본 논문에서는 40 kHz 초음파 신호를 입 주변에 쏘고, 되돌아오는 초음파 신호를 이용해 음성신호를 합성하는 방법을 소개하고 성능을 평가하였다. 발성하고 있는 입주변에 초음파를 방사하게 되면, 입술, 턱, 뺨 등의 움직임으로 인한 변위로 도플러 현상이 발생하고, 이에 따라 반사 신호에는 본래의 주파수 성분과는 다른 도플러 주파수가 관찰되는데, 본 논문에서는 이러한 도플러 주파수를 이용하여 음성 파라메터를 추정하도록 하였다. 음성합성에 앞서서 초음파 도플러 신호와 음성 신호 간의 상관관계를 각 주파수 별로 분석하였으며, 이로부터 초음파 도플러 신호를 이용한 음성 신호의 합성 가능성을 살펴보았다. 변환에는 초음파 도플러의 정적, 동적 특성을 함께 반영한 특징 변수를 사용하였으며 결합-혼합 가우시안 기법을 이용하여 음성 파라메터로 변환하였다. 5명의 피 실험자를 이용한 음성 합성 실험에서 필터뱅크 에너지 값을 초음파신호의 특징변수로, LPC(Linear Predictive Coefficient) 켑스트럼 계수를 음성 변수로 사용하는 경우 가장 우수한 변환 성능을 나타내었다. 음성신호에서 추출한 여기신호를 이용하여 합성음을 생성하고, 이를 청취하였을 때 72.2 %의 평균 인식율이 얻어짐을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 상완 동맥 영역에 대한 RGB 채널을 HSV 채널로 변환한다. 변환된 HSV 채널에 대해 고혈압 영역의 특징을 강조하게 하기 위해 밝기 값을 나타내는 V값을 조절한다. 조절된 HSV 채널을 다시 RGB 채널로 변환한 후, Fuzzy C_Means 기반 무게중심과 Possibilistc C_Means 기반 무게 중심을 기반으로 새로운 무게 중심을 구하여 픽셀들을 클러스터링하여 상완동맥 영역의 고혈압 영역을 추출한다. 추출된 상완 동맥의 고혈압 영역에 대해 헤모글로빈 색소 정보를 나타내는 IHb 값을 이용하여 상완 동맥의 고혈압 영역에서 유사한 헤모글로빈 색소 정보를 가지는 영역을 분할한다. 분할된 영역들을 혈류의 속도를 나타내는 색상표와 대조하여 고혈압의 진행에 대해 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 색조 도플러 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 고혈압의 진행에 대한 분석 결과와 색조 도플러 초음파 영상 장비에 나타난 고혈압 진행 결과와 거의 일치하는 것을 확인할 수 있었다.
수중에서 초음파변환자가 이동하면서 정지하고 있는 물체를 탐지하는 경우, 도플러(Doppler)효과에 의해 생기는 반사파의 주파수 편이 때문에 수신감도가 저하하게 된다. 이를 막기 위한 방법으로 본 연구에서는 기존의 주파수 가변형 초음파변환자의 기계임피던스 가변용 압전층에 새로이 설계 제작한 유속감지형 가변콘덴서를 부착함으로써, 변환자의 이동속도에 따라 공진주파수가 자동적으로 추종하는 수중 초음파변환자를 제안하고, 그 특성을 조사하였다. 그 결과, $1{\sim}10^m/_s$의 속도범위에서 이론 계산치와 실험치는 비교적 좋은 일치를 나타내어, 도플러 효과에 의한 수신감도의 저하를 막을 수 있음이 확인되었다.
초음파는 액체 및 고체의 매질 속에서도 그 전달 특성이 우수하여 수중 물체의 감지, 지질 조사 자원탐사뿐만 아니라, 의학 분야에서도 널리 사용되고 있다. 물체유동정보 측정방식에는 연속파를 이용한 도플러식과 펄스 신호를 이용한 도플러는 거리 분해능이 좋으므로 깊이에 따른 속도 정보를 쉽게 얻을 수 있는 장점이 있으나, 수신되는 도플러 신호가 탐촉자의 특성과 매질 속에서의 전파특성 등에 의하여 송신된 신호와 파형이 다르고 복잡한 주파수 특성을 가지므로 연속파에서와 같이 도플러 주파수를 직접 측정하기 곤란하다. 도플러 주파수를 검출하기 위하여 여러 방법이 개발되어 있으나, 측정거리와 측정속도의 제약과 더불어, 실시간(real time) 처리에 의한 분포적 측정이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 시간 영역에서 국소 데이터를 이용하여 펄스 신호의 위상을 정의하고 실시간에서 펄스 신호를 위상으로 변환하는 신호 처리법을 제안하였다. 또한 이 신호 처리법을 응용하여 측정 범위의 위상 곡선에서 위상 차를 계산함으로써 평균 가속도와 유동속도정보를 분포적으로 얻을 수 있는 새로운 펄스 도플러 기법을 제안하였으며, 모델 신호를 만들어 제안된 방법의 유용성을 검토하였다.
본 논문은 tms 32010이라는 디지탈 신호 처리용소자를 사용하여 초음하 펄스 도플러 장치를 구현한 것이다. 도플러 장피란 초음파 신호의 송수신 과정에서 발생하는 도플러 효과를 이용하여 혈류의 속도를 측정하는 장치이다. 한 점에서의 속도를 측정하는 단일채널 도플러 장치에서는 실시간 고속 푸리에 변환기를 구현하여 도플러 주하수의 스펙트럼을 측정함으로서 혈류속도를 측정하며 초음파 빔의 일직선상에서의 여러점을 동시에 측정하는 다중채널 도플러 장치에서는 영점교차검출기를 구현하여 평균주파수를 측정하였다. 자중채널 장치는 직렬처리법을 사용하여 하드웨어를 간단히 하였으며 8점에서의 속도를 측정할 수 있도록 하였다.
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.
본 논문에서는 입 주변에 방사한 초음파 신호가 반사되어 돌아올 때 발생하는 초음파 도플러 신호를 LSTM(Long Short Term Memory) 순환 신경망 (Recurrent Neural Networks, RNN)을 이용해 음성 패러미터를 추정하는 방법을 소개하고 다층 퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptrons, MLP) 신경망을 이용한 방법과 성능 비교를 하였다. 본 논문에서는 LSTM 순환 신경망을 이용해 초음파 도플러 신호로부터 음성 신호의 푸리에 변환 계수를 추정하였다. LSTM 순환 신경망을 학습하기 위한 입력 및 기준값으로 초음파 도플러 신호와 음성 신호로부터 각각 추출된 멜 주파수 대역별 에너지 로그값과 푸리에 변환 계수가 사용되었다. 테스트 데이터를 이용한 실험을 통해 LSTM 순환 신경망과 MLP의 성능을 평가, 비교하였고 척도로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE)가 사용되었다.각 실험의 RMSE는 각각 0.5810, 0.7380로 나타났다. 약 0.1570 차이로 LSTM 순환 신경망을 이용한 방법의 성능 우세한 것으로 확인되었다.
도플러 신호의 순간 주파수는 탄과 표적간의 상대속도, 이격거리 등의 정보를 얻는데 사용된다. 순간 주파수 추정을 위해 주로 사용되는 방법인 단구간 퓨리에 변환은 시간 및 주파수의 영역에서 고정된 크기의 창을 가지므로 광대역의 신호 특히, 주파수가 급격하게 변하는 신호에 대한 순간 주파수 추정에서는 많은 오차가 발생한다. 본 논문에서는 시간 및 주파수의 영역에서 창의 크기를 적응적으로 변화시킬 수 있는 연속 웨이브릿 변환에 기반한 도플러 신호의 순간 주파수를 추정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 고주파수 영역에서는 좁은 창, 저주파수 영역에서는 넓은 창을 적용하여 시간에 따른 주파수의 변화에 무관하게 순간 주파수를 추정한다. 모의실험과 실제 실험을 통한 성능평가 결과 제안한 방법이 기존의 단구간 퓨리에 변환 방법에 비해 우수함을 확인하였다.
CW 도플러 레이더는 움직이는 물체의 속도에 비례하는 도플러 주파수 편이를 검출함으로써 속도를 계측한다. 도플러 주파수 편이를 검출하기 위해서 시간영역에서 획득한 수신 신호를 주파수 영역으로 변환하기 위한 FFT(Fast Fourier Transform)를 수행한다. 이때 FFT 개수에 의해 도플러 레이더의 시각 분해능이 달라진다. 또한, FFT 개수는 수신 신호의 신호 대 잡음비에도 영향을 미치므로, 결국 시선 속도의 정확도와도 관련 있다. 따라서 본 논문에서는 FFT 개수에 따라 달라지는 시각 분해능과 시선 속도 정확도의 관계를 제시하였다.
When spatially dense velocity distribution is measured by a scanning laser Doppler vibrometer, the Fourier transform method provides the real and imaginary parts of the mode shapes in the form of a polynomial. However the Fourier transform method is often impractical because the independent decomposition property of cosine and sine components into real and imaginary parts, respectively, does not hold due to the leakage problem which commonly occurs in the Fourier transform of harmonic signals. To deal with this problem, a Hilbert transform method is newly proposed in this article. The proposed method is free from the leakage problem and relatively robust to the scanning error. A simulation example is provided to verify the effectiveness of this method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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