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Continuous -time Fourier Transform01:11

Continuous -time Fourier Transform

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The Fourier series is instrumental in representing periodic functions, offering a powerful method to decompose such functions into a sum of sinusoids. This technique, however, necessitates modification when applied to nonperiodic functions. Consider a pulse-train waveform consisting of a series of rectangular pulses. When these pulses have a finite period, they can be accurately represented by a Fourier series. Yet, as the period approaches infinity, resulting in a single, isolated pulse, the...
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Discrete Fourier Transform01:15

Discrete Fourier Transform

404
The Discrete Fourier Transform (DFT) is a fundamental tool in signal processing, extending the discrete-time Fourier transform by evaluating discrete signals at uniformly spaced frequency intervals. This transformation converts a finite sequence of time-domain samples into frequency components, each representing complex sinusoids ordered by frequency. The DFT translates these sequences into the frequency domain, effectively indicating the magnitude and phase of each frequency component present...
404
Basic signals of Fourier Transform01:07

Basic signals of Fourier Transform

578
The Fourier Transform is a pivotal mathematical tool in signal processing, enabling the transformation of time-domain signals into their frequency-domain representations. Among the numerous elements within this domain, certain functions like the sinc function, delta function, and exponential signals hold significant importance due to their unique properties and implications.
The sinc function, defined as sinc(x) = sin(πx)/(πx), is particularly notable for its symmetry and behavior at...
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Classification of Bones01:18

Classification of Bones

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The bones of the human skeletal system are of varied shapes, sizes, and functions. They can be classified based on their shape and function into four major classes: long bones, short bones, flat bones, and irregular bones. Some classifications include a fifth type, the sesamoid bones, as a separate class, whereas others categorize them under short bones.
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The appendicular skeleton, particularly the upper and lower limbs, is primarily made of long and short bones. The...
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Structural Classification of Joints01:20

Structural Classification of Joints

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Joints, also known as articulations, are classified based on their structural characteristics, i.e., based on whether the articulating surfaces of the adjacent bones are directly connected by fibrous connective tissue or cartilage, or whether the articulating surfaces contact each other within a fluid-filled joint cavity. These differences serve to divide the joints of the body into three structural classifications.
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Fast Fourier Transform01:10

Fast Fourier Transform

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The Fast Fourier Transform (FFT) is a computational algorithm designed to compute the Discrete Fourier Transform (DFT) efficiently. By breaking down the calculations into smaller, manageable sections, the FFT significantly reduces the computational complexity involved. Direct computation of an N-point DFT requires N2 complex multiplications, whereas the FFT algorithm needs only (N/2)log⁡2N multiplications, offering a much faster performance.
The computational efficiency of the FFT becomes...
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Aprendizaje de Fourier de gráficos parcialmente sabios para el reconocimiento continuo del lenguaje de señas basado

Dong Wei1, Hongxiang Hu1, Gang-Feng Ma1

  • 1College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023, China.

Journal of imaging
|August 27, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Este estudio introduce un nuevo método de aprendizaje de Fourier de gráficos parciales para el reconocimiento de lenguaje de señas, mejorando la precisión y reduciendo los costos computacionales. El nuevo enfoque modela eficazmente los movimientos complejos de las partes del cuerpo para una mejor comprensión del lenguaje visual.

Palabras clave:
Gráfico de Fourier totalmente conectadoreconocimiento continuo del lenguaje de señasMejora de la frecuenciareconocimiento parcial de la acción

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Área de la Ciencia:

  • Ciencias de la computación
  • Inteligencia artificial
  • Interacción hombre-computadora

Sus antecedentes:

  • El reconocimiento de lenguaje de señas se enfrenta a desafíos con las entradas RGB debido a los costos computacionales y la interferencia de ruido.
  • Es difícil modelar con precisión la dinámica temporal no lineal y la asíncrona a través de las partes del cuerpo en lenguaje de signos.

Objetivo del estudio:

  • Proponer un nuevo método de aprendizaje de Fourier basado en gráficos parciales (PGF-SLR) para el reconocimiento continuo del lenguaje de señas basado en esqueletos.
  • Abordar las limitaciones de los métodos existentes mediante el modelado uniforme de las relaciones espacio-temporales de las partes del cuerpo.

Principales métodos:

  • Construyó un gráfico de Fourier completamente conectado que trata las partes del cuerpo como nodos y la atención del dominio de frecuencia como bordes.
  • Se empleó un método de mejora de frecuencia adaptativa para amplificar las características de acción discriminativa.
  • Utilizó un módulo de aprendizaje de acción de doble rama con una rama de predicción auxiliar para una mejor comprensión.

Principales resultados:

  • Se obtuvieron mejoras relativas de 3,31%/ 3,70% y 2,81%/ 7,33% en los conjuntos de datos de PHOENIX14 y PHOENIX14-T, respectivamente.
  • Desempeño competitivo demostrado en el conjunto de datos CSL-Daily, que muestra una fuerte generalización.
  • Reducción de los costos computacionales tanto en entornos offline como en línea.

Conclusiones:

  • El método PGF-SLR propuesto captura efectivamente las dependencias espacio-temporales en el dominio de la frecuencia para el reconocimiento de la lengua de signos.
  • PGF-SLR ofrece una solución ligera, robusta y eficiente desde el punto de vista computacional para el reconocimiento continuo del lenguaje de señas.
  • El método muestra un potencial significativo para aplicaciones del mundo real que requieren una comprensión precisa y rápida del lenguaje de señas.