I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   11 ,   No .   2 A p r i l   2 0 2 1 ,   p p .   1 3 1 1 ~1 3 1 8   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 1 1 i 2 . p p 1 3 1 1 - 1 3 1 8          1311       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   A f lex ible   m et ho d t o  cre a t e w a v e f ile f ea tu res       G ha zi   M .   J .   Q a ry o uti ,   T a riq   M .   Yo un es   De p a rtme n o f   M e c h a tro n ics   E n g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g   Tec h n o l o g y ,   A l - Ba lq a   A p p li e d   Un i v e rsit y ,   Jo rd a n       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   A p r   1 0 ,   2 0 2 0   R ev i s ed   J u l   2 7 ,   2 0 2 0   A cc ep ted   Oct  2 7 ,   2 0 2 0       Dig it a a u d io   sig n a is  o n e   o f   th e   m o st  im p o rtan d a ta  ty p e   a p r e se n t,   it   is   u se d   in   v a rio u v it a a p p li c a ti o n s,  su c h   a h u m a n   k n o w led g e ,   se c u rit y   a n d   b a n k in g   a p p li c a ti o n s,  m o st  a p p li c a ti o n re q u ire  sig n a id e n t if ica ti o n   a n d   re c o g n it io n ,   a n d   t o   in c re a se   th e   e ff icie n c y   o f   th e se   a p p li c a ti o n w e   m u st  se e k   a   m e th o d   to   re p re se n t h e   a u d io   f il e   b y   a   s m a ll   se o f   v a lu e c a ll e d   a   f e a tu re s   v e c to r.   In   th is  p a p e re se a rc h   w e   w il in tro d u c e   a n   e n h a n c e d   m e th o d   o f   f e a t u re e x trac ti o n   b a se d   o n   k - m e a n   c lu ste rin g .   T h e   m e th o d   w il b e   tes ted   a n d   im p le m e n ted   to   sh o w   h o w   th e   p ro p o se d   m e th o d   c a n   re d u c e   th e   e ff o rts  o v o ice   id e n ti f ica ti o n ,   a n d   c a n   m in im ize   th e   re c o g n it io n   ti m e   a   se o f   v o ice   e x trac ted   f e a tu re m u st b e   u se d   i n ste a d   o f   u sin g   th e   v o ice   w a v e   f il e .   K ey w o r d s :   C lu s ter i n g   C r est  f ac to r   D y n a m ic  r a n g e   H is to g r a m   K - m ea n   cl u s ter in g     T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Gh az M.   J .   Qar y o u ti   Dep ar t m en t o f   Me ch atr o n ics  E n g i n ee r i n g   Fa cu lt y   o f   E n g i n ee r i n g   T ec h n o lo g y   Al - B alq a,   A p p lied   Un i v er s i t y ,   J o r d an   E m ail:  g h az i_ q ar y o u ti @ b au . e d u . j o       1.   I NT RO D UCT I O N   Dig ital   au d io   s i g n al   is   o n o f   t h m o s p o p u lar   t y p es   o f   d i g ital  d at a   u t ilized   i n   v ar iet y   o f   b io en g i n ee r in g   ap p licatio n s .   Ma n y   o f   t h ese  ap p licatio n s   d e p en d   o n   v o ice  ta g s   to   d is tin g u is h   d i f f er en s o u n d s   an d   w o r d s   an d   d i f f er en t   p eo p le   [ 1 ,   2 ] .   T h an alo g   a u d io   s i g n al s   i s   ca p t u r ed   u s in g   s p ec ial  u n it s ,   w h er th is   s ig n al s   is   p ass ed   o v er   th an alo g   to   d ig ital  co n v er ter .   As   s h o w n   i n   F i g u r 1 ,   s a m p li n g ,   q u an tizatio n   a n d   en co d in g   a n al y s i s   ar ca r r ied   o u t th r o u g h   th i s   u n it.               Fig u r 1 .   A n alo g   to   d ig ita l c o n v er ti n g   p r o ce s s :   ( a)   Sa m p li n g ,   ( b )   q u an tizatio n ,   ( c)   en co d in g   a n al y s i s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   2 A p r il 2 0 2 1   :   1 3 1 1   -   1318   1312   Dig ital  a u d io   f i les  h av lar g s izes  [ 3 ,   4 ] ,   d u to   th m u ltip licit y   o f   au d io   s a m p les  ta k en   i n   t h e   s p ec if ied   p er io d   o f   tim an d   d u to   th p o s s ib ilit y   o f   th au d io   f ile  b ein g   m o n o   o r   s ter eo   [ 5 - 7 ] .   W h ich   is   o r g an ized   in   o n o r   t w o   co l u m n s ,   w h ich   w i ll  in cr ea s t h s ize  o f   th f ile.   T h er ef o r e,   co m p ar in g   au d io   f iles   i n   th f o r m   o f   s a m p les  w i ll tak lo n g   ti m [ 8 ,   9 ] ,   as sh o w n   i n   T a b le  1 .       T ab le  1 .   Ma tch in g   ti m f o r   d if f er en w a v f iles   W a v e   f i l e   Ty p e   C h a n n e l   si z e   T o t a l   si z e   ( b y t e s)   M a t c h i n g   t i me   ( S e c o n d s)   1   S t e r e o   3 6 7 8 7   2 9 4 2 9 6   0 . 0 0 6   2   St e r e o   3 9 7 3 0   3 1 7 8 4 0   0 . 0 0 8   3   S t e r e o   3 3 8 4 4   2 7 0 7 5 2   0 . 0 0 7 6   4   S t e r e o   1 7 6 5 8   1 4 1 2 6 4   0 . 0 0 5   5   S t e r e o   4 1 2 0 2   3 2 9 6 1 6   0 . 0 0 7 9   6   S t e r e o   3 6 7 8 7   2 9 4 2 9 6   0 . 0 0 6   7   S t e r e o   6 3 2 7 4   5 0 6 1 9 2   0 . 0 1 4   8   S t e r e o   4 8 0 4 9   3 8 4 3 9 2   0 . 0 1   9   S t e r e o   5 5 9 1 6   4 4 7 3 2 8   0 . 0 1 3   10   S t e r e o   8 9 7 6 0   7 1 8 0 8 0   0 . 0 1 8   A v e r a g e     4 6 3 0 0      3 7 0 4 0 5   0 . 0 0 9 7   C o st   o f   1   sam p l e       9 7 0 0 / 3 7 0 4 0 5 = 0 . 0 2 6 2   mi c r o se c o n d s/ b y t e       B ased   o n   th e   f o r e g o in g ,   t h i m p o r ta n ce   o f   s ea r c h in g   f o r   m et h o d   to   r ep r esen t h a u d io   f ile   w it h   a   s et  o f   v alu e s   t h at   ca n   b u s ed   as  d ep r ess o r   f o r   t h a u d io   f i le  b ec o m es  a n   u r g en t   t ask   [ 1 0 - 1 2 ] .   Ma n y   r esear ch er s   h a v d ev elo p ed   g r o u p   o f   m et h o d s   b ased   o n   th u s o f   s o u n d   s u p p r ess o r s   b y   ca lcu lati n g   s o m o f   th f ac to r s   s p ec if ic   to   th e   s o u n d   s u ch   as  th cr e s f ac to r   [ 1 3 ] ,   d y n a m ic  r an g [ 1 4 - 1 6 ] ,   an d   u s i n g   th e m   a s   l o w er i n g   d ev ices  [ 1 7 - 1 9 ] .       2.   WAVE F I L E   H I S T O G RAM   Data   h i s to g r a m   [ 20 - 23 ]   is   a n   a r r ay   o f   ele m e n ts ,   ea ch   o f   w h ic h   p o in t s   to   t h r ep etitio n   o f   o n v al u i n   th d ata  s et  [ 2 4 - 27 ].   C alcu la ti n g   t h w a v f ile  h is to g r a m   i s   an   in itial  ta s k   o f   t h p r o p o s ed   later   in   t h is   p ap er   m et h o d   o f   f ea tu r es  e x tr ac tio n .   T h w av f ile  h is to g r a m   ca n   b ca lcu lated   u s i n g   th f o l lo w i n g   MA T L A B   f u n ctio n .   First  w h av to   s et  t h s ize   o f   t h h is to g r a m ,   h er w u s ( 1 ) :       ( 1 )     T h en   w s tar ar r an g i n g   th wav f i le  v al u es,  b y   ca lc u latio n   th r ep etitio n   o f   ea c h   v al u e,   s av in g   t h i s   r ep etitio n   in   t h co r r esp o n d in g   in d e x   o f   t h h i s to g r a m .   Fi g u r 2   s h o w s   th ca lc u lated   h is to g r a m   o f   w a v f ile   ex a m p le:       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A   flexib le  meth o d   to   crea t wa v file fe a tu r es   ( Gh a z M.  J.   Qa r yo u ti )   1313       Fig u r 2 .   W av f ile  h is to g r a m   ( ex a m p le)       3.   K - M E AN  CL US T E RIN G   C lu s ter i n g   m ea n s   ar r an g i n g   d ata  s et  v alu e s   in   g r o u p s   ( clu s ter s ) ,   th en   t h s u m s   o f   v al u es  in   ea ch   clu s ter ,   o r   th n u m b er   o f   p o in ts   in   ea c h   cl u s ter   ca n   b u s ed   as  f e at u r es  f o r   th d ata   s et  [ 2 2 ] .   K - m ea n   clu s ter i n g   is   i m p le m en ted   b y   a p p ly i n g   s et  o f   p r o ce d u r es  wh ich   ca n   b ex p lai n ed   b y   t h f o llo w i n g   e x a m p le :     I n itializatio n   Her w h a v to   s elec t t h d at s et,   n u m b er   o f   cl u s ter s ,   a n d   th ce n tr o id   o f   ea ch   cl u s ter :   Data   s et  1 5 ,   1 5 ,   1 6 ,   1 9 ,   1 9 ,   2 0 ,   2 0 ,   2 1 ,   2 2 ,   2 8 ,   3 5 ,   4 0 ,   4 1 ,   4 2 ,   4 3 ,   4 4 ,   6 0 ,   6 1 ,   6 5   C lu s ter s =2 ;   C 1 =1 6 ,   C 2 =2 2     P er f o r m   t h f o llo w i n g   tas k s   wh ile  ce n tr o id   ch an g i n g :     Fin d   d is ta n ce s   to   ea ch   clu s ter   b y   tak in g   t h ab s o l u te  v alu e   o f   t h d ef er e n ce   b et w ee n   t h d ata  ite m   an d   th clu s ter   ce n tr o id .     Select  th cl u s ter   to   w h ic h   th d ata  ite m   b elo n g s   b y   s elec t in g   th n ea r est  cl u s ter   d ep en d in g   o n   t h e   d is tan ce .     C alcu late  th n e w   ce n tr o id   b y   av er ag i n g   th d ata  ite m s   b elo n g   to   th cl u s ter .   T ab le   2   an d   T ab le  3   s h o w s   th e   r esu lts   o f   ca lcu la tio n s :       T ab le  2 .   C alcu latio n   r es u lts   o f   p ass es  1   an d   2   P a ss 1 ( C e n t r o i d   1 6   a n d   2 2 )   P a ss 2   x i   D i st a n c e   1   |   x i   -   c |   D i st a n c e   2   |   x i   -   c 2 |   N e a r e st   C l u st e r   a n d   n e w   C e n t r o i d   1 5 . 3 3   a n d   3 6 . 2 5   1 5 . 3 3   = ( 1 5 + 1 5 + + 1 6 ) / 3   D i st a n c e   1   |   x i   -   c |   D i st a n c e   2   |   x i   -   c 2 |   N e a r e st   C l u st e r   a n d   n e w   C e n t r o i d   1 8 . 5 6 a n d   4 5 . 9 ;     15   1   7   1   0 . 3 3   2 1 . 2 5   1   15   1   7   1   0 . 3 3   2 1 . 2 5   1   16   0   6   1   0 . 6 7   2 0 . 2 5   1   19   3   3   2   3 . 6 7   1 7 . 2 5   1   19   3   3   2   3 . 6 7   1 7 . 2 5   1   20   4   2   2   4 . 6 7   1 6 . 2 5   1   20   4   2   2   4 . 6 7   1 6 . 2 5   1   21   5   1   2   5 . 6 7   1 5 . 2 5   1   22   6   0   2   6 . 6 7   1 4 . 2 5   1   28   12   6   2   1 2 . 6 7   8 . 2 5   2   35   19   13   2   1 9 . 6 7   1 . 2 5   2   40   24   18   2   2 4 . 6 7   3 . 7 5   2   41   25   19   2   2 5 . 6 7   4 . 7 5   2   42   26   20   2   2 6 . 6 7   5 . 7 5   2   43   27   21   2   2 7 . 6 7   6 . 7 5   2   44   28   22   2   2 8 . 6 7   7 . 7 5   2   60   44   38   2   4 4 . 6 7   2 3 . 7 5   2   61   45   39   2   4 5 . 6 7   2 4 . 7 5   2   65   49   43   2   4 9 . 6 7   2 8 . 7 5   2   - 0 . 4 - 0 . 3 - 0 . 2 - 0 . 1 0 0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 2 0 0 0 4 0 0 0 6 0 0 0 8 0 0 0 1 0 0 0 0 1 2 0 0 0 W a v e   f i l e   h i st o g r a m V a l u e R e p e t i t i o n Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   2 A p r il 2 0 2 1   :   1 3 1 1   -   1318   1314   T ab le  3 .   C alcu latio n   r es u lts   o f   p ass es 3   an d   4   P a ss  3   P a ss  4   x i   D i st a n c e   1   |   x i   -   c |   D i st a n c e   2   |   x i   -   c 2 |   N e a r e st   C l u st e r   a n d   n e w   C e n t r o i d   1 9 . 5 0 a n d   4 7 . 8 9   D i st a n c e   1   |   x i   -   c |   D i st a n c e   2   |   x i   -   c 2 |   N e a r e st   C l u st e r   a n d   n e w   C e n t r o i d   1 9 . 5 0 a n d   4 7 . 8 9   15   3 . 5 6   3 0 . 9   1   4 . 5 0   3 2 . 8 9   1   15   3 . 5 6   3 0 . 9   1   4 . 5 0   3 2 . 8 9   1   16   2 . 5 6   2 9 . 9   1   3 . 5 0   3 1 . 8 9   1   19   0 . 4 4   2 6 . 9   1   0 . 5 0   2 8 . 8 9   1   19   0 . 4 4   2 6 . 9   1   0 . 5 0   2 8 . 8 9   1   20   1 . 4 4   2 5 . 9   1   0 . 5 0   2 7 . 8 9   1   20   1 . 4 4   2 5 . 9   1   0 . 5 0   2 7 . 8 9   1   21   2 . 4 4   2 4 . 9   1   1 . 5 0   2 6 . 8 9   1   22   3 . 4 4   2 3 . 9   1   2 . 5 0   2 5 . 8 9   1   28   9 . 4 4   1 7 . 9   1   8 . 5 0   1 9 . 8 9   1   35   1 6 . 4 4   1 0 . 9   2   1 5 . 5 0   1 2 . 8 9   2   40   2 1 . 4 4   5 . 9   2   2 0 . 5 0   7 . 8 9   2   41   2 2 . 4 4   4 . 9   2   2 1 . 5 0   6 . 8 9   2   42   2 3 . 4 4   3 . 9   2   2 2 . 5 0   5 . 8 9   2   43   2 4 . 4 4   2 . 9   2   2 3 . 5 0   4 . 8 9   2   44   2 5 . 4 4   1 . 9   2   2 4 . 5 0   3 . 8 9   2   60   4 1 . 4 4   1 4 . 1   2   4 0 . 5 0   1 2 . 1 1   2   61   4 2 . 4 4   1 5 . 1   2   4 1 . 5 0   1 3 . 1 1   2   65   4 6 . 4 4   1 9 . 1   2   4 5 . 5 0   1 7 . 1 1   2       4.   T H E   P RO P O SE M E T H O D   T h p r o p o s ed   m eth o d   o f   w av f ile  f e at u r es  e x tr ac tio n   i s   b ased   o n   k - m ea n   clu s ter i n g   a n d   it  ca n   b e   i m p le m en ted   ap p l y i n g   th f o ll o w i n g   s tep s :     Get  th w a v f i le.     C alcu late  th w a v f ile  h is to g r a m   to   b u s ed   as a n   i n p u t d ata  s et  f o r   clu s ter in g .     I n itializatio n   b y   s elec tin g   t h n u m b er   o f   clu s ter s   a n d   ce n tr o id   f o r   ea ch   clu s ter .     A p p l y   k - m ea n   cl u s ter i n g .     Sav t h clu s ter s   as a   f ea t u r f o r   th w a v f i le.     4 . 1 .     I m ple m ent a t io n a nd   ex peri m e nta l r esu lt s   A   n ec ess ar y   M A T L A B   co d es  w er w r itte n   to   cr ea te  f ea tu r es  f o r   w av   f ile s   u s in g   s tatis t ical   m et h o d   an d   k - m ea n   m eth o d ,   b el o w   w w ill d i s cu s s   t h o b tain ed   ex p er i m e n tal  r es u lt s .     4 . 1 . 1 .   Sta t is t ica l m et ho d   a.     E x p er i m e n t 1   W to o k   s in u s o id al  s i g n a an d   f o r   d ef er en p ar a m e ter   v alu es  ( a m p lit u d e,   f r eq u en c y   an d   p h ase   s h i f ti n g )   w ca lcu late  s o m s t atis tical  p ar a m e ter s ,   T ab le  4   s h o w s   t h r es u lts   o f   t h is   e x p er i m en t.  Fro m   T ab le  4   w ca n   s ee :     C h a n g in g   t h s i g n a l p ar a m eter s   lead s   to   ch an g i n g   t h f ea t u r es set.     C h a n g in g   t h f ea t u r es  s et  m e an s   t h at  th m o d if ied   s i g n al  w il b co n s id er ed   as  n e w   s ig n al  t h u s   w ill   in cr ea s t h m e m o r y   s p ac r e q u ir ed   to   s to r th s i g n al s ,   an d   in cr ea s t h r eq u ir ed   ti m f o r   s i g n al   id en ti f icatio n .       T ab le  4 .   E x p er im e n t 1   r esu lt s   S i g n a l   F e a t u r e s se t   ( x = - 4 p i : 0 . 0 0 1 : 4 p i )   D y n a mi c   r a n g e   ( d b )   C r e st   f a c t o r   ( d b )   M e a n   R M S   v a l u e   1 )   Y 1 = si n ( 1 0 x + 5 )   8 0 . 7 6 6 3   3 . 0 0 9 8   - 9 . 8 7 4 2 e - 00 6   0 . 7 0 7 1 2   2 )   Y 2 = 5 s i n ( 1 0 x + 5 )   6 8 . 0 2 9 9   0 . 3 8 6 5 5   - 2 . 3 6 7 2 e - 005   0 . 9 5 6 4 4   3 )   Y 3 = 5 s i n ( 2 0 x + 5 )   7 6 . 3 2 9 3   0 . 3 8 6 5 6   - 2 . 3 7 1 1 e - 005   0 . 9 5 6 4 4   4 )   Y 4 = 5 s i n ( 2 0 x + 1 5 )   7 6 . 3 2 9 3   0 . 3 8 6 5 5   - 3 . 0 3 8 e - 0 0 6   0 . 9 5 6 4 4       b.   E x p er i m e n t 2   Her w e   to o k   th e   f ir s v er s io n   o f   t h d i g ital  s i g n al,   an d   u s ed   it  to   cr ea te   w av e   f ile  w i t h   d ef er e n t   s a m p li n g   f r eq u en cie s ,   T ab le  5   s h o w s   th e   r esu lts   o f   t h is   e x p e r i m en t.  Fro m   t h r es u lt s   s h o wn   i n   T ab le  5   w ca n   s ee   th at  t h f ea tu r es  s et  r e m ai n   th s a m f o r   th s a m w a v f ile  r ec o r d ed   w ith   d e f er en s a m p lin g   f r eq u en c i es ,   w h ic h   m ea n   t h at  all  t h w av f ile  v er s io n s   ca n   b co n s id er ed   as o n f ile  w i th   s tab le  s et  o f   f ea t u r es.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A   flexib le  meth o d   to   crea t wa v file fe a tu r es   ( Gh a z M.  J.   Qa r yo u ti )   1315   T ab le  5 .   E x p er im e n t 2   r esu lt s   S a mp l i n g   f r e q u e n c y   F e a t u r e s   Y 1 = si n   ( 1 0 x + 5 )   D y n a mi c   r a n g e ( d b )   C r e st   f a c t o r ( d b )   M e a n   R M S   v a l u e   1 0 0 0   8 0 . 7 6 6 3   3 . 0 0 9 8   - 9 . 8 7 4 2 e - 006   0 . 7 0 7 1 2   1 5 0 0   8 0 . 7 6 6 3   3 . 0 0 9 8   - 9 . 8 7 4 2 e - 006   0 . 7 0 7 1 2   2 0 0 0   8 0 . 7 6 6 3   3 . 0 0 9 8   - 9 . 8 7 4 2 e - 006   0 . 7 0 7 1 2   2 5 0 0   8 0 . 7 6 6 3   3 . 0 0 9 8   - 9 . 8 7 4 2 e - 006   0 . 7 0 7 1 2   3 0 0 0   8 0 . 7 6 6 3   3 . 0 0 9 8   - 9 . 8 7 4 2 e - 006   0 . 7 0 7 1 2       c.     E x p er i m e n t 3   Statis t ical  m e th o d   o f   w a v f ile  f ea t u r es  e x tr ac t io n   w a s   i m p le m e n ted   u s i n g   v ar io u s   w a v f iles ,     T ab le   6   s h o w s   t h r esu lt s   o f   th is   e x p er i m e n t.   Fro m   th r es u lts   s h o w n   in   T ab le  6   w ca n   s ee   th at  s tati s tical   m et h o d   is   g o o d   f o r   w a v e   f i le  f ea t u r es  e x tr ac tio n ,   ea ch   w a v e   f i le  h as  a   u n iq u f ea t u r es  s et,   w h ic h   ca n   b u s ed   as a   s ig n at u r o r   k e y   to   id en t if y   o r   r ec o g n ize  th w a v f ile.       T ab le  6 .   E x p er im e n t 3   r esu lt s   W a v   f i l e   F e a t u r e s se t   D y n a mi c   r a n g e ( d b )   C r e st   f a c t o r ( d b )   M e a n   R M S   v a l u e   b i r d   3 2 . 0 4 1 2   1 2 . 7 7 5 5   - 0 . 0 0 3 3 5 9 5   0 . 0 7 1 7 9 2   b e a r _ g r o w l _ y   4 2 . 0 7 6 1   1 1 . 7 3 7   - 0 . 0 3 9 608   0 . 2 5 6 8 9   b i r d _ c a w 1   4 2 . 0 7 6 1   1 5 . 8 5 5 6   - 0 . 0 0 9 1 7 3 7   0 . 1 5 9 8 9   b i r d _ c a w 2   4 2 . 0 7 6 1   1 4 . 6 1 3 1   - 0 . 0 0 9 3 4 8 1   0 . 1 8 4 4 8   b i r d _ c h i r p   4 2 . 0 7 6 1   1 3 . 5 2 1 3   - 0 . 0 0 9 2 5 0 6   0 . 2 0 9 1 8   b i r d _ c h i r p i n g 2   4 2 . 0 7 6 1   1 4 . 0 6 0 3   - 0 . 0 0 3 6 3 7 4   0 . 1 9 6 6   b i so n   4 2 . 0 7 6 1   1 1 . 1 4 7 6   - 0 . 0 0 6 4 5 5   0 . 2 7 4 9 3   c a t _ b i g _ x   4 2 . 0 7 6 1   1 4 . 0 5 6 7   0 . 0 0 1 0 6 0 5   0 . 1 9 6 6 8   c a t _ f i g h t   4 2 . 0 7 6 1   1 0 . 9 3 5   - 0 . 0 4 3 3 5 4   0 . 2 8 1 7 4   c h i c k e n   4 1 . 1 3 8 1   1 8 . 2 0 1 1   - 0 . 0 0 8 9 2 4 5   0 . 1 0 9 5 6   c o w 1   4 2 . 0 7 6 1   8 . 8 3 7 9   - 0 . 0 0 4 4 4 0 6   0 . 3 5 8 6 7   d o g _ x   4 2 . 0 7 6 1   1 1 . 3 2 3 5   - 0 . 0 0 3 1 5 0 4   0 . 2 6 9 4 1       4 . 1 . 2 .   P ro po s ed  k - m ea n o f   f ea t ures e x t ra ct io n   a.     Ex p er i m e n t 4   W to o k   s in u s o id al  s i g n a an d   f o r   d ef er en p ar a m e ter   v alu es  ( a m p lit u d e,   f r eq u en c y   an d   p h ase   s h i f ti n g ) ,   th e n   w i m p le m e n te d   k - m ea n   m et h o d .   T a b le  7   s h o w s   th r es u lt s   o f   t h is   e x p er i m e n t.         T ab le  7 .   E x p er im e n t 4   r esu lt s   S i g n a l   F e a t u r e s( x = - 4 p i : 0 . 0 0 1 : 4 p i )   C l u st e r s= 4   Y 1 = si n ( 1 0 x + 5 )   2 . 2 1 . 2 2 2   0 2 5 1 5 5 5 5   0 0 0 1 5 5 5 5   5 0 1 2 2 . 0   Y 2 = 5 si n ( 1 0 x + 5 )   2 . 2 1 . 2 2 2   0 2 5 1 5 5 5 5   0 0 0 1 5 5 5 5   5 0 1 2 2 . 0   Y 3 = 5 si n ( 2 0 x + 5 )   2 . 2 1 . 2 2 2   0 2 5 1 5 5 5 5   0 0 0 1 5 5 5 5   5 0 1 2 2 . 0   Y 4 = 5 si n ( 2 0 x + 1 5 )   2 . 2 1 . 2 2 2   0 2 5 1 5 5 5 5   0 0 0 1 5 5 5 5   5 0 1 2 2 . 0       Fro m   T ab le  7   w ca n   s ee :     C h a n g in g   t h s i g n a l p ar a m eter s   d o es n o t le ad   to   ch an g in g   t h f ea tu r e s   s et.     C h a n g in g   th e   f ea tu r e s   s et  m ea n s   th a t h m o d if ied   s i g n al  w i ll  b co n s id er ed   as  t h e   n e w   s a m s i g n al   t h u s   th is   w i ll n o t a f f ec t th m e m o r y   s p ac an d   th r ec o g n itio n   ti m e.     b .     E x p er i m e n t 5   Her w e   to o k   th e   f ir s v er s io n   o f   t h d i g ital  s i g n al,   an d   u s ed   it  to   cr ea te   w av e   f ile  w i t h   d ef er e n t   s a m p li n g   f r eq u e n cies,  T ab le  8   an d   T a b le  9   s h o w s   t h r esu lts   o f   t h is   e x p er i m e n t .   Fro m   t h r esu l ts   s h o w n   i n   T ab le  8   an d   T a b le  9   w e   ca n   s ee   th at   t h f ea t u r es  s et  r e m ai n   t h s a m f o r   th e   s a m w av f ile   r ec o r d ed   w it h   d ef er en t sa m p li n g   f r eq u e n cie s ,   w h ic h   m ea n   t h at  all  th w a v e   f ile  v er s io n s   ca n   b co n s id er e d   as o n f i le   w it h   s tab le  s et  o f   f ea tu r e s .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   2 A p r il 2 0 2 1   :   1 3 1 1   -   1318   1316   T ab le  8 .   E x p er im e n t 5 - 1   r esu l t s   S a mp l i n g   f r e q u e n c y   F e a t u r e s se t   1 0 0 0   1 3 7 4   3 3 4 8   5 0 2 2   3 1 6 . 9   1 5 0 0   1 3 7 4   3 3 4 8   5 0 2 2   3 1 6 . 9   2 0 0 0   1 3 7 4   3 3 4 8   5 0 2 2   3 1 6 . 9   2 5 0 0   1 3 7 4   3 3 4 8   5 0 2 2   3 1 6 . 9   3 0 0 0   1 3 7 4   3 3 4 8   5 0 2 2   3 1 6 . 9       T ab le  9 .   E x p er im e n t 5 - 2   r esu l t s   S a mp l i n g   f r e q u e n c y   F e a t u r e s se t ( * 1 . 0 e + 0 0 3 )   B i r d   w a v e   f i l e   1 1 0 2 5   1 . 2 4 1 6   3 . 3 0 8 0   4 . 9 620   0 . 7 5 3 7   1 2 0 0 0   1 . 2 4 1 6   3 . 3 0 8 0   4 . 9 6 2 0   0 . 7 5 3 7   1 0 0 0 0   1 . 2 4 1 6   3 . 3 0 8 0   4 . 9 6 2 0   0 . 7 5 3 7   8 5 0 0   1 . 2 4 1 6   3 . 3 0 8 0   4 . 9 6 2 0   0 . 7 5 3 7   6 0 0 0   1 . 2 4 1 6   3 . 3 0 8 0   4 . 9 6 2 0   0 . 7 5 3 7       B i so n   w a v e   f i l e   1 5 0 0 0   1 . 5 5 9 3   4 . 3 8 8 0   6 . 5 8 2 0   0 . 9 3 2 7   1 2 0 0 0   1 . 5 5 9 3   4 . 3 8 8 0   6 . 5 8 2 0   0 . 9 3 2 7   1 1 0 2 5   1 . 5 5 9 3   4 . 3 8 80   6 . 5 8 2 0   0 . 9 3 2 7   1 0 0 0 0   1 . 5 5 9 3   4 . 3 8 8 0   6 . 5 8 2 0   0 . 9 3 2 7   6 0 0 0   1 . 5 5 9 3   4 . 3 8 8 0   6 . 5 8 2 0   0 . 9 3 2 7   3 0 0 0   1 . 5 5 9 3   4 . 3 8 8 0   6 . 5 8 2 0   0 . 9 3 2 7   1 0 0 0   1 . 5 5 9 3   4 . 3 8 8 0   6 . 5 8 2 0   0 . 9 3 2 7       c.     E x p er i m e n t 6   K - m ea n   m et h o d   o f   w a v f i le  f ea t u r es  e x tr ac tio n   w a s   i m p le m e n ted   u s i n g   v ar io u s   w a v fi les,     T ab le   1 0   s h o w s   th r es u lt s   o f   th is   ex p er i m en t .   Fro m   th r e s u lt s   s h o w n   i n   T ab le  1 0   w c an   s ee   th at  k - m ea n   m et h o d   is   g o o d   f o r   w a v e   f i le  f ea t u r es  e x tr ac tio n ,   ea ch   w a v e   f i le  h as  a   u n iq u f ea t u r es  s et,   w h ic h   ca n   b u s ed   as a   s ig n at u r o r   k e y   to   id en t i f y   o r   r ec o g n ize  th w a v f ile.       T ab le  1 0 .   E x p er i m en t 6   r es u lt s   W a v   f i l e   F e a t u r e s se t ( * 1 . 0 e + 0 0 3 )   b i r d   1 . 2 4 1 6   3 . 3 0 8 0   4 . 9 6 2 0   0 . 7 5 3 7   b e a r _ g r o w l _ y   1 . 7 7 9 7   5 . 3 8 0 0   8 . 0 7 0 0   1 . 1 4 9 1   b i r d _ c a w 1   1 . 1 9 1 3   3 . 3 0 8 0   4 . 9 6 2 0   0 . 7 6 6 5   b i r d _ c a w 2   1 . 5 1 0 3   4 . 2 9 6 0   6 . 4 4 4 0   1 . 0 0 8 1   b i r d _ c h i r p   0 . 8 0 4 2   2 . 2 2 8 0   3 . 3 4 2 0   0 . 5 1 0 9   b i r d _ c h i r p i n g 2   0 . 8 0 0 7   2 . 2 3 1 2   3 . 3 4 6 8   0 . 5 2 6 1   b i so n   1 . 5 5 9 3   4 . 3 8 8 0   6 . 5 8 2 0   0 . 9 3 2 7   c a t _ b i g _ x   1 . 5 1 9 7   4 . 4 8 8 0   6 . 7 3 2 0   1 . 0 1 4 3   c a t _ f i g h t   1 . 1 9 3 4   3 . 7 4 6 8   5 . 6 2 0 2   0 . 7 0 3 5   c h i c k e n   0 . 3 6 6 2   1 . 0 0 0 0   1 . 5 0 0 0   0 . 2 4 2 0   c o w 1   0 . 6 7 6 7   1 . 8 1 2 0   2 . 7 1 8 0   0 . 3 8 2 1   d o g _ x   0 . 7 1 4 5   1 . 8 3 5 2   2 . 7 5 2 8   0 . 4 3 6 7       d .     E x p er i m e n t 7   Her w e   to o k   t h b ir d . w a v   w a v f ile,   a n d   t h en   w ap p lied   k - m ea n   m et h o d   o f   f ea tu r e s   ex tr ac t io n   u s i n g   t h o r i g in a f ile,   a m p li f ied   v er s io n   o f   t h f ile,   a m p l if ied   w i th   ad d itio n   v er s io n   o f   t h e   f i le,   h er t h e   f ea t u r es r e m ai n   t h s a m w it h o u t a n y   c h a n g e s   as s h o w n   in   T ab le  1 1 .         T ab le  1 1 .   E x p er i m en t 7   r es u lt s   W a v e   f i l e   F e a t u r e s se t ( * 1 . 0 e + 0 0 3 )   B i r d   w a v e   f i l e   X = b i r d   1 . 2 4 1 6   3 . 3 0 8 0   4 . 9 6 2 0   0 . 7 5 3 7   X = 4 X   1 . 2 4 1 6   3 . 3 0 8 0   4 . 9 6 2 0   0 . 7 5 3 7   X = X + 5   1 . 2 4 1 6   3 . 3 0 8 0   4 . 9 620   0 . 7 5 3 7   X = X - 10   1 . 2 4 1 6   3 . 3 0 8 0   4 . 9 6 2 0   0 . 7 5 3 7   X = 2 X + 7   1 . 2 4 1 6   3 . 3 0 8 0   4 . 9 6 2 0   0 . 7 5 3 7     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A   flexib le  meth o d   to   crea t wa v file fe a tu r es   ( Gh a z M.  J.   Qa r yo u ti )   1317   As  a   co n cl u s io n   o f   t h ese   ex p er im e n t s   w e   ca n   s u m m ar ize   th e   ad v a n ta g es  o f   k - m ea n   m et h o d   o f   f ea t u r es  e x tr ac tio n   co m p ar in g   w it h   s tatis t ical  m et h o d   as  s h o w n   i n   T ab le  1 2 ,   an d   f r o m   t h is   tab le  w ca n   s e e   th at  k - m ea n   m e th o d   is   m o r f l ex ib le  esp ec iall y   w h e n   d ea lin g   w it h   d ef er en v er s io n s   o f   t h e   o r ig in al  w a v f i le.       T ab le  1 2 .   C o m p ar is o n s   b et w e en   k - m ea n   a n d   s tati s tical  m et h o d s   W a v e   f i l e   K - m e a n   me t h o d   S t a t i st i c a l   me t h o d   O r i g i n a l   G o o d   G o o d   M o d i f i e d   p a r a me t e r s   G o o d   B a d   V a r i o u s s a m p l i n g   f r e q u e n c i e s   G o o d   G o o d   A mp l i f i e d   G o o d   B a d   A t t e n u a t e d   G o o d   B a d       5.   CO NCLU SI O N   E x p er i m e n tal  i n v esti g atio n s   o f   s tatis t ical  a n d   k - m ea n   m e th o d s   o f   w a v f ile  f ea t u r es  e x tr a ctio n   w er e   p r o p o s ed .   E x p er im e n tal  r es u lt s   s h o w ed   t h at  k - m ea n   m et h o d   is   m o r f le x ib le  b y   m ain tai n in g   s tab le  s et  o f   f ea t u r es  f o r   th e   o r ig i n al  w a v f ile  a n d   o t h er   m o d i f ied   v er s io n s ,   w h ic h   lead s   to   m i n i m izi n g   th m e m o r y   s p ac e   an d   th r eq u ir ed   p r o ce s s in g   ti m n ee d ed   f o r   v o ice  id en t if ica tio n   o r   r ec o g n itio n .       RE F E R E NC E S   [1 ]   Brij e sh   N.  S .   a n d   Ja y m in   K.  B. ,   " Co m p a ra ti v e   a n a l y sis  a n d   im p lem e n tatio n   o f   stru c tu re d   e d g e   a c ti v e   c o n to u r, "   In ter n a t io n a J o u rn a o E lec trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ),   v o l .   1 0 ,   n o .   2 ,     p p .   1 8 4 2 - 1 8 4 8 .   2 0 2 0 .   [2 ]   Ba rk e J.,   e a l. ,   " T h e   th ird   ‘CHiM E’  sp e e c h   se p a ra ti o n   a n d   re c o g n it io n   c h a ll e n g e Da tas e t,   ta sk   a n d   b a se li n e s,"   IEE W o rk sh o p   o n   A u to m a ti c   S p e e c h   Rec o g n it i o n   a n d   U n d e rs ta n d in g   ( AS RU) ,   2 0 1 5 ,   p p .   5 0 4 - 5 1 1 .     [3 ]   S .   K.  Da sto o r,   " Co m p a ra ti v e   A n a ly sis   o f   S te g a n o g ra p h ic  A l g o rit h m s   i m p a c ti n g   th e   in f o r m a ti o n   in   th e   S p e e c h   S ig n a f o e n h a n c in g   th e   M e ss a g e   S e c u rit y   in   n e x G e n e ra ti o n   M o b il e   d e v ice s,"   W o rld   Co n g re ss   o n   I n fo rm a ti o n   a n d   Co mm u n ica t io n   T e c h n o l o g ie s,   pp .   2 7 9 - 2 8 4 ,   2 0 1 1 .     [4 ]   Bin ,   e a l. ,   " D y n a m ic  r a n g e   e sti m a ti o n , "   IEE T ra n sa c ti o n o n   Co mp u ter - Ai d e d   De sig n   o I n teg ra t e d   Circ u it a n d   S y ste ms v o l.   2 5 ,   n o .   9 ,   p p .   1 6 1 8 - 1 6 3 6 ,   2 0 0 6 .     [5 ]   B.   W u ,   e a l. ,   " A n   a n a l y ti c a a p p r o a c h   f o d y n a m ic  ra n g e   e sti m a ti o n , "   Pro c e e d in g o th e   4 1 st   a n n u a De sig n   Au to m a ti o n   C o n fer e n c e ,   2 0 0 4 ,   p p .   4 7 2 - 4 7 7 .     [6 ]   A.   M a ra th e ,   P .   Ja in ,   a n d   V.  V y a s,  " Iter a ti v e   i m p ro v e d   le a rn in g   a lg o rit h m   f o p e tro g ra p h ic  ima g e   c las si f ic a ti o n   a c c u ra c y   e n h a n c e m e n t, "   In ter n a t io n a J o u r n a o El e c trica a n d   Co mp u ter   E n g i n e e rin g   ( IJ ECE ),   v o l.   9 ,   n o .   1 ,     p p .   2 8 9 - 2 9 6 ,   2 0 1 9 .   [7 ]   F .   G o u y o n ,   e a l. ,   " Clas si fy in g   p e rc u ss iv e   so u n d s:  a   m a tt e o f   z e ro - c ro ss in g   ra te  in   P r o c e e d in g o f   th e   COST   G - 6 , "   Co n fer e n c e   o n   Dig i ta Au d io   Ef fe c ts ( DAFX - 0 0 ),   2 0 0 0 .     [8 ]   D.  D.  Ja sle n e ,   " F e a tu re   S e l e c ti o n   a n d   Ex trac ti o n   o f   A u d io , "   In t e rn a ti o n a J o u rn a o I n n o v a ti v e   Res e a rc h   i S c ien c e ,   En g in e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y ,   v o l.   5 ,   n o .   3 ,   p p .   3 1 4 8 - 3 1 5 5 ,   2 0 1 6 .     [9 ]   S a n ji v a n S . ,   e a l. ,   " A n   O v e rv iew   o f   T e c h n ica P r o g re ss   in   S p e e c h   Re c o g n it io n , "   In ter n a ti o n a J o u rn a o Ad v a n c e d   Res e a rc h   in   Co mp u ter   S c ien c e   a n d   S o ft w a re   En g in e e rin g ,   v o l.   3 ,   n o .   3 ,   p p .   4 8 8 - 4 9 7 ,   2 0 1 3 .     [1 0 ]   M .   I.   Ou lo u l,   e a l. ,   " A n   E ff icie n F a c e   Re c o g n it io n   Us in g   S IF T   D e sc rip to in   RG B - D   I m a g e s, "   In ter n a ti o n a l   J o u rn a o El e c trica a n d   C o mp u t e r E n g i n e e rin g   ( IJ ECE ),   v o l.   5 ,   n o .   6 ,   p p .   1 2 2 7 - 1 2 3 3 ,   2 0 1 5 .     [1 1 ]   S .   Na ra n g   a n d   D.  G u p ta,  " S p e e c h   F e a tu re   E x trac ti o n   T e c h n i q u e s:   A   Re v ie w , "   In ter n a ti o n a J o u r n a o C o mp u ter   S c ien c e   a n d   M o b il e   Co m p u ti n g ,   v o l.   4 ,   n o .   3 ,   p p .   1 0 7 - 1 1 4 ,   2 0 1 5 .     [1 2 ]   M .   J .   F a d h i l ,   R .   A .   F a y a d h ,   a n d   M .   K .   W a l i ,   " D e s i g n   a n d   i m p l e m e n t a t i o n   a   p r o t o t y p e   s y s t e m   f o r   f u s i o n   i m a g e   b y   u s i n S W T - P C A   a l g o r i t h m   w i t h   F P G A   t e c h n i q u e , "   In ter n a ti o n a J o u rn a o El e c trica a n d   Co mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ) v o l .   1 0 ,   n o .   1 ,   p p .   7 5 7 - 766,   2020.   [1 3 ]   R y b a c h ,   e a l. ,   " T h e   R W TH  A a c h e n   Un iv e rsit y   Op e n   S o u rc e   S p e e c h   Re c o g n it io n   s y ste m , "   T e n th   An n u a l   Co n fer e n c e   o th e   I n ter n a t io n a S p e e c h   Co mm u n ica ti o n   Asso c ia ti o n ,   2 0 0 9 .     [1 4 ]   K.  M a tro u k ,   Zi a d   A lq a d i,   e a l. ,   " S p e e c h   F in g e rp rin to   Id e n ti f y   I so late d   W o rd - P e r so n , "   W o rld   Ap p li e d   S c ien c e s   J o u rn a l,   v o l .   3 1 ,   n o .   1 0 ,   p p .   1 7 6 7 - 1 7 7 1 ,   2 0 1 4 .     [1 5 ]   S.  Kh a w a treh ,   Zi a d   A lq a d e a l. ,   " A   No v e M e th o d o lo g y   to   Ex trac Vo ice   S ig n a F e a tu re s,"   In ter n a ti o n a l   J o u rn a o Co m p u ter   A p p l ica ti o n s,   v o l.   1 7 9 ,   n o .   9 ,   p p .   4 0 - 4 3 ,   2 0 1 8 .     [1 6 ]   E.   Be n m a lek ,   e a l. ,   " V o ice   A ss e ss m e n ts  f o De tec ti n g   P a ti e n ts  w it h   P a rk in s o n Dise a se in   Di ff e r e n S tag e s,"   In ter n a t io n a J o u rn a o E lec trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ),   v o l.   8 ,   n o .   6 ,   p p .   4 2 6 5 - 4 2 7 1 ,   2 0 1 8 .   [1 7 ]   V .   Ja isw a l,   V .   S h a rm a ,   a n d   S .   V a rm a ,   " M M F O:  m o d if ied   m o th   f la m e   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   f o re g io n   b a se d   RG B   c o lo im a g e   se g m e n tatio n , "   I n ter n a ti o n a J o u rn a o El e c trica l   a n d   Co m p u ter   E n g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   1 0 ,   n o .   1 ,   p p ,   1 9 6 - 2 0 1 ,   2 0 2 0 .   [1 8 ]   F .   P .   G e o rg e ,   e a l. ,   " Re c o g n it io n   o f   e m o ti o n a sta tes   u si n g   EE G   sig n a ls b a se d   o n   ti m e - f re q u e n c y   a n a ly sis a n d   S V M   c las si f ier,"   In ter n a ti o n a J o u rn a l   o f   El e c trica a n d   C o mp u te En g in e e rin g   ( IJ ECE ),   v o l.   9 ,   n o .   2 ,   p p .   1 0 1 2 - 1 0 2 0 ,   2 0 1 9 .     [1 9 ]   M a jed   O.  A l - D w a iri ,   e a l,   " n e m e th o d   f o v o ice   sig n a fe a tu re c re a ti o n , "   In ter n a ti o n a J o u rn a o El e c trica l   a n d   Co m p u ter   E n g i n e e rin g   ( IJ ECE ),   v o l.   9 ,   n o .   5 ,   p p .   4 0 9 2 - 4 0 9 8 ,   2 0 1 9 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  11 ,   No .   2 A p r il 2 0 2 1   :   1 3 1 1   -   1318   1318   [2 0 ]   Ay m a n   A l - R a w a sh d e h ,   Zi a d   A l - Qa d i,   " Us in g   wa v e   e q u a ti o n   to   e x trac d ig it a l   sig n a fe a tu re s, "   En g in e e rin g ,   T e c h n o l o g y   &   Ap p li e d   S c ien c e   R e se a rc h ,   v o l.   8 ,   n o .   4 ,   p p .   1 3 5 6 - 1 3 5 9 ,   2 0 1 8 .   [2 1 ]   A Az z e h ,   A lq a d i,   a n d   Qa z e m   M   Ja b b e r,   " S tatisti c a A n a l y sis  o f   M e th o d Us e d   to   E n h a n c e d   c o l o Im a g e   Histo g ra m , "   XX   In ter n a ti o n a S c i e n ti fi c   a n d   T e c h n ic a Co n fer e n c e ,   2 0 1 7 ,   p p .   8 - 15 .   [2 2 ]   T a re q   Kh a n ,   " S m a rt   M icro w a v e   Ov e n   w it h   I m a g e   Clas si f ic a ti o n   a n d   T e m p e ra tu re   Re c o m m e n d a ti o n   A lg o rit h m , "   In ter n a t io n a J o u rn a o E lec trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ),   v o l.   8 ,   n o .   6 ,   p p .   4 2 3 9 - 4 2 5 2 ,   2 0 1 8 .   [2 3 ]   Jih a d   Na d ir,   A sh ra f   A b u   Ei n ,   a n d   Zi a d   A lq a d i,   " A   Tec h n iq u e   to   En c ry p t - d e c r y p S tere o   W a v e   F il e , "   In ter n a ti o n a l   J o u rn a o Co m p u ter   a n d   In f o rm a ti o n   T e c h n o lo g y ,   v o l .   5 ,   n o .   5 ,   p p .   4 6 5 - 4 7 0 ,   2 0 1 6 .   [2 4 ]   A sh ra f   A b u - E in ,   Zi a d   AA   A lq a d i,   Ji h a d   Na d e r,   " A   tec h n iq u e   o f   h id i n g   se c re te  tex in   w a v e   f il e ,"   In ter n a ti o n a l   J o u rn a o Co m p u ter   A p p l ica ti o n s,   p p .   0 9 7 5 - 8 8 8 7 ,   2 0 1 6 .   [2 5 ]   A .   S .   Ja m il   A l - A z z e h ,   e a l. ,   " Ad a p tatio n   o f   m a tl a b   K - m e a n c lu ste rin g   f u n c ti o n   to   c re a te  c o lo r   i m a g e   f e a tu re s, "   In ter n a t io n a J o u rn a o Res e a rc h   in   A d v a n c e d   En g i n e e rin g   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l.   5 ,   n o .   2 ,   p p .   1 0 - 1 8 ,   2 0 1 9 .     [ 2 6 ]   M .   Q .   S h a t n a w i ,   M .   A l r o u s a n ,   S .   A m a r e e n ,   " A   n e w   a p p r o a c h   f o r   c o n t e n t - b a s e d   i m a g e   r e t r i e v a l   f o r   m e d i c a l   a p p l i c a t i o n s   u s i n g   l o w - l e v e l   i m a g e   d e s c r i p t o r s , "   In ter n a ti o n a J o u rn a o El e c trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l .   .5 n o .   5 ,   p p .   4 3 6 3 - 4 3 7 1 ,   2 0 25 .   [2 7 ]   V ij a y a   S .   M .   a n d   S u re sh   K,  " An   e ff ici e n d e sig n   a p p ro a c h   o f   ROI  b a se d   D WT   u sin g   v e d ic  a n d   w a ll a c e   tre e   m u lt ip li e o n   F P G A   p latf o r m , "   In t e rn a ti o n a l   J o u r n a l   o E lec trica a n d   C o mp u ter   E n g i n e e rin g   ( IJ ECE ),   v o l.   0   n o .   5 ,   p p .   2 4 3 3 - 2 4 4 2 ,   2 0 1 9 .       B I O G RAP H Y   O F   AUTHO R       G h a z M .   J .   Q a r y o u ti   re c e iv e d   h is  B. S c .   in   e lec tri c a En g in e e rin g   f ro m   Da m a sc u u n iv e rsit y   in   1 9 8 2 ,   a n d   M . S   in   M e c h a tr o n ics   En g in e e rin g   f ro m   A l - Ba lq a   A p p li e d   Un iv e rsity   Jo rd a n   in   2 0 0 6 ,   a n d   P h . D.  d e g re e s in   M e c h a tro n ic s E n g in e e rin g   f ro m   D e   M o n tf o rt   Un iv e rsit y   in   L e ice ste r,   U K   i n   2 0 1 5   H i s   r e s e a r c h   i n t e r e s t s   a r e   i n   P o w e r   E l e c t r o n i c s   a n d   E l e c t r i c   M a c h i n e   D r i v e s ,   C N C   M a c h i n e ,   3 D   P r i n t e r ,   E n e r g y   E f f i c i e n c y   a n d   M a n a g e m e n t ,   R e n e w a b l e   S y s t e m ,   I m a g e   p r o c e s s i n g ,   a n d   s i g n a l s   c o n d i t i o n i n g .   E m a il   g h a z i_ q a ry o u ti @b a u . e d u . jo         Ta r iq   M .   Yo u n e s   wa b o rn   in   Irb id ,   J o rd a n ,   in   1 9 7 4 .   He   re c e iv e d   th e   b a c h e lo a n d   M a ste De g re e in   Bio tec h n ica a n d   m e d ica a p p a ra tu a n d   s y ste m s   En g in e e rin g   f ro m   T v e S tate   T e c h n ica Un iv e rsit y   (Ru ss ian   F e d e ra ti o n i n   1 9 9 8 ,   a n d   P h .   d e g re e   in   In stru m e n tatio n   a n d   m e a su re m e n f ro m   M o sc o w   S tate   Un iv e rsity   o f   En v iro n m e n tal  E n g in e e rin g   in   2 0 0 4 .   I n   2 0 0 4 ,   h e   jo in e d   th e   De p a rtm e n o Co m p u ter  En g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   En g i n e e rin g   T e c h n o l o g y   A Ba lq a   A p p li e d   Un iv e rsit y ,   a s   a   p a rt   ti m e   L e c tu re r,   a n d   in   2 0 0 5   h e   b e c a m e   a   f u ll - ti m e   lec tu re a th e   sa m e   d e p a rt m e n t.   S in c e   S e p tem b e 2 0 0 7 ,   h e   h a b e e n   w it h   th e   De p a rtm e n o f   M e c h a tro n ics   En g in e e rin g   a th e   sa m e   u n iv e rs it y ,   w h e re   h e   w a a n   A s sista n P r o f e ss o r,   a n d   h e   b e c a m e   a n   A s so c iate   P ro f e ss o in   2 0 1 2     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.