Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.477-480
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2006
To represent the accurate feature of signal and system, many researches have been done in many fields of basic and engineering science which led a great development of modem society. Even until currently, in order to acquire useful information from signals at high speed, many methods and transforms have been processed. In these methods, the Fourier transform which represents signal as the combination of the frequency component has been applied to the most fields. But as transform not to consider time information, the Fourier transform does not provide time information of the time and presents only overall features of signals. The wavelet transform, which is proposed to overcome this problem and recently expands the range of the application, presents time-frequency localization and many kinds of the wavelet can be applied according to the environment of application. In this paper, we detect the features of signals using the function which is considered as the wavelet and do research for filtering locally in the wavelet plane.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.06a
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pp.34-35
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2013
본 논문에서는 오디오 피크 검출을 적용한 TV 방송 프로그램내 배경음악 식별 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 음악 핑거프린트 추출 및 전송부, 음악구간 검출부, 음악 핑거프린트는 고속 매칭 및 정보전송부 세 부분으로 구성되어 있다. 음악 핑거프린트 추출 및 전송부에서는 음악 원음 오디오 데이터를 퓨리에 변환하여 스펙트럼 계수를 추출한다. 추출된 스펙트럼의 성분 중에서 일정한 문턱값 이상의 에너지를 가지는 값을 피크로 검출하고 검출된 피크를 이용하이 핑거프린트를 생성하고 데이터 베이스화한다. 음악구간 검출부에서는 입력된 방송 프로그램 오디오 데이터에 GMM(Gaussian Mixture Model)을 적용하여 음악과 음악 외 오디오 데이터를 분류한다. 음악 핑거프린트 고속 매칭 및 정보전송부에서는 음악구간이라고 인식된 쿼리 오디오 데이터를 음악 핑거프린트 추출 및 전송부와 동일한 과정을 통해 핑거프린트를 생성하고 데이터 베이스화된 음악 원음의 핑거프린트들과 비교하여 가장 유사한 음원의 정보를 TV의 화면에 자막으로 보여준다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.06a
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pp.273-276
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2011
우리는 감성 공학에 기반하여 일상 생활 속에서 비침습적이면서 사용하기 간편한 광전용적맥파신호를 계측하고 분석하는 이어폰형 생체 신호 측정 시스템에 관하여 연구하였다. 생체 신호 측정 시스템에서는 광전용적맥파(photoplethysmograph, PPG)와 3축 가속도로 생체 신호와 운동 신호를 활용하였다. 수신된 생체 신호인 광전용적맥파 신호는 Peak 검출 및 전처리 알고리즘을 통하여 심박동변동성(heart rate Variablity,HRV)에 대한 시계열 정보로 변환하고 고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Transfirm, FFT)과 전력 스펙트럼 밀도 분석(Power Spectrum Density, PSD)방법으로 교감과 부교감 신경 활성도 변화를 관측하였고, 운동 센서로 움직임을 관측하였다. 수신부 시스템은 안드로이드 기반의 자바 어플리케이션으로 스마트 폰에서 구현하였고, 송신부인 이어폰 생체정보 측정모듈로 맥파를 측정하여 상황에 따라 변화하는 자율 신경계의 활성도비율을 확인하였다.
Goo, Nam Seo;Vang, Hoang My;Le, Vinh Tung;Jin, Tailie
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.45
no.1
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pp.30-35
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2017
In this study, we measured the natural frequencies of aluminum honeycomb sandwich beams using digital image correlation technique. The vibration images were captured using two high speed digital cameras and the images were converted to displacements by the digital image correlation technique. Displacement data in time domain were tranformed to frequency domain data by fast Fourier transform software. To reduce noise invoked by random exitation, a spectrum averaging technique and Savitsky-Golay digital filter were adopted. A conventional vibration measurement using an accelerometer and a finite element analysis were performed to compare the results by high speed digital camera measurement method. In conclusion, new method using high speed digital cameras and digital image correlation technique can measure the vibration of beam structures and can be applied to bio-structures where sensors cannot be attached.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.328-330
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2003
홍채 인식 시스템의 성능향상을 위해서는 전처리 단계에서 위조된 데이터나 잡음이 섞인 데이터를 걸러내는 과정이 매우 중요하다. 이 논문에서는, 강인한 홍채 인식 시스템을 위해서 두 단계로 이루어진 눈 영상 검사 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 첫 번째 단계에서는 동공 반지름과 눈꺼풀 움직임 변화량의 상관계수(coefficient)와 2차원 고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Transform) 스펙트럼을 이용해 위조된 데이터를 찾아낸다. 두 번째 단계에서는 눈 영상에 눈 깜박임이나 속눈썹의 홍채영역 침범, 홍채 영상이 부분적으로 잘렸을 경우 등의 시스템의 성능저하의 원인이 되는 부적절한 데이터를 찾아낸다. 111영의 1734개의 눈 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 알고리즘의 성공률은 96.5%였고 이러한 전처리 과정을 통해서 전체적인 시스템의 정확률을 향상시킬 수 있다.
전류 신호에 대한 고속 퓨리에 변환(FFT)은 유도전동기의 고장 검출에 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 고정자 전류 스펙트럼 중에서 회전자 고장에 의해서 많은 영향을 받는 주파수 성분들로 특징 벡터를 구성하고, 이를 단순한 산술 연산만으로 처리함으로써 회전자 고장을 검출한다. 제안한 방법에서는 고장의 유무를 검출하기 위해서 기준 벡터와 입력 고정자 전류 신호로부터 추출된 특징 벡터 간의 차이 신호만을 이용하기 때문에 신경망에 의한 고장 검출 알고리즘 등에 비해서 훨씬 적은 계산량 만으로도 모터의 고장을 효율적으로 검출할 수 있다.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.16
no.4
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pp.514-522
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2013
In this paper, we present signal processing procedure and carry out performance analysis of FMCW(Frequency Modulation Continuous Wave) radar for Autonomous Unmanned Vehicle(AUV). In order to detect range profile and velocity of the unknown target, we must implement two step FFT(Fast Fourier Transform) procedure. And the DBF(Digital Beam Forming) algorithm has to be performed to obtain the angle information of the unknown target. To verify the performance of manufactured autonomous unmanned ground vehicle FMCW radar, we use the data of the real corner reflecter target.
An experiment to observe reduction of pressure fluctuation in the compressing system utilizing snubber has done. The experiment measured pressure at inlet and outlet of snubber. It used an air compressor as a model of hydrogen one. Snubber with buffer and snubber without buffer were used to get comprehensive comparison between both of that snubber. An analysis by using Fast Fourier Transform (FFT) method was conducted to verify working pressure frequency. With this method pure signal of static pressure was filtered from noisy signal. The experiment was run for several speeds of piston movement. It was controlled by adjustable frequency regulator that controled rotation of actuator motor. This was connected to the piston-reciprocating compressor with V-belt. From result obtained, the fluctuation was increasing proportionally when frequency of driver motor was increased.
Purpose : Patient motion during magnetic resonance (MR) imaging is one of the major problems due to its long scan time. Entropy based post-processing motion correction techniques have been shown to correct motion artifact effectively. One of main limitations of these techniques however is its long processing time. In this study, we propose several methods to reduce this long processing time effectively. Materials and Methods : To reduce the long processing time, we used the separability property of two dimensional Fourier transform (2-D FT). Also, a computationally light metric (sum of all image pixel intensity) was used instead of the entropy criterion. Finally, partial Fourier reconstruction, in particular the projection onto convex set (POCS) method, was combined thereby reducing the size of the data which should be processed and corrected. Results : Time savings of each proposed method are presented with different data size of brain images. In vivo data were processed using the proposed method and showed similar image quality. The total processing time was reduced to 15% in two dimensional images and 30% in the three dimensional images. Conclusion : The proposed methods can be useful in reducing image motion artifacts when only post-processing motion correction algorithms are available. The proposed methods can also be combined with parallel imaging technique to further reduce the processing times.
Dragomiretskiy and Zosso (2014) developed a new decomposition method, termed variational mode decomposition (VMD), which is efficient for handling the tone detection and separation of signals. However, VMD may be inefficient in the presence of missing data since it is based on a fast Fourier transform (FFT) algorithm. To overcome this problem, we propose a new approach based on a novel combination of VMD and hierarchical (or h)-likelihood method. The h-likelihood provides an effective imputation methodology for missing data when VMD decomposes the signal into several meaningful modes. A simulation study and real data analysis demonstrates that the proposed method can produce substantially effective results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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