고속으로 변형을 받는 재료의 변형 강도는 정적인 부하를 받는 경우와는 다르며 이 고속 현상을 해석하기 위해서는 시간적, 공간적 변화를 조사할 필요가 있다. 일반적으로 스트레인 속도를 구하는 데는 스트레인 게이지를 이용하고 있지만, 고무와 같은 대변형을 하는 물체에서는 정확한 데이터를 얻기가 곤란 하므로 스플라인 함수를 이용해서 보간 작업을 해야 한다. 그래서, 최근에는 스트레인 속도를 구하는 방법 으로 격자법, 모아레법, 광탄성법 등이 이용되고 있다. 재료의 변위 분포를 구하는 데는 격자법이 잘 이용 되어지고 있지만 스트레인 속도 분포의 해석의 정도에 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는, 고속으로 변형하는 물체의 형상을 역학적으로 해석하기 위해 고속도 카메라로 촬영을 하고 그 때 얻어진 격자 화상을 퓨리에 변환 격자법을 이용해서 위상을 구하고 스트레인 속도 분포를 해석했다.
라이브 음악 또는 리메이크를 통해서 재발매된 음악을 원곡의 커버곡이라 부른다. 본 논문은 고속 커버곡 검색을 위한 특징 축약을 위해 2차원 퓨리에 변환을 이용하는 방법을 연구하였다. 이차원 퓨리에 변환은 조변화에 대해서 불변성을 가지고 있으므로, 커버곡 검색을 위한 특징 축약 방법으로 적합하다. 기존 퓨리에 변환 방법에서는 크기값 만을 활용하였으나, 본 논문에서는 인접한 크로마 블록은 같은 조변화를 가진다는 가정하에 위상 정보를 추가로 활용하는 방법을 제안하였다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하였으며, 제안된 방법이 기존 방법에 비해서 우수한 커버곡 검색 정확도를 보임을 확인하였다.
Classification of fingerprints is one of the major subjects on which many researchers have been studying for efficient identification. But fingerprints should be preprocessed in various ways prior to being classified. Factors such as the accuracy and the processing time should be considered in classification of fingerprints. In this paper, we propose a method for classifying fingerprints into several frequent patterns. This method consists of two stages. A fingerprint image is first converted to a skeleton form to find out the center. Then it is identified as a member of one of preclassified pattern by the frequency domain feature. Experiments show that the proposed method is quite useful in classifying fingerprints into typical patterns.
수중 운동체의 방사소음을 측정하는 경우 음원과 수신기 사이의 거리 정보가 중요한 평가 요소이지만 GPS를 사용할 수 없다. GPS를 대신하여 음원의 거리를 찾는 방법으로써 상호 상관도를 사용하는 방법이 있다. 하지만 이는 많은 계산량을 갖는다. 본 논문에서는 상대적으로 적은 연산량을 갖는 고속 퓨리에 변환 기반의 방법을 사용하여 거리를 추정한다. 제안한 방법은 다수의 수신기에 수신되는 CW 신호로부터 고속 퓨리에 변환을 사용하여 도플러 주파수를 추정하고, 수신기 위치, 음원 수심 정보들을 이용하여 이론적으로 미리 산출된 도플러 주파수 맵을 비교하여 거리를 추정한다. 성능검증을 위해 모의 및 호수실험을 수행하였다.
주파수 영역에서의 적응 신호처리는 입력의 자기 상관 행렬에 이산 퓨리에 변환(DFT Discrete Fourier Transform)을 이용할 때 거의 대각선화 되는 특성으로 인해 시간영역 적응필터보다 주파수 영역 적응 필터가 빠르게 적응한다. 본 논문에서는 변형된 이산 퓨리에 변환(MDFT: modified DFT)을 이용하여 주파수 영역 적응 필터를 설계함으로써 안정한 수렴 속도를 갖는 잡음 제거 시스템을 제안한다. 제안한 구조는 MDFT를 이용하여 연산수를 최소화하며, 안정한 수렴을 유지하면서 블록 없는 처리를 할 수 있고, 최적의 수렴 속도를 위해 입력 자기 상관 행렬에 MDFT를 사용해 근사적으로 대각화 시키고 시간적으로 변하는 스텝 크기를 정규화 하는 고속 적응 잡음 제거(HANR: high speed adaptive noise reduction) 알고리즘이다. HANR 알고리즘을 적용한 필터는 DFT변환법을 사용한 LMS방법(non-proposed)보다 30%정도의 속도 개선이 있다.
본 논문에서는 이동하는 로봇에 탑재한 대화체 음성인식기의 주위 잡음 환경에 강인한 새로운 음성 끝점 검출 기법을 제안한다. 기존의 기법은 특징 값의 갑작스러운 변화점을 찾기 위해 에지 검출 필터(edge detection filter)를 적용하여 끝점을 찾았다. 하지만 프레임 에너지의 특징은 잡음 환경에서 불안정하기 때문에 음성의 끝점을 정확하게 찾기 어렵다. 그러므로 두 번의 고속 퓨리에 변환과 통계적 모델 기반의 특징 추출 기법을 제안하여 에지 검출 필터에 적용한다. 제안한 기법이 기존의 기법보다 강인한 특징이 될 수 있음을 본 실험을 통하여 확인하였다.
In this paper, it is suggested that the technology sound measurement which is to search the inferiority of the plate during the pressing. We evaluate whether there is a inferiority by analysing and comparing the satisfactory and inferior plate with the method of a spectrum analysis by measuring the sound which is emitted during pressing. We designed the analysis algorithm to detect inferior plate throughout comparison of measured sound data using FFT, DFT and DASYLab S/W. In addition to these, we suggest the way to compare both inferior and satisfactory signal statistically.
최근 비침투 또는 비접촉 방식을 활용한 호흡상태 관찰에 대한 관심이 높아지고 있다. 여러 가지 많은 생체신호들 중 호흡신호를 활용하여 건강상태를 점검하는 것은 비정상적인 건강 상태에 대한 신속한 대응을 가능하게 해 준다. 본 논문에서는 국소 퓨리에 변환을 활용한 실시간 무호흡 상태 검출에 대한 방법을 제시한다. 기존의 고속 퓨리에 변환을 활용한 신호해석과 달리, 본 논문에서는 국소 퓨리에 변환을 사용하여 짧은 신호 구간에서의 주파수 응답을 분석한다. 본 연구에서 호흡 신호는 비접촉 방식을 활용하였으며, 초광대역 레이더 모듈을 활용하여 신호를 획득하였다. 국소 퓨리에 변환을 활용하여 호흡 상태를 검출한 후, 검출 결과에 따라 호흡 상태에 대한 분류가 가능하다. 특히 국소 퓨리에 변환은 실시간으로 호흡 상태에 대한 주파수 분석이 가능하도록 하였다. 호흡신호에 잡음이 존재할 경우를 대비하여 적절한 필터링 알고리즘이 적용되었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 직관적으로 구현이 가능하고, 실질적으로 사람의 호흡상태에 대한 분석이 가능하도록 해준다. 제안한 방법을 검증하기 위해 호흡신호를 활용한 실험결과를 제시한다.
톤버스트 신호를 이용한 초음파 비선형 파라미터 측정에서 기본파와 고조파 성분의 크기를 측정하기 위해 고속 퓨리에 변환(FFT)을 이용하는 경우, 유한시간 및 비주기성으로 인한 스펙트럼상의 사이드 로브와 누설로 인하여 고조파 성분의 크기를 정확하게 측정하는 것이 어렵게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 창함수를 사용할 수 있는데, 본 연구에서는 해닝창과 터키창에 대해서 실제 실험신호를 대상으로 비선형 파라미터 측정에 미치는 영향을 비교, 분석하였다. 또한 톤버스트 개수가 창함수에 따라 어떤 영향을 미치는지에 대해서도 함께 분석하였다. 분석 결과, 창함수는 비선형 파라미터의 안정적인 측정에 효과적이며, 해닝창과 터키창은 동일한 측정 효과를 나타내었다. 단, 신호진폭을 정확하게 복원하기 위해서는 창함수마다의 고유한 진폭보정계수가 고려되어야 한다. 한편 톤버스트 개수가 많을수록 비선형 파라미터의 안정적 측정에 유리하지만 그렇지 않을 경우에는 해닝창이 터키창보다 다소 유리한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 공간정합필터의 데이터 베이스로써 체적 홀로그램을 이용한 광상관기를 구성하였다. 광상관 시스템은 광학의 고속 및 병렬처리 특징을 지니며, 공간정합필터가 기록된 체적홀로그램은 방대한 저장 능력과 실시간 랜덤 엑세스의 장점을 갖는다. 데이터 베이스로 사용되는 영상들은 각가 공간광변조기에 디스플레이 되어 퓨리에 변환 렌즈를 통과한 후 퓨리에 변환된 공간정합필터의 형태로 광굴절 매질에 기록된다. 대용량의 데이터 베이스를 구성하기 위한 다중화 방법으로 스텝 모터를 이용하여 광굴절 매질을 회전하는 각다중화 기술을 사용하였다. 체적홀로그래픽 광상관 실험을 통하여 지문인식에의 응용 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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