Removal of color and turbidity of waters containing natural organic materials using integrated enhanced coagulation and direct filtration

زمینه و هدف: منابع آب سطحی اغلب حاوی ناخالصی های محلول و معلق متعددی می باشند. ذرات ریزتر که اصطلاحاً کلوئید نامیده می شوند، تنها پس از عملیات انعقاد و لخته سازی قابل حذف می باشند. هدف از این مطالعه بررسی کارآیی فرآیند تلفیقی انعقاد پیشرفته و فیلتراسیون مستقیم برای حذف رنگ و کدورت از آب های سطحی و همچنین یافتن راه حل مناسبی جهت حذف آلاینده ها از این آب ها بود. روش بررسی: این مطالعه به صورت تجربی در مقیاس پایلوت و با ظرفیت 144 لیتر بر ساعت انجام گرفت. 2 فاکتور رنگ و کدورت در این مطالعه مورد بررسی قرار گرفتند. تالاب چغاخور واقع در 65 کیلومتری شهرکرد به عنوان محل نمونه برداری انتخاب و نمونه ها برداشت شد. جهت سنجش رنگ و کدورت از دستگاه اسپکتروفتومتر مدل DR2000 استفاده شد. روش جمع آوری داده ها بر اساس آزمایشات تاگوچی به دست آمد و داده ها با استفاده از نرم افزار Minitab آنالیز شدند. در این پژوهش تأثیر pH، دوز منعقد کننده کلروفریک (FeCl3) و دبی ورودی به سیستم بر حذف رنگ و کدورت مورد بررسی قرار گرفت. یافته ها: نتایج نشان داد که در شرایط بهینه میزان حذف رنگ حدوداً 96 بوده و از 140 واحد TCU در نمونه خام به 3/5 واحد TCU رسید. کدورت اولیه با میزان حذف بیش از 95 از NTU 320 به NTU 4/1 رسید. شرایط بهینه برای حذف رنگ و کدورت در 2/6=pH، دوز کلروفریک40 میلی گرم بر لیتر و دبی 95 لیتر بر ساعت اتفاق افتاد. بر اساس تحلیل اثر عوامل مورد بررسی، pH بیشترین اثر را بر راندمان حذف آلاینده ها داشته و به ترتیب غلظت ماده منعقد کننده و دبی در رتبه های بعدی قرار داشتند. نتیجه گیری: طبق نتایج به دست آمده، فرآیند تلفیقی انعقاد پیشرفته با فیلتراسیون مستقیم می تواند بازدهی حذف رنگ و کدورت را در تصفیه خانه آب بهبود دهد

Improving of the Generation Method of Repeated PWM Based on the Signals Combinations Applied to a PV Pumping System

International audienc

Sélection de paramètres acoustiques pertinents pour la reconnaissance de la parole

L objectif de cette thèse est de proposer des solutions et améliorations de performance à certains problèmes de sélection des paramètres acoustiques pertinents dans le cadre de la reconnaissance de la parole. Ainsi, notre première contribution consiste à proposer une nouvelle méthode de sélection de paramètres pertinents fondée sur un développement exact de la redondance entre une caractéristique et les caractéristiques précédemment sélectionnées par un algorithme de recherche séquentielle ascendante. Le problème de l estimation des densités de probabilités d ordre supérieur est résolu par la troncature du développement théorique de cette redondance à des ordres acceptables. En outre, nous avons proposé un critère d arrêt qui permet de fixer le nombre de caractéristiques sélectionnées en fonction de l information mutuelle approximée à l itération j de l algorithme de recherche. Cependant l estimation de l information mutuelle est difficile puisque sa définition dépend des densités de probabilités des variables (paramètres) dans lesquelles le type de ces distributions est inconnu et leurs estimations sont effectuées sur un ensemble d échantillons finis. Une approche pour l estimation de ces distributions est basée sur la méthode de l histogramme. Cette méthode exige un bon choix du nombre de bins (cellules de l histogramme). Ainsi, on a proposé également une nouvelle formule de calcul du nombre de bins permettant de minimiser le biais de l estimateur de l entropie et de l information mutuelle. Ce nouvel estimateur a été validé sur des données simulées et des données de parole. Plus particulièrement cet estimateur a été appliqué dans la sélection des paramètres MFCC statiques et dynamiques les plus pertinents pour une tâche de reconnaissance des mots connectés de la base Aurora2.The objective of this thesis is to propose solutions and performance improvements to certain problems of relevant acoustic features selection in the framework of the speech recognition. Thus, our first contribution consists in proposing a new method of relevant feature selection based on an exact development of the redundancy between a feature and the feature previously selected using Forward search algorithm. The estimation problem of the higher order probability densities is solved by the truncation of the theoretical development of this redundancy up to acceptable orders. Moreover, we proposed a stopping criterion which allows fixing the number of features selected according to the mutual information approximated at the iteration J of the search algorithm. However, the mutual information estimation is difficult since its definition depends on the probability densities of the variables (features) in which the type of these distributions is unknown and their estimates are carried out on a finite sample set. An approach for the estimate of these distributions is based on the histogram method. This method requires a good choice of the bin number (cells of the histogram). Thus, we also proposed a new formula of computation of bin number that allows minimizing the estimator bias of the entropy and mutual information. This new estimator was validated on simulated data and speech data. More particularly, this estimator was applied in the selection of the static and dynamic MFCC parameters that were the most relevant for a recognition task of the connected words of the Aurora2 base.ORLEANS-SCD-Bib. electronique (452349901) / SudocSudocFranceF

Combinaison et sélection des paramètres acoustiques pertinents par l'algorithme TMI

International audienc

A New Histogram-based Estimation Technique of Entropy and Mutual Information using Mean Squared Error Minimization

International audienceMutual Information (MI) has extensively been used as a measure of similarity or dependence between random variables (or parameters) in different signal and image processing applications. However, MI estimation techniques are known to exhibit a large bias, a high Mean Squared Error (MSE), and can computationally be very costly. In order to overcome these drawbacks, we propose here a novel fast and low MSE histogram-based estimation technique for the computation of entropy and the mutual information. By minimizing the MSE, the estimation avoids the error accumulation problem of traditional methods. We derive an expression for the optimal number of bins to estimate the MI for both continuous and discrete random variables. Experimental results from a speech recognition problem and a computer aided diagnosis problem show the power of the proposed approach in estimating the optimal number of selected features with enhanced classification results compared to existing approaches