The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.6
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pp.987-994
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2020
In this paper, we studied the effect of kernel size of CNN layer on performance in acoustic noise attenuators. This system uses a deep learning algorithm using a neural network adaptive prediction filter instead of using the existing adaptive filter. Speech is estimated from a single input speech signal containing noise using a 100-neuron, 16-filter CNN filter and an error back propagation algorithm. This is to use the quasi-periodic property in the voiced sound section of the voice signal. In this study, a simulation program using Tensorflow and Keras libraries was written and a simulation was performed to verify the performance of the noise attenuator for the kernel size. As a result of the simulation, when the kernel size is about 16, the MSE and MAE values are the smallest, and when the size is smaller or larger than 16, the MSE and MAE values increase. It can be seen that in the case of an speech signal, the features can be best captured when the kernel size is about 16.
Abstract The characteristics of bed rock in the study area was classified by means of the crack coefficient estimated from the seismic velocities of in-situ and intact rocks. Various statistical methods were investigated in order to minimize the possible errors in estimating the predictive equation of blasting vibration and to enhance the determination coefficient $R^2$, for more reliable estimation. The determination coefficient showed the highest in the analysis for those groups using weighting function with the number of samples. The analysis for the weighting function employed with standard coefficient and variance also enhanced the determination coefficients significantly compared to the others, but the reliability was slightly lower than results obtained former method. Therefore the most reliable predictive equation of blasting vibration was found to be obtained from a regression analysis of the mean vibration level using the weighting of same distance groups within 15m with the same explosive charge weight per delay. The coefficients, K and n 317.4 and -1.66, respectively, when using the square root scaling, and 209.9 and -1.66, respectively, when using the cube root scaling. The analysis also showed that the square root scaling may be used in the distance less than 31m form the blast source, and the cube root scaling in the distance more than 31m for safe design.
Park, Dong-Joo;Kim, Jae-Jin;Rho, Jung-Hyun;Kim, Sang-Beom
International Journal of Highway Engineering
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v.10
no.1
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pp.145-154
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2008
The purpose of this study is to evaluate the quality of on-line departure time-based link travel time estimates. For this, accuracy (i.e. estimation error) and timeliness (i.e. degree of time lag) are proposed as MOE of the quality of on-line link travel time estimates. Then the relationship between quality of link travel time estimates and link length and level of congestion is analyzed. It was found that there is trade-off between the accuracy and timeliness of link travel time estimates. The estimation error was modeled to consist of two components: one is systematic error and the other is mean square error which reflects level of congestion. further, time lag was again segmented into three parts for the analysis purpose. There are minimum one, congestion-related one, and update interval-related one. From the real-world data using AVI system, it was revealed that regardless of the link length and level of congestion, 10 minutes of time lag occurs in general.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.25
no.10
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pp.1263-1273
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1988
An adaptive nulling technique is presented to synthetically overcome the integrated problems associated with the conventional LMS array in the performances of jammer rejection, convergence rate, misadjustment, and reference signal generation. The proposed method is to remove the target signal from the array input and to eliminate the reference signal prior to minimization processing. The algorithm is constrained to the residue noise level in adaptive processor. Analysis shows effectiveness of the algorithm for coherent and/or incoherent interference rejection, wide dynamic range of convergence factor, rapid adaptation rate, and small mean square error. Simulation results confirm the theoretical prediction.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.1
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pp.1-7
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2017
The maximum zero error probability (MZEP) algorithm outperforms MSE (mean squared error)-based algorithms in impulsive noise environment. The magnitude controlled input (MCI) which is inherent in that algorithm is known to plays the role in keeping the algorithm undisturbed from impulsive noise. In this paper, a new approach to normalize the step size of the MZEP with average power of the MCI is proposed. In the simulation under impulsive noise with the impulse incident rate of 0.03, the performance enhancement in steady state MSE of the proposed algorithm, compared to the MZEP, is shown to be by about 2 dB.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.4
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pp.245-249
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2011
In this paper, we propose an equivalent Wiener-Hopf equation. The proposed algorithm can obtain the weight vector of a TDL(tapped-delay-line) filter and the error simultaneously if the inputs are orthogonal to each other. The equivalent Wiener-Hopf equation was analyzed theoretically based on the MMSE(minimum mean square error) method. The results present that the proposed algorithm is equivalent to original Wiener-Hopf equation. In conclusion, our method can find the coefficient of the TDL (tapped-delay-line) filter where a lattice filter is used, and also when the process of Gram-Schmidt orthogonalization is used. Furthermore, a new cost function is suggested which may facilitate research in the adaptive signal processing area.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.5C
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pp.403-412
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2008
This paper presents the methods which obtain the solution of Wiener-Hopf equation by LMS algorithm and get the coefficient of TDL filter in lattice filter directly. For this result, we apply an orthogonal input signal generated by lattice filter into an equivalent Wiener-Hopf equation and shows the scheme that can obtain the solution by using the MMSE algorithm. Conventionally, the method like aforementioned scheme can get an error and regression coefficient recursively. However, in this paper, we can obtain an error and the coefficients of TDL filter recursively. And, we make an theoretical analysis on the convergence characteristics of the proposed algorithm. Then we can see that the result is similar to conventional analysis. Also, by computer simulation, we can make sure that the proposed algorithm has an excellent performance.
This study was conducted to estimate the effects of year, age of dam at calving, farm and lactation period on milk yield with the data of 4,008 cows' records which were collected at 32 farms by Korea Animal Improvement Association from 1985 to 1989. The results obtained in this study are summarized as follows: 1. The average performance of the dairy cattle in the study were $5,959.23{\pm}2,113.03kg$ in actual milk yield, $49.19{\pm}22.77$ months in age of dam at calving, $27.11{\pm}5.13$ months in age at first calving and $255.11{\pm}79.68$ days in lactation period. 2. The percentages of variance component for different sources were 29.39% for the residuals, 1.91% for years, 4.86% for age at calving, 8.89% for farms and 54.94% for lactation period. 3. The overall mean of least-square estimate on the milk yield was 6,229.31kg. In the effects of year, the least-square means of milk yield were estimated 6,000.76kg in 1985-1987, 6,028.11kg in 1988 and 6,659.07kg in 1989. 4. The least-square means of calving age on the milk yield were estimated 5,456.01kg in less than 24 months, 6,565.48kg in 61-66 months which were the highest least-square means. This effects were gradually increased until the 61-66months and gradually decreased after the 61-66months, with highly significant differences among different months of age at calving(p<0.01). 5. In the effects of farm, the least-square means of milk yield were estimated 4,959.50 kg in the lowest farm and 7,497.07kg in the highest farm. Among the milk yield of each farm the effects showed highly significant difference(p<0.01). 6. The least-square means of milk yield in the effects of lactation period were gradually increased with the lapse of the lactation period. Among the lactation period the effects showed highly significant difference(p<0.01).
Purpose of this study was a development of an image processing algorithm to recognize paprika and acquire it's 3D coordinates from stereo images to precisely control an end-effector of a paprika auto harvester. First, H and S threshold was set using HSI histogram analyze for extracting ROI(region of interest) from raw paprika cultivation images. Next, fundamental matrix of a stereo camera system was calculated to process matching between extracted ROI of corresponding images. Epipolar lines were acquired using F matrix, and $11{\times}11$ mask was used to compare pixels on the line. Distance between extracted corresponding points were calibrated using 3D coordinates of a calibration board. Non linear regression analyze was used to prove relation between each pixel disparity of corresponding points and depth(Z). Finally, the program could calculate horizontal(X), vertical(Y) directional coordinates using stereo camera's geometry. Horizontal directional coordinate's average error was 5.3mm, vertical was 18.8mm, depth was 5.4mm. Most of the error was occurred at 400~450mm of depth and distorted regions of image.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.39
no.2
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pp.176-181
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2002
In this paper, we consider the optimal control of detection threshold to minimize the conditional expectation of mean-square state estimation error for a probabilistic data association (PDA) filter. Earlier works on this problem involved the cumbersome graphical optimization algorithm or time-consuming numerical optimization algorithm. Using the numerical approximation of information reduction factor, we obtained the suboptimal detection threshold in a closed-form. This results are very useful for real- time implementation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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