Adaptive filters cannot exactly estimate the echo path of the receiving room because of the cross-correlation of stereo signals. In this paper, a new pre-processing method reducing the cross-correlation without degradation of stereophony is proposed to enhance the performance of stereophonic acoustic echo canceller. To reduce the cross-correlation, absolutes of two orthogonal signals derived from each channel signals are added to original channel signals. Assuming that the power of each channel signal is larger than that of the cross-correlation, the computation of pre-processing can be reduced. As results of simulations, it is shown that the performance of stereo acoustic echo canceller with the proposed pre-processing method is better than that of conventional ones.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1998.11a
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pp.562-564
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1998
보통 음향 신호를 분석을 할 때에 시간영역의 신호를 주파수영역의 신호로 FFT 변환을 해서 분석을 한다. 이렇게 단순히 FFT를 해서 주파수영역의 신호에서 어떤 특징적인 점을 찾기가 매우 어렵다. 그래서 원 신호를 FFT를 하지 않고 선형 예측 분석이라는 방법을 적용하여 신호에 특징적인 피크 점들을 구하면 쉬운 방법이 된다. 본 논문에서는 이러한 음향의 신호를 분석을 할 때에 선형 예측 분석법을 이용하면 신호에서 특징적인 피크들을 구하기가 용이함을 보이고 신호의 특징 피크 점들을 통계적으로 처리하여 분석을 해보았다.
Seunghyun Hwang;Jinwook Lee;Hyeon-Joon Kim;Jongyun Byun;Changhyun Jun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.209-209
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2023
본 연구에서는 강우 시 발생하는 음향 및 진동 신호를 기반으로 강우강도를 산정하기 위한 방법론을 제안하였다. 먼저, Raspberry Pi, 콘덴서 마이크 및 가속도 센서로 구성된 관측 기기로부터 실제 비가 내리는 환경에서의 음향 및 진동 신호를 수집하였다. 가속도 센서로부터 계측된 진동 신호를 활용하여 강우 유무에 대한 이진 분류를 수행하고, 강우가 발생한 것으로 판단된 기간에 해당하는 음향 신호에 Short-Time Fourier Transform 기술을 적용하여 주파수 영역에서 나타나는 magnitude의 평균과 표준 편차, 최고 주파수 등의 특징을 기반으로 강우강도를 산정하였다. 이를 위해 앙상블 기반의 머신러닝 학습 모델인 XGBoost 알고리즘을 사용하였으며, 광학 우적계를 통해 관측한 강우강도와 산정 결과를 비교·평가하였다. 강우강도 산정 과정에서 사용된 음향 신호의 길이를 1초, 10초, 1분으로 구분하였으며, 무강우 기간 내 음향 정보로부터 배경 음향에 의한 노이즈를 제거하고자 하였다. 최종적으로 강우 유무 이진 분류 과정의 선행 여부, 음향 신호의 길이 및 노이즈 제거 방법에 따른 강우강도 산정 결과들에 대한 성능 비교를 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론의 실효성을 평가하였다.
본 논문에서는 시스템의 전달계에 있어서 추정임펄스응답신호의 정도평가법으로서 새로운 방법 을 제안한다. 이 방법의 효과에 대해서는 종래부터 이용되어온 방법들과의 논의와 컴퓨터 시뮬레이션실 험 결과를 비교하여 기술하고 있다. 추정임펄스응답의 정도는 다음의 절차에 의해 평가하고 있다. 전달 계의 입력신호는 컴퓨터가 발생하는 화이트노이즈로서 구동시키고, 그 전달계의 응답신호는 전달계를 통한 입력신호를 측정한다. 이 때 전달계에서 추정응답신호를 얻기 위하여 추정임펄스응답신호와 구동 입력신호인 화이트노이즈를 콘볼루션 계산을 행한다. 추정응답신호인 계산한 응답신호와 측정한 응답신 호는 각 샘플링 시간에 있어서 차의 신호의 파워의 합을 측정한 응답신호의 샘플값을 제곱한 신호의 합 에 대해 비를 계산한다. 이 비율이 음향전달계의 추정임펄스응답신호의 정도평가법에 사용된다.
This paper studied the AE(acoustic emission) characteristics of the laminated composite structures. The composite stiffened panels under the compressive loading emitted various AE signals when they buckled or changed the buckling modes. In addition, the failure initiated and propagation generated a lot of complex signals. From the continuous signal generation. we identified when the failures initiated and whether they propagated or not. The single lap joint of laminated plates under tensional load also generated AE signals when bonding region failed. The first failure occurrence and its propagation are monitored by generated AE signals. The characteristics of AE signals used in this analysis are cumulative hits, hit distribution, peak frequency of generated AE waveform and amplitude of signals. The analysis of AE signals shows that continuous increment of cumulative hits can be regarded as damage propagation and three dominant peak frequencies can correspond to typical failure modes in the laminated composites.
최근 게임, 멀티미디어 콘텐츠, 가상현실 둥을 제공하는 멀티미디어 장치에서 2 개의 스피커나 헤드폰을 이용하여 3 차원 입체 음향효과를 내고자 하는 가상 입체음향 기법에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다 가상 입체음향 기법 중 다채널 입체음향을 이용하여 입체음향효과를 가진 2 채널 출력을 구성하는 방식의 대표적인 것으로는 입체음향 정위효과를 내는 HRTF(Head Related Transfer Function)이 있다. 그러나 이 방법은 전달함수와 입력 신호의 컨볼루션(Convolution)방법을 이용함으로써 계산량이 복잡하여 실시간 구현에 많은 제약을 주고 있다. 본 논문에서는 다채널 입력으로 현재의 DVD, HDTV 등에서 사용되는 Dolby-Digital 복호화기를 사용하여 입체음향 시스템을 구현할 경우 가상입체음향 신호처리에 사용되는 HRTF 계수를 MDCT 계수로 구성하여 이를 통한 가상입체음향 신호처리방식의 계산량 감소방법에 대하여 설명하고 있다.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.23
no.5
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pp.480-487
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2003
To improve environmental control in various plants, signal characteristics of plants have been studied by a nondestructive technique. In this paper, the acoustic emission (AE) from plants was analyzed for water stress dependency. AE signals were taken from gymnosperm and angiosperm. AE sensor detected AE signals from the plant stem underneath the plant surface below the sensor. AE hit-event counts in daytime were more than those in night time, and it was found that the daily hit counts pattern was strongly affected by the water stress in the plant. frequency bands of AE signals from the angiosperm was different from those from the gymnosperm. Frequency bands of AE in outdoor condition were in accord with those in indoor having similar conditions.
In this paper, fiber optic sensor using Fabry-Perot interferometer which had benefit of minimize and light-weight was used. The sensor head has 1cm in length, total length of fiber is 9.5 chi and the sensor supported at both ends, simply. To analyze the acoustic characteristic non-directional speaker is used as a sound source. Acoustic applied in lateral direction and detected two signals were compared each other. Below 1㎑ fiber optic sensor has more sensitive than microphone, but in 2㎑ fiber optic sensor has less sensitive than microphone. This characteristic varies to the supporting system of fiber optic sensor. It was confirmed that the Fabry-Perot interferometric sensor detected acoustic signal, effectively. This kind of sensor can be applied to the structural health monitoring field of intellectual structure.
Lee Yong-Gon;Lee Sang-Kuk;Park Hyung-Ook;Kim Eung-Bum
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.261-264
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2000
음향센서의 정확도 시험을 위해서는 사전 약속된 모의신호를 발생하는 기준 음향센서, 즉 모의신호 발생기가 필요하다. 모의신호 발생기는 정확도 시험의 기준이 되므로 위치가 정확하게 산출되어야 하고, 발생시키는 모의신호는 시험 목적에 부합되도록 설계되어야 한다. 본 연구에서는 모의신호 발생기의 위치 추정 및 모의신호 발생을 위한 설계 기법을 제안하고, 제안 기법에 대한 위치 추정 알고리즘을 시뮬레이션으로 고찰한다.
미지신호에 대한 측정에서는 오차분산의 명확한 표현이 어렵다. 본 연구에서는 이와 같은 수동측정에서의 측정정확도를 예측하기 위한 방법을 정립한다. 제안된 예측 방법은 신 뢰도를 기반으로 신호대잡음비 및 주파수대역폭과 시간적분과의 곱에 의해 정확도를 표현한 다. 본 논문에서는 배경소음 환경에서의 측정음향을 그대로 분석하는 경우와 배경소음을 예 측하여 측정음향에서 제거시키는 경우를 구분하여 광대역 음향측정시의 성능예측 기준을 시 뮬레이션하고 정확도를 예측한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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