스펙트럼의 평탄화는 스펙트럼 신호로부터 포만트의 영향이나 천이진폭의 영향을 제거하는 것이다. 따라서 정확한 피치검출과 포만트검출에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 스펙트럼 평탄화 기법을 제안하고 기존의 방법인 LPC법, Cepstrum법과 비교하여 어느 정도의 우수성을 보이는지 평가하였다. 평가 방법은 각각의 평탄화된 신호의 분산을 구하여 평탄화의 정도를 측정하였다. 이때 핑탄화된 신호는 최고점이 영이 되도 록 정규화 시키고 평균이 영인 분산을 계산하였다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수함을 보여 준다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.05a
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pp.171-174
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2002
음성 신호는 언어정보, 개인성, 감정 등의 여러 가지 정보를 포함한 음향학적인 신호인 동시에 가장 자연스럽고 널리 쓰이는 의사소통 수단의 하나이다. 본 연구에서는 저장된 음성 신호에서 추출한 특징 파라미터를 사용한 경우와 음성 특징파라미터에 입술 패턴에 대한 영상정보를 통시에 사용한 경우 DHMM과 신경망을 통하여 각각 인식률을 비교해 보았다. 그 결과 입술패턴에 대할 영상정보도 음성인식에 사용 할 수 있음을 알 수 있었다.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.4
no.1
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pp.93-103
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2001
A reflection signal in an active sonar using a high frequency is mainly formed of a specular reflection from the surface of an object along with several equivalent scatters inside, which are characterized by the spatial distribution of the highlight on the object. This study analyze the existing echo signal synthesis models eq, random distribution model, equivalent interval distribution model & MUTAHID(Modified Underwater TArget by HIlight Distribution) model for simulated target, and compare the characteristics of the reflected signal synthesis results for each model in various conditions. These highlight distribution models can be efficiently applied to the simulated target signals synthesis of various real systems requiring the echo signal synthesis on the underwater target.
본 논문에서는 최근들어 널리 연구되고 있는 다해상도 신호해석 방법인 웨이브렛 변환, 웨이브렛 패킷, 그리고 코사인 패킷 알고리듬을 음성개선에 이용하여 각각의 성능을 비교하였으며, 또한 이를 기존의 스펙트럼차감법의 성능과 비교 분석 하였다. 성능비교의 척도로는 SNR과 ㅋ스트랄 거리를 이용하였다. 실험결과 SNR면에서는 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였다. 그리고 ㅋ스트랄 거리의 경우 코사인 패킷과 웨이브렛 패켓이 훨씬 나은 결과를 보였으며 주관적인 청취결과 역시 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였고, 기존의 스펙트럼 차감법은 musical noise의 영향으로 인해 상대적으로 다른 방식에 비해 합성음의 음질이 많이 떨어짐을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2001.06a
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pp.209-212
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2001
본 논문에서는 MPEG 비디오분할을 위한 평균 값 비교 알고리즘을 제안한다. 장면 전환 검출은 MPEG 비더오 시퀀스에서 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 작업이다. 일반적으로 많이 사용 되는 분할 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 카메라의 움직임이나 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있었다. 본 논문에서는 기존 알고리즘에서 검출한 장면 전환 지점을 사용하여 이웃 프레임들과의 평균값 비교를 통해 재판별 하였다. 실험 결과 기존 알고리즘 보다 정확한 장면 전환 검출을 할 수 있었고, 오검출도 줄일 수 있었다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.3
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pp.89-95
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2015
Compresses sensing (CS) technique is beneficial for reducing power consumption of biopotential acquisition circuits in wireless healthcare system. This paper investigates the maximum possible compress ratio for various biopotential signal when the CS technique is applied. By using the CS technique, we perform the compression and reconstruction of typical electrocardiogram(ECG), electromyogram(EMG), electroencephalogram(EEG) signals. By comparing the original signal and reconstructed signal, we determines the validity of the CS-based signal compression. Raw-biopotential signal is compressed by using a psuedo-random matrix, and the compressed signal is reconstructed by using the Block Sparse Bayesian Learning(BSBL) algorithm. EMG signal, which is the most sparse biopotential signal, the maximum compress ratio is found to be 10, and the ECG'sl maximum compress ratio is found to be 5. EEG signal, which is the least sparse bioptential signal, the maximum compress ratio is found to be 4. The results of this work is useful and instrumental for the design of wireless biopotential signal monitoring circuits.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1994.06c
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pp.175-178
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1994
본 논문에서는 선형 예측 방법과 다중 대역 여기 방법의 장점을 조합하여 낮은 전송률에서 고품질의 합성음을 제공하는 LP-SMBE 부호기를 제안한다. LP-SMBE 부호기에서는 선형 예측 방법과 단순화된 여기 신호 추정방법을 이용하여 성도 특성 정보와 여기 신호를 분리 추정한다. 제안한 단순화된 여기 신호 추정 방법은 정규화된 스펙트럼 영역에서 원음 스펙트럼과 합성 스펙트럼을 비교하여 여기 신호를 추정한다. 이 방법은 기존 MBE 방법의 여기 신호 추정 방법보다 연산량이 적고, 여기 신호르 F보다 정확히 추정할 수 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.11a
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pp.263-266
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2000
본 논문에서는 복잡한 카오스 신호를 발생시키는 HVPM(hyperchaotic volume preserving maps) 모델과 HVPM 모델의 구현회로를 제안한다. 랜덤한 카오스 신호를 발생시키기 위하여 3차원 이산시간(discrete-time) 연산과 비선형 사상(maps)으로 모듈러(modulus) 함수를 이용하여 하이퍼카오스 신호를 발생시킨다. 그리고 HVPM 모델은 여러 가지 시스템 파라미터들을 변화시키면 다양한 카오스 신호를 발생시킬 수 있으며, 출력되는 카오스 신호는 비주기성을 갖게 된다. 이러한 특징을 갖는 HVPM 모델의 회로 구현을 위하여 2단 N형의 함수를 CMOS와 선형 연산증폭기 및 비교기를 이용하여 보드상에서 구현하여, 다양한 하이퍼카오스 신호를 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1997.06a
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pp.23-26
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1997
스테레오 반향시호 제거기에 있어서 두 입력 스테레요 신호 사이에는 높은 상호상관으로 이하여 적응 필터의 수렴특성이 저한된다. 실제 확성통화 회의시스템인 경우, 입력 스테레요 신호사이에는 환경의 변화등에 의하여 미소하게 상호상관이 변하게 되지만, 기존의 적응 알고리즘으로는 이러한 미소 변화에 빠르게 적응하지 못하여 반향신호 제거량이 충분하지 못하다. 본 연구에서는 스테레요 반향신호 제거기에 상호상관의 미소한 변화를 강조할 수 있는 Projection 알고리즘을 이용하였다. 실제 확성통화 회의시스템을 구성하여 녹음한 음성신호에 대하여 시뮬레이션을 행하여 LMS , NLMS 알고리즘과 비교.평가하였다.
교차로 교통신호제어의 입려정보로 단순히 차량의 대수만으로는 정확한 신호제어를 할 수가 없다. 여기에는 대기차량수, 도로의 길이, 차량의 형태 등을 고려한 도로의 혼잡량이라는 상징적 정보량이 적합하다고 할 수 있다. 그러나 상징적인 정보량은 입력정보인 실제적인 물리량사이에 서로 관련성이 없거나 상충적일 경우, 각 정보간의 선형성과 관련식을 도출하여 상징적인 정보를 얻는다는 것이 어렵다. 본 논문에서는 교통 신호처리에서 사용하는 상징적 정보량의 의미와 필요성을 고찰하여 본 후, 퍼지 이론을 통해 물리적인 교통 정보량을 이용 교통신호제어 상징적인 출력 정량인 교통 혼잡량을 산출하여 교통신호제어에 적용하여 기존의 교통신호제어와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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