An Efficient Adaptive Window Size Selection Method for Improving Spectrogram Visualization
المؤلفون المشاركون
Nisar, Shibli
Khan, Omar Usman
Tariq, Muhammad
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-08-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Short Time Fourier Transform (STFT) is an important technique for the time-frequency analysis of a time varying signal.
The basic approach behind it involves the application of a Fast Fourier Transform (FFT) to a signal multiplied with an appropriate window function with fixed resolution.
The selection of an appropriate window size is difficult when no background information about the input signal is known.
In this paper, a novel empirical model is proposed that adaptively adjusts the window size for a narrow band-signal using spectrum sensing technique.
For wide-band signals, where a fixed time-frequency resolution is undesirable, the approach adapts the constant Q transform (CQT).
Unlike the STFT, the CQT provides a varying time-frequency resolution.
This results in a high spectral resolution at low frequencies and high temporal resolution at high frequencies.
In this paper, a simple but effective switching framework is provided between both STFT and CQT.
The proposed method also allows for the dynamic construction of a filter bank according to user-defined parameters.
This helps in reducing redundant entries in the filter bank.
Results obtained from the proposed method not only improve the spectrogram visualization but also reduce the computation cost and achieves 87.71% of the appropriate window length selection.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Nisar, Shibli& Khan, Omar Usman& Tariq, Muhammad. 2016. An Efficient Adaptive Window Size Selection Method for Improving Spectrogram Visualization. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099722
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Nisar, Shibli…[et al.]. An Efficient Adaptive Window Size Selection Method for Improving Spectrogram Visualization. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099722
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Nisar, Shibli& Khan, Omar Usman& Tariq, Muhammad. An Efficient Adaptive Window Size Selection Method for Improving Spectrogram Visualization. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099722
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099722
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر