유성음원과 무성음원을 시용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음성 파형에 일그러짐이 나타난다. 이것을 해결하기 위하여 본 논문에서는 개별피치와 LMS(Least Mean Square)를 적용한 LMS-MPC를 제시하였으며, 기존의 MPC와 LMS-MPC의 SNRseg를 평가한 결과, LMS-MPC의 남자음성에서 1.5dB, 여자음성에서 1.3dB 개선된 것을 확인할 수 있었다. 결국, MPC에 비해 LMS-MPC의 SNRseg가 개선되어 음성파형의 일그러짐을 제어할 수 있었으며, 본 방법은 셀룰러폰이나 스마트폰과 같이 Low Bit Rate의 음원을 사용하여 음성신호를 부호화 하는 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
병질우자의 뇌파에서 나타나는 비정상적인 극파(spike)를 삼각파형의 모델을 사용하여 자동검출하는 방법을 디지탈시스템으로 구성하였다. 이 방법은 극파가 일정한 시간폭과 큰 기울기와 정상에서 날카로운 특성을 갖는 파형이라는 성질을 이용한 것이다. 본 논문에서는 뇌파를 채집하여 신호처리한 다음 이러한 극파의 특성을 나타내는 모개변수들로부터 극파를 구별하여 판정해내는 프로그램을 구성하였다. 이러한 신호처리 과정과 검출과정을 모두 미니콤퓨터를 이용하여 구성했으며 마이크로프로세서에의 응용을 위한 기본단계라고 할 수 있다.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)을 이용하여 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(premature vedtricular contractions, PVC)을 자동 탐지하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM은 MIT-BIH 데이터베이스의 부정맥 심전도를 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)한 계수로부터 학습하여 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 가장 높은 웨이블릿 변환의 d3과 d4의 8개 계수를 추출하였다. 이들 특징입력을 3개의 실험군에 사용하여 각각 99.80%, 99.21%, 98.78%의 신뢰성 있는 전체분류율을 나타내었고, 이는 각 실험군에 대한 특징입력의 종속성이 적음을 보여준다. 추출된 8개 계수의 ECG 신호 구간과 퍼지소속함수를 제시함으로써 특징입력에 대한 명시적인 해석을 가능하게 하였다.
본 연구에서는 유체역학 분야의 Yabe 박사 팀에 의해 제안된 CIP법을 이용한 3차원 시간영역 음장해석법의 정밀도에 대해서 자세한 검토를 하였다. 즉, 3차원 CIP 음장해석의 위상오차의 특성과 전파방향에 따른 오차를 명확히 하고, 본 수치 해석법의 유효성을 나타내었다. 다차원 CIP법으로는 M형, C형, A형이 있지만, 본 논문에서는 M형 CIP법을 이용한 음장해석의 정밀도에 대해 검토하였다. 또, 종래의 수치해석법으로 staggered-grid 모델을 이용한 FDTD법에 따른 계산결과와의 비교 검토를 하였다. 본 논문의 검토에 의해 같은 이산화조건에서는 CIP법이 FDTD법보다 해석법이 가진 분산성이 적고, CIP법으로 계산된 음압 파형이 FDTD법으로 계산된 음압 파형보다 변형이 적은 것을 알 수 있었다.
음성인식, 합성 및 분석과 같은 음성신호처리 분야에 있어서 기본주파수 즉, 피치를 정확히 검출하는 것은 중요하나 만일 음성신호의 기존주파수를 정확히 검출할 수 있다면 음성인식에 있어서 화자에 따른 영향을 줄일 수 있기 때문에 인식의 정확도를 높일 수 있고, 음성합성 시에 자연성과 개성을 쉽게 변경하거나 유지할 수 있다. 또한 분석시 피치에 동기 시켜 분석하면 성문의 영향이 제거된 정확한 성도 파라미터를 얻을 수 있다. 따라서 제안한 논문에서는 시간영역처리에서 시간영역파형에서 먼저 성도성분이 제거된 성문특성 즉 피치주기 성분을 강조하기 위해 음성신호의 기울기를 이용한 Positive 센터 클리핑를 수행하고 주파수 영역에서는 원신호의 스펙트럼과 센터클립된 신호의 스펙트럼과의 Peak-Fiting을 수행하고 선형 인터폴래이션(스무딩)을 통해 평탄화된 스펙트럼을 얻었다. 결과적으로 유성음 구간과 음성이 변하는 전이구간에서 G-peak가 강조된 더욱 정확한 Pitch를 검출할 수 있었다.
The acoustic emission (AE) technique is a well-known non-destructive test technique, both in research and for industrial applications. It is mainly used to monitor the onset of cracking processes in materials and components. Predicting and preventing the crack phenomenon has attracted the attention of many researchers and has continued to provide a large incentive for the use of condition monitoring techniques to detect the earliest stages of cracks. In this research, goal is in grasping features of AE signal caused by crack growth. The envelope analysis with discrete wavelet transform (DWT) is used to find the characteristic of AE signal. To estimate feature of divided into three by crack length, the time waveform and the power spectrum were generated by the raw signals and the transferred signal processed by envelope analysis with DWT.
Acoustic emission (AE) technique is a well-known non-destructive test technique. Fatigue crack growth test was performed using SM53C to check up the AE signal occurred by crack growth, so AE system was used to detect the crack signal. Features calculated by the AE signals were analyzed to evaluate the steps divided the crack growth into three. The steps, initiation, growth and breaking, were separated by velocity of the crack growth. Time waveform and power spectrum were created by the AE signal of each one of the steps and compared. In the feature domains, it was found that AE values changed rapidly as the velocity of the crack increasing.
The multi-function radar can detect and track the low RCS targets. For this purpose the multi-function radar uses the pulse train waveform. because this waveform has high dynamic range and good SNR(Signal to Noise Ratio). But the spurious signals can also be detected by processing the pulse train waveform. Thus the multi-function radar signal processor must have the high SFDR(Spurious Free Dynamic Range). This paper describes the development of the multi-function radar signal processor having the high SFDR.
청각시스템의 저전력 및 가격의 저렴화를 위해 달팽이관의 BM(Basilar Membrain)모델을 아날로그 VLSI 마이크로 파워 공정으로 구현하고 있다. 본 논문에서는 소리의 주파수 정보 추출기능을 하는 직렬 연결된 트리구조(TSBF : Tree-structured Cascaded Bandpass Filter)의 16채널의 아날로그 중간대역통과 필터회로를 CMOS VLSI 공정을 이용하여 설계하였다. 특히 큰 입력 신호에 대해서도 파형왜곡 없이 선형적인 특성을 가지는 트랜스 컨턱터를 이용하여 필터를 구현하였다. 필터는 저대역통과필터와 출력이득의 감쇄를 줄이기 위해서 중간대역통과필터를 이용하여 전체 시스템을 설계했다. 본 논문에서 기존의 150mVp-p 입력신호 범위의 트랜스 컨턱터를 Substrate 입력을 가지는 트랜스 컨턱터를 이용하여 입력신호 범위를 1Vp-p 까지 늘였다.
스트레스 심전계에서 발생되는 근잡음을 제거하기 위하여 wavelet interpolation filter(WIF)를 설계하였다. WIF는 크게 웨이브렛 변환부와 보간법 적용부로 구성되어 있다. 웨이브렛 변환부는 Haar 웨이브렛을 이용하였으며 심전도 저주파 영역과 고주파 영역으로 분할하는 과정이다. 보간법 적용부에서는 분할되어진 신호 중 A3을 선택하여 신호의 재생 성능을 향상시키기 위하여 보간법을 적용하였다. WIF의 성능을 평가하기 위해서 신호대 잡음비, 재생신호 자승오차 및 표준편차의 파라미터를 이용하였다. 본 실험에서는 MIT/BIH 부정맥 데이터베이스, European ST-T 데이터베이스 및 삼각파형을 이용하여 성능 파라미터를 측정하였다. 결과적으로 WIF는 성능 파라미터에서 기존에 많이 사용되고 있는 평균값 필터, 중간값 필터 및 hard thresholding 방법에 비해 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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