ارتباط بيماری ديابت و اعتياد با اثر انگشت

زمينه و هدف: پوست آدمی بيش از هر قسمتی از بدن در معرض خطرات، بيماري­ها و عوارض ناشی از کار قرار دارد. يکي از کاربردهای مطالعه در زمينه ارتباط بيماري­ها با پوست، استفاده از اثر انگشت در تشخيص بيماری و در نتيجه درمان به موقع آن است. در اين پروژه تصاوير اثر انگشت مربوط به چند بيماری سيستماتيک مانند ديابت و اعتياد مورد بررسی قرار گرفت. روش کار: اولين روشی که در تحليل داده­ها استفاده شده، روش Power Spectrum است. با توجه به نتايج به دست آمده، روش­های ديگری برای استخراج ويژگی از تصاوير اثر انگشت بررسي شد. ترکيب ويژگي­های بافتی که از ضرايب موجک استخراج مي­شوند، با ويژگي­های آماري موجک، بردار ويژگی قويتری خواهد ساخت. در اين تحقيق دو روش مبتنی بر ويژگي­هاي آماری موجک و ويژگي­های بافت تصوير، برای تحليل تصاوير اثر انگشت بيماران استفاده شده­ است. يافته‌ها: تبديل موجک و ويژگي­های استخراجی از ضرايب موجک، در آناليز تصاوير، قويتر از روش­هاي مبتنی بر تبديل فوريه مانند Power Spectrum عمل مي­کنند. روش مبتنی بر ترکيب واريانس زيرباندهای موجک و ويژگي­های بافت بهترين نتايج را داشته است، که در مورد اعتياد 73 درصد و در مورد ديابت 67 درصد بوده است. نتيجه‌گيری: نتايج اين روش­ها در تشخيص ارتباط بيماري­ها با اثر انگشت اميدوارکننده است. اين موضوع نيازمند تحقيقات بيشتر و عميق‌تر است. واژه‌های کلیدی: اثر انگشت، بیماری، Power Spectrum، موجک، بافت.

WAVELET-BASED AUDIO FEATURES OF DC MOTOR SOUND

The usage of wavelets is widespread in many fields nowadays, especially in signal processing. Their nature provides some advantages in comparison to the Fourier transform, and therefore many applications rely on wavelets rather than on other methods. The decomposition of wavelets into detail and approximation coefficients is one of the methods to extract representative audio features. They can be used in signal analysis and further classification. This paper investigates the usage of various wavelet families in the wavelet decomposition to extract audio features of direct current (DC) motor sounds recorded in the production environment. The purpose of feature representation and analysis is the detection of DC motor failures in motor production. The effects of applying different wavelet families and parameters in the decomposition process are studied using sounds of more than 60 motors. Time and frequency analysis is also done for the tested DC motor sounds