음성인식, 합성 및 분석과 같은 음성신호처리 분야에 있어서 피치검출이나 포만트검출은 매우 중요하다. 주파수 영역의 스펙트럼 신호는 잡음이 부가되는 경우에도 고조파정보와 포만트 포락선 정보를 유지하기 때문에 음성신호처리분야에서 매우 유용하다고 할 수 있다. 고조파 정보나 포만트 포락선 정보는 피치검출과 포만트 주파수 검출에 직접 이용된다 하지만 두 성분을 분리하는 방법에 따라 피치검출이나 포만트 주파수 검출에 영향을 미칠 수 있으므로 기존의 방법보다 두 성분을 더 잘 분리할 수 있는 방법이 필요한 것이다. 본 논문에서는 스펙트럼 신호를 최대한 평탄화시킴으로써 포만트의 영향을 제거하고 고조파 성분을 분리해 내어 이를 피치검출에 사용한다. LSP를 이용하여 적응적 밴드에서 평탄화를 시도하고 이를 피치 검출에 이용하였다.
본 논문은 단일확산코드 CDMA 방식의 중앙 집중 패킷 라디오 시스팀들을 위한 다중캡쳐 모델을 적시하였다. 중양 수신기에서 collision-free, 헤더 검출, 다중캡쳐 확률들을 계산하기 위한 기본식들을 유도하였다 포락선(envelope) 헤더 검출방식과 차동(differential) 데이타 검출방식을 결합한 hybrid 시스팀에 평균 패킷캡쳐의 수, 동시전송가능한 패킷의 수, 시스팀 throughput 등 link 레벨의 성능들이 이론적으로 평가되었다. 포락선 또는 차동 헤더 검출방식의 중앙 수신기에 대해 블럭별 회로의 BOSS 시뮬레이션을 축행하였다. 데이타패킷 성공확률에 threshold 모델을 적용하여 다중캡쳐 모델이 시스팀의 throughput을 현저히 증가시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 RF초음파 신호의 포락선 검출을 위하여 제안된 다차 샘플링 방법의 성능을 실험데이터를 이용하여 Quadrature 샘플링 및 2차 샘플링 방법과 비교하였다. Quadrature 샘플링의 결과 영상과 비교해볼 때 2차 샘플링의 결과 영상은 많은 오차를 보이고 있다. 그러나 다차 샘플링 결과, 특히 5차 샘플링 결과는 매우 우수한 포락선 검출 결과를 보여주고 있다. 이러한 다차 샘플링 방법을 사용하면 보다 경제적이고 우수한 성능의 디지털 빔포밍 시스템의 구현이 가능하다.
차량 주행 중에 타이어에서 발생하는 초음파를 이용하여 손상 물질에 의한 타이어의 손상을 검출하는 방법에 대해 연구하였다. 손상이 있는 타이어는 회전 주기성이 있는 초음파 신호가 발생하므로 주기성을 검출하기 위해 포락선 검출 전처리 과정을 거친 후 자기상관함수를 사용하였다. 실험에서는 손상된 타이어의 1회전 시간과 자기상관함수를 이용해 구한 주기가 같은 것으로 나타났다. 이로 인해 타이어의 손상 유무를 분별할 수 있는 결과를 도출하였다.
요 약 주행 중인 차량의 타이어에서 발생하는 초음파 신호의 포락선에서 손상 물질에 의한 특징 신호의 주기를 검출하여 타이어 손상을 분별하는 방법을 연구하였다. 손상된 타이어는 주행 시 회전에 의해 주기성을 갖는 신호를 발생하기 때문에 이를 펄스화하고 펄스 간의 시간 간격을 밀도함수로 나타내어 우성 주기를 검출하였다. 펄스화하기 위한 임계값은 포락선 신호를 이동평균필터 처리하여 결정하였다. 손상물질이 한 개이고, 주행속도가 약 50km/h, 80km/h일 때, 시간밀도함수의 결과는 제 1 피크시간이 156ms, 102ms로 주행속도에 따라 계산한 타이어의 회전주기와 일치하였고, 한 개 이상의 손상물질의 경우에는 각 피크시간의 합이 타이어의 회전주기와 동일한 결과를 얻을 수 있었다.
This paper presents a detecting technique for the improvement in quality by appling the various vibrational characteristics theory. The object of this study is to objectively point out faulty gear by developing the program which can be used to analyze and predict the vibrational characteristics caused by gear wear, deformation and nick of auto-transmission. The fault detection methods by vibrational signal analysis of gear have been progressed in the various fields of industry. These methods have the advantage of being easy to attach the accelerometer without discontinuance of the structure. But not all the methods are efficient for finding early faults. So in the thesis, we completed development of the inspection system of vibration by appling the most efficient detecting methods and verified the system's reliability through experiments.
This paper presents a detecting technique for the improvement in quality by appling the various vibrational characteristics theory. The object of this study is to objectively point out faulty gear by developing the program which can be used to analyze and predict the vibrational characteristics caused by gear wear, deformation and nick of auto-transmission. The fault detection methods by vibrational signal analysis of gear have been progressed in the various fields of industry. These methods have the advantage of being easy to attach the accelerometer without discontinuance of the structure. But not all the methods are efficient for finding early faults. So in the thesis, we completed development of the inspection system of vibration by appling the most efficient detecting methods and verified the system's reliability through experiments.
본 논문에서는 실시간 스펙트럼 추정기에 기반하여 시간-주파수 영역 반사파 계측 시스템에서의 동축케이블 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 시간-주파수 영역 반사파 계측 시스템은 가우시안 포락선(Gaussian Envelop)모양의 첩 신호를 기준신호로 하여 도선에 반사파를 분석하는 기법으로써 타 방법에 비하여 높은 정확도를 자랑하는 것으로 알려져 있다. 하지만 결함 위치를 추정하기 위해 Wigner 시간 주파수 분포 함수를 이용하므로 계산량 증가에 따른 실시간 구현이 어렵다는 단점이 있었다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 LMS 스펙트럼 추정기를 이용한 시간-주파수 영역 반사파 계측 시스템의 구현방법을 새롭게 제안한다. 제안된 기법은 실제 동축케이블에 대한 실험결과를 통하여 그 성능을 입증하도록 한다.
연속 심음신호로부터 추출한 새로운 시간영역에서의 특징들을 추가하여 심장질환 분류의 성능을 개선한다. 기존에 사용되고 있는 켑스트럼 영역 특징인 멜주파수 켑스트럼 계수 (MFCC)에 심음 포락선, 심잡음 확률벡터, 심잡음 진폭값 변동으로 구성된 새로운 3종류의 시간영역 특징을 추가한다. 심장 질환 분류 및 검출 실험에서, 시간영역 특징의 분류 정확도에 대한 기여도를 평가하고 순차적 특징선택 방식을 이용하여 시간영역 특징을 선택한다. 선택된 특징들은 다층 퍼셉트론(MLP), support rector machine (SVM), extreme learning machine (ELM)와 같은 신경회로망 패턴 분류기에 대하여 의미있고 일관되게 분류 정확도를 개선함을 보여준다.
발성율은 일정한 시간동안 발성되는 음성신호 내에 몇 개의 음절이 포함되어 있는 지를 나타낸다. 발성율은 화자마다 다르고 각 음소들의 특징에 따라 변화할 수 있다. 발성율의 사전 측정이 이루어 진다면 음성부호화 측면에서도 중용한 정보로 사용될 수 있다. 기존의 음성부호화기는 발성율에 관계없이 고정적인 분석 구간을 정하여 전송률을 결정하고 있다. 따라서, 발성율을 미리 측정한다면, 발성율이 느린 부분과 빠른 부분에 각기 다른 부호화 방법을 적용하여 음질을 향상할 수도 있고 전송률을 가변적으로 적용할 수 도 있게 된다. 정확한 발성율을 측정하기 위해서는 음절의 변화를 추정하여야 한다. 음절의 변화를 추정하기 위한 방법으로 음성신호의 에너지 포락선 측정법과 LSP를 이용한 측정법이 각각 제안된 바 있으나, 본 논문에서는 위 두 가지 방법을 혼합한 방법을 사용하였다. 에너지 변동은 음성신호의 시간영역 처리방법으로 LSP 파라미터는 음성신호의 선형예측 분석에 의해 구해질 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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