Littérature scientifique sur le sujet « Signal processing- models »
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Articles de revues sur le sujet "Signal processing- models"
Culver, R. Lee, et H. John Camin. « Sonar signal processing using probabilistic signal and ocean environmental models ». Journal of the Acoustical Society of America 124, no 6 (décembre 2008) : 3619–31. http://dx.doi.org/10.1121/1.3006379.
Texte intégralPagès-Zamora, Alba, et Miguel A. Lagunas. « Fourier models for non-linear signal processing ». Signal Processing 76, no 1 (juillet 1999) : 1–16. http://dx.doi.org/10.1016/s0165-1684(98)00243-6.
Texte intégralSottek, Roland, et Klaus Genuit. « Models of signal processing in human hearing ». AEU - International Journal of Electronics and Communications 59, no 3 (juin 2005) : 157–65. http://dx.doi.org/10.1016/j.aeue.2005.03.016.
Texte intégralLiu, Keying, Rui Li et Fasong Wang. « Blind Signal Processing models and methods for Foetal Electrocardiogram signals extraction ». International Journal of Biomedical Engineering and Technology 7, no 3 (2011) : 225. http://dx.doi.org/10.1504/ijbet.2011.043296.
Texte intégralRogozinsky, G., M. Chesnokov et A. Kutlyiarova. « Some New Mathematical Models of Synthesized Sound Signals ». Proceedings of Telecommunication Universities 8, no 2 (30 juin 2022) : 76–81. http://dx.doi.org/10.31854/1813-324x-2022-8-2-76-81.
Texte intégralWillsky, A. S. « Multiresolution Markov models for signal and image processing ». Proceedings of the IEEE 90, no 8 (août 2002) : 1396–458. http://dx.doi.org/10.1109/jproc.2002.800717.
Texte intégralSchooley, Larry C. « Charge-coupled device signal processing models and comparisons ». Journal of Electronic Imaging 2, no 2 (1 avril 1993) : 100. http://dx.doi.org/10.1117/12.138355.
Texte intégralNakajima, Jouchi, et Mike West. « Dynamic network signal processing using latent threshold models ». Digital Signal Processing 47 (décembre 2015) : 5–16. http://dx.doi.org/10.1016/j.dsp.2015.04.008.
Texte intégralArik, Sercan O., Joseph M. Kahn et Keang-Po Ho. « MIMO Signal Processing for Mode-Division Multiplexing : An overview of channel models and signal processing architectures ». IEEE Signal Processing Magazine 31, no 2 (mars 2014) : 25–34. http://dx.doi.org/10.1109/msp.2013.2290804.
Texte intégralFisher, B., et N. Bershad. « ALE behavior for two sinusoidal signal models ». IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing 33, no 3 (juin 1985) : 658–65. http://dx.doi.org/10.1109/tassp.1985.1164590.
Texte intégralThèses sur le sujet "Signal processing- models"
Xu, Luzhou. « Growth curve models in signal processing applications ». [Gainesville, Fla.] : University of Florida, 2006. http://purl.fcla.edu/fcla/etd/UFE0015020.
Texte intégralLynch, Michael Richard. « Adaptive techniques in signal processing and connectionist models ». Thesis, University of Cambridge, 1990. https://www.repository.cam.ac.uk/handle/1810/244884.
Texte intégralRao, Tandhoni. « Noncausal methods and models for image ». Diss., Georgia Institute of Technology, 1992. http://hdl.handle.net/1853/13344.
Texte intégralBengtsson, Mats. « Antenna array signal processing for high rank data models ». Doctoral thesis, KTH, Signaler, sensorer och system, 2000. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-2903.
Texte intégralNoland, Katy C. « Computational tonality estimation : signal processing and hidden Markov models ». Thesis, Queen Mary, University of London, 2009. http://qmro.qmul.ac.uk/xmlui/handle/123456789/8492.
Texte intégralSaid, Maya Rida 1976. « Signal processing in biological cells : proteins, networks, and models ». Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2005. http://hdl.handle.net/1721.1/30165.
Texte intégralIncludes bibliographical references (p. 202-210).
This thesis introduces systematic engineering principles to model, at different levels of abstraction the information processing in biological cells in order to understand the algorithms implemented by the signaling pathways that perform the processing. An example of how to emulate one of these algorithms in other signal processing contexts is also presented. At a high modeling level, the focus is on the network topology rather than the dynamical properties of the components of the signaling network. In this regime, we examine and analyze the distribution and properties of the network graph. Specifically, we present a global network investigation of the genotype/phenotype data-set recently developed for the yeast Saccharomyces cerevisiae from exposure to DNA damaging agents, enabling explicit study of how protein-protein interaction network characteristics may be associated with phenotypic functional effects. The properties of several functional yeast networks are also compared and a simple method to combine gene expression data with network information is proposed to better predict pathophysiological behavior. At a low level of modeling, the thesis introduces a new framework for modeling cellular signal processing based on interacting Markov chains. This framework provides a unified way to simultaneously capture the stochasticity of signaling networks in individual cells while computing a deterministic solution which provides average behavior. The use of this framework is demonstrated on two classical signaling networks: the mitogen activated protein kinase cascade and the bacterial chemotaxis pathway. The prospects of using cell biology as a metaphor for signal processing are also considered in a preliminary way by presenting a surface mapping algorithm based on bacterial chemotaxis.
by Maya Rida Said.
Sc.D.
Marmin, Arthur. « Rational models optimized exactly for solving signal processing problems ». Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASG017.
Texte intégralA wide class of nonconvex optimization problem is represented by rational optimization problems. The latter appear naturally in many areas such as signal processing or chemical engineering. However, finding the global optima of such problems is intricate. A recent approach called Lasserre's hierarchy provides a sequence of convex problems that has the theoretical guarantee to converge to the global optima. Nevertheless, this approach is computationally challenging due to the high dimensions of the convex relaxations. In this thesis, we tackle this challenge for various signal processing problems.First, we formulate the reconstruction of sparse signals as a rational optimization problem. We show that the latter has a structure that we wan exploit in order to reduce the complexity of the associated relaxations. We thus solve several practical problems such as the reconstruction of chromatography signals. We also extend our method to the reconstruction of various types of signal corrupted by different noise models.In a second part, we study the convex relaxations generated by our problems which take the form of high-dimensional semi-definite programming problems. We consider several algorithms mainly based on proximal operators to solve those high-dimensional problems efficiently.The last part of this thesis is dedicated to the link between polynomial optimization and symmetric tensor decomposition. Indeed, they both can be seen as an instance of the moment problem. We thereby propose a detection method as well as a decomposition algorithm for symmetric tensors based on the tools used in polynomial optimization. In parallel, we suggest a robust extraction method for polynomial optimization based on tensor decomposition algorithms. Those methods are illustrated on signal processing problems
Archer, Cynthia. « A framework for representing non-stationary data with mixtures of linear models / ». Full text open access at:, 2002. http://content.ohsu.edu/u?/etd,585.
Texte intégralLiu, Li. « Ground vehicle acoustic signal processing based on biological hearing models ». College Park, Md. : University of Maryland, 1999. http://techreports.isr.umd.edu/reports/1999/MS%5F99-6.pdf.
Texte intégralThesis research directed by Institute for Systems Research. "M.S. 99-6." Includes bibliographical references (leaves 75-78). Available also online as a PDF file via the World Wide Web.
Boman, Katarina. « Low-angle estimation : Models, methods and bounds ». Licentiate thesis, Uppsala universitet, Avdelningen för systemteknik, 2000. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-85998.
Texte intégralLivres sur le sujet "Signal processing- models"
Biomedical signal processing. San Diego : Academic Press, 1994.
Trouver le texte intégralBiomedical signal processing and signal modeling. New York : Wiley, 2001.
Trouver le texte intégralBruce, Eugene N. Biomedical signal processing and signal modeling. New York : Wiley, 2001.
Trouver le texte intégralDarolles, Serge, Patrick Duvaut et Emmanuelle Jay. Multi-Factor Models and Signal Processing Techniques. Hoboken, NJ USA : John Wiley & Sons, Inc., 2013. http://dx.doi.org/10.1002/9781118577387.
Texte intégralAdaptive signal models : Theory, algorithms, and audio applications. Boston : Kluwer Academic Publishers, 1998.
Trouver le texte intégralStatistical digital signal processing and modeling. New York : John Wiley & Sons, 1996.
Trouver le texte intégralA, Gardner William, dir. Cyclostationarity in communications and signal processing. New York : IEEE Press, 1994.
Trouver le texte intégralSignals and systems in biomedical engineering : Signal processing and physiological systems modeling. New York : Kluwer Academic/Plenum Publishers, 2000.
Trouver le texte intégralCerutti, Sergio, et Carlo Marchesi. Advanced methods of biomedical signal processing. Hoboken, N.J : Wiley, 2011.
Trouver le texte intégralNaik, Ganesh R. Applications, challenges, and advancements in electromyography signal processing. Hershey PA : Medical Information Science Reference, 2014.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Signal processing- models"
Au, Whitlow W. L. « Signal Processing and Signal Processing Models ». Dans The Sonar of Dolphins, 216–41. New York, NY : Springer New York, 1993. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-4356-4_10.
Texte intégralNandi, Swagata, et Debasis Kundu. « Related Models ». Dans Statistical Signal Processing, 239–57. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-6280-8_11.
Texte intégralNandi, Swagata, et Debasis Kundu. « Multidimensional Models ». Dans Statistical Signal Processing, 163–77. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-6280-8_8.
Texte intégralKundu, Debasis, et Swagata Nandi. « Multidimensional Models ». Dans Statistical Signal Processing, 101–12. India : Springer India, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-81-322-0628-6_7.
Texte intégralKundu, Debasis, et Swagata Nandi. « Related Models ». Dans Statistical Signal Processing, 113–27. India : Springer India, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-81-322-0628-6_8.
Texte intégralDau, Torsten. « Auditory Processing Models ». Dans Handbook of Signal Processing in Acoustics, 175–96. New York, NY : Springer New York, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-30441-0_12.
Texte intégralColburn, H. Steven, Yi Zhou et Vasant Dasika. « Inhibition in models of coincidence detection ». Dans Auditory Signal Processing, 354–60. New York, NY : Springer New York, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/0-387-27045-0_44.
Texte intégralNandi, Swagata, et Debasis Kundu. « Real Data Example Using Sinusoidal-Like Models ». Dans Statistical Signal Processing, 143–61. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-6280-8_7.
Texte intégralButler, John L., et Charles H. Sherman. « Transducer Models ». Dans Modern Acoustics and Signal Processing, 91–152. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-39044-4_3.
Texte intégralChaigne, Antoine, et Jean Kergomard. « Continuous Models ». Dans Modern Acoustics and Signal Processing, 3–75. New York, NY : Springer New York, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-3679-3_1.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Signal processing- models"
Barnes, C. W., E. J. Pisa et O. Ishrak. « Signal Processing Models In Medical Ultrasound ». Dans Pattern Recognition and Acoustical Imaging, sous la direction de Leonard A. Ferrari. SPIE, 1987. http://dx.doi.org/10.1117/12.940242.
Texte intégralModi, Kirtan N., Eul-Shik Hong et Bhaskar Bhattacharya. « Interactive models for teaching digital signal processing ». Dans 2009 IEEE 13th Digital Signal Processing Workshop and 5th IEEE Signal Processing Education Workshop. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/dsp.2009.4785928.
Texte intégralNihtila, Markku. « Discrete Signal Processing with Flat System Models ». Dans 2007 IEEE International Conference on Signal Processing and Communications. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/icspc.2007.4728399.
Texte intégralOtomanski, Przemyslaw. « Signal processing models of the laser diode ». Dans Laser Technology V, sous la direction de Wieslaw L. Wolinski et Michal Malinowski. SPIE, 1997. http://dx.doi.org/10.1117/12.280515.
Texte intégralBestugin, A. R., A. F. Kryachko, S. S. Poddubniy et V. N. Kayatkin. « Radiated signal models ». Dans 2018 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications. IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/sosg.2018.8350572.
Texte intégralThang, Nguyen Duc, Chen Lihui et Chan Chee Keong. « An outlier-aware data clustering algorithm in mixture models ». Dans Signal Processing (ICICS). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/icics.2009.5397571.
Texte intégralWang, Chensheng, Joris S. M. Vergeest, Pieter J. Stappers et Willem F. Bronsvoort. « Freeform Feature Retrieval by Signal Processing ». Dans ASME 2004 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. ASMEDC, 2004. http://dx.doi.org/10.1115/detc2004-57061.
Texte intégralSanthanam, Balu. « Session MA8b1 : Models for signal and image processing ». Dans 2009 Conference Record of the Forty-Third Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/acssc.2009.5470085.
Texte intégralBayati, Mohsen. « Session MA3b : Graphical models in signal processing I ». Dans 2011 45th Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers. IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/acssc.2011.6189950.
Texte intégralIhler, Alex. « Session MP3a : Graphical models in signal processing II ». Dans 2011 45th Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers. IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/acssc.2011.6190026.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Signal processing- models"
Baraniuk, Richard G. Multiscale Statistical Models for Signal and Image Processing. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, juin 2004. http://dx.doi.org/10.21236/ada425177.
Texte intégralShubitidze, Fridon. A Complex Approach to UXO Discrimination : Combining Advanced EMI Forward Models and Statistical Signal Processing. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 2012. http://dx.doi.org/10.21236/ada578937.
Texte intégralBurnett, G. C. Damage Detection and Identification of Finite Element Models Using State-Space Based Signal Processing a Summation of Work Completed at the Lawrence Livermore National Laboratory February 1999 to April 2000. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), avril 2000. http://dx.doi.org/10.2172/793960.
Texte intégralChambers, D. Signal Processing Model for Radiation Transport. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), juillet 2008. http://dx.doi.org/10.2172/945821.
Texte intégralBai, Z. D., P. R. Krishnaiah et L. C. Zhao. Signal Processing Using Model Selection Methods,. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 1986. http://dx.doi.org/10.21236/ada167318.
Texte intégralRodgers, A., D. Harris et M. Pasyanos. A Model-Based Signal Processing Approach to Nuclear Explosion Monitoring. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), mars 2007. http://dx.doi.org/10.2172/908120.
Texte intégralEdelblute, David J. Array Processing That Uses a Normal-Mode Model for Signal Representation. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, mai 1988. http://dx.doi.org/10.21236/ada198031.
Texte intégralLing, Hao. Application of Model-Based Signal Processing Methods to Computational Electromagnetics Simulators. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, décembre 2000. http://dx.doi.org/10.21236/ada389286.
Texte intégralCandy, J. V., B. R. Illingworth, K. W. Craft et J. E. Case. Real-time Signal Processing for Sounding Rocket Modal Frequency Estimation. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), mars 2019. http://dx.doi.org/10.2172/1548320.
Texte intégralCandy, J., K. Fisher et B. Fix. Model-Based Ultrasonic Signal Processing for the Nondestructive Evaluation of Additive Manufacturing Components. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), janvier 2021. http://dx.doi.org/10.2172/1762858.
Texte intégral