The least-mean fourth (LMF) algorithm is well known for its fast convergence and low steady-state error especially in non-Gaussian noise environments. Recently, there has been increasing interest in the least mean square (LMS) algorithms with variable step size. It is because the variable step-size LMS algorithms have shown to outperform the conventional fixed step-size LMS in the various situations. In this paper, a variable step-size LMF algorithm is proposed, which adopts an algebraic optimal step size as a variable step size. It is expected that the proposed algorithm also outperforms the conventional fixed step-size LMF. The superiority of the proposed algorithm is confirmed by the simulations in the time invariant and time variant channels.
RLS (Recursive-least-squares) algorithm is known to have good convergence and excellent error level after convergence. However, there is a disadvantage that numerical instability is included in the algorithm due to inverse matrix calculation. In this paper, we propose an algorithm with no matrix inversion to avoid the instability aforementioned. The proposed algorithm still keeps the same convergence performance. In the proposed algorithm, we adopt an averaged gradient-based step size as a self-adjusted step size. In addition, a variable forgetting factor is introduced to provide superior performance for time-varying channel estimation. Through simulations, we compare performance with conventional RLS and show its equivalency. It also shows the merit of the variable forgetting factor in time-varying channels.
Previous variable vocabulary speech recognition systems with context-independent acoustic modeling, could not represent the effect of neighboring phonemes. To solve this problem, we use allophone-based context-dependent acoustic model. This paper describes the method to improve acoustic model of the system effectively. Acoustic model is improved by using allophone clustering technique that uses entropy as a similarity measure and the optimal allophone model is generated by changing the number of allophones. We evaluate performance of the improved system by using Phonetically Optimized Words(POW) DB and PC commands(PC) DB. As a result, the allophone model composed of six hundreds allophones improved the recognition rate by 13% from the original context independent model m POW test DB.
본 논문에서는 수중음향 센서를 위한 전력증폭기용 전원회로로 멀티레벨 가변전압출력 AC-DC 컨버터를 제안한다. 제안하는 가변전압출력 AC-DC 컨버터는 입력단측의 입출력측 절연 및 멀티전원전압을 얻기 위한 고효율 위상제어 풀 브리지 DC-DC컨버터와 출력단측의 응답특성이 빠른 멀티레벨 가변출력전압을 얻기 위한 2개 Flying capacitor 3-level converter와 1개의 다이오드 브리지로 구성되어 있다. 본 논문에서 제안하는 멀티레벨 컨버터는 수중음향 센서를 위한 전력증폭기용 전원회로로서 유용하게 사용될 것으로 예상한다.
Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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2001.02a
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pp.154-155
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2001
파장가변 광 필터는 WDM 광전송 시스템에 필요로 하는 핵심 부품중의 하나이다. 특히 LiNbO$_3$의 음향광학효과를 이용하는 AOTF(Acousto-Optic Tunable Filter)는 150nm 이상의 파장 가변 범위, 1.5nm 이하의 파장 통과대역폭, 수 $\mu\textrm{s}$ 정도의 비교적 빠른 스위칭 속도, 그리고 여러 파장 채널을 동시에 선택할 수 있는 장점들을 보유하고 있음에도 불구하고 표면 음향파(SAW: SurFace Acoustic Wave) 구동에 필요한 RF 파워와 부 모드(sidelobe)가 비교적 크다는 단점 때문에 실용화에 많은 제약을 받아왔다. (중략)
In this paper, we present a variable dimension vector quantization for spectral magnitudes. Espectially, spectral magnitudes of the Harmonic coder, need variable dimension quantizer because those are not fixed dimension. So, this paper present efficient quantization methods. These methods use variable Discrete Cosine Transform(DCT) for spectral magnitude parameters and NSTVQ which is combined odd/even, split and multi-stage structure, proposed quantization methods use Spectral Distortion(SD) for performance measure. Consequently, Multi-Stage Nonsquare Transform Vector Quantization(MSNSTVQ) is the best in performance measure.
This study proposes a design model of the variable type resonator which corrects the temperature variance according to the season, in order to maximize the resonance effect in the Sacred bell of the Great King Seongdeok. In the bell, the 1st natural frequency (64 Hz) and the 2nd natural frequency (168 Hz) are the most important partial tones. Resonance conditions of the two components are determined for the internal acoustic cavity system, which consists of bell body cavity, gap and the resonator. Acoustic frequency response characteristics of the internal cavity are determined by the boundary element analysis using SYSNOISE. As an external factor, temperature variance according to the season largely influences the resonance condition and the length of the resonator should be controlled to maximize the resonance effect. As a measure, this study proposes a design model of the variable type resonator for the Sacred Bell of the Great King Seongdeok, which can control the length at the belfry according to the season.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.06e
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pp.165-168
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1998
본 논문에서는 충격성 잡음에 강인하기 위한 시변 주파수 추정 기법을 제안하였다 충격성 잡음에 강인하기 위해서는 충격성 잡음에 의한 추정 변수의 동요를 제한하고 추정된 오차가 향후 추정시 영향을 미치는 오차의 전파현상을 제한하여야 한다. 충격성 잡음에 의한 추정오차의 전파를 제한하기 위해서는 망각인자의 도입이 필요함을 증명하였고 보다 효과적으로 사용하기 위해서 가변 망각인자를 도입하였다. 가변 망각인자의 도입으로 충격성 잡음에 의한 오차의 전파를 선택적으로 제한할 수 있으며 충격성 잡음에 의한 추정계수의 변동은 영향함수 측면에서 Huber함수를 이용하여 제한하였다. 제안된 알고리듬은 Huber함수와 가변망각인자의 도입으로 충격성 잡음에 의해 생기는 오차의 크기와 오차의 영향이 전파되는 것을 적응적으로 제한하기 때문에 모의실험을 통해 기존의 칼만 알고리듬보다 나은 성능을 보임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 ETRI에서 개발한 가변 어휘 음성 인식기의 어휘 독립 음향 모델링 방법을 기술하고, 이 모델의 어휘 종속, 어휘 독립 및 어휘적응 성능을 평가하기 위하여 다 양한 고립단어 및 연속음성 DB에 대하여 실험한 결과를 분석하였다. 평가를 위하여 사용한 음성 DB로는 고립단어 음성으로 POW(Phonetically Optimized Words) 3848, PBW(Phonetically Balanced Words) 445, PBW 452, 호텔예약 244 단어, 게임 제어용 단어 등이며, 연속음성으로 일반 문장 음성 및 연속 숫자음을 이용하였다. 성능 분석 결과 40개 음소 모델만으로도 비교적 높은 인식률을 보여 주었지만, 어휘독립의 경우는 어휘종속에 비 하여 성능이 크게 낮았고, 특히 대상 어휘가 숫자음, 알파벳, 연속음 등의 경우에는 POW 데이터나 PBW 데이터만 가지고는 우수한 가변 어휘 음성 인식기를 구현하기에 한계가 있 음을 알 수 있다. 또한, 훈련 데이터의 어휘와 평가데이터의 어휘가 비슷할 경우에는 변이음 모델을 사용하면 음소 모델만을 사용할 경우에 비하여 그 성능이 우수하였지만, 일반적인 어휘독립의 상황에서는 효과가 별로 없음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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