strange attractors // Rev. Mod. Phys. 1985. Vol. 57. P. 617–656
Pincus S.M. Approximate entropy as a measure of system complexity // Proc. Nati. Acad. Sci. USA in Mathematics. 1991. Vol. 88. P. 2297–2301
Grassberger P., Schreiber T., Schaffrath C. Nonlinear time sequence analysis // Int J Bifur Chaos. 1991. Vol. 1. P. 547
Crutchfield J.P., Packard N.H. Symbolic dynamics of noisy chaos // Physica D. 1983. Vol. 7D. № 1–3. P. 201–223
Цветков О.В. Вычисление оценки энтропии биосигнала, инвариантной к изменению его амплитуды, с использованием рангового ядра // Изв. вузов. Радиоэлектроника. 1991. Т. 34. № 8. С. 108–110
Solving the revers problems in signal processing using the entropy analysis
Abstract
The entropy approach to the blind source separation problem in signal processing is founded. The approach is illustrated on examples of speech filtering tasks.Опубликован
2014-04-02
Как цитировать
Цветков, О. В., Вилкаускас, И. В., Суздальцев, Д. А., & Куценко, С. А. (2014). Решение обратных задач обработки сигналов с применением энтропийного анализа. Труды СПИИРАН, 8(31), 203-217. https://doi.org/10.15622/sp.31.12
Раздел
Статьи
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
