• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-5
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• 2013

The two major problems related to the blood flow in replaced prosthetic heart valve are thrombus formation and hemolysis. Reliability of prosthetic valve is very important because its failure means the death of patient. There are many factors affecting the valvular failures and their representatives are mechanical failure and thrombosis, so early noninvasive detection is essentially required. The purpose of this study is to detect the various thromboses formation by using acoustic signal acquisition and its spectral analysis on the frequency domain. We made the thrombosis models using Polydimethylsiloxane (PDMS) and they are thrombosis model on the disc, around the sewing ring and fibrous tissue growth across the orifice of valve. Using microphone and amplifier, we measured the acoustic signal from the prosthetic valve, which is attached to the pulsatile mock circulation system. A/D converter sampled the acoustic signal and the spectral analysis is the main algorithm for obtaining spectrum. Then the spectrum of normal and 5 different kinds of abnormal valve were obtained. Each spectrum waveform shows a primary and secondary peak. The secondary peak changes according to the thrombus model. To quantitatively distinguish the frequency peak of the normal valve from that of the thrombosed valves, analysis using a neural network was employed. Acoustic measurement has been used as a noninvasive diagnostic tool and is thought to be a good method for detecting possible mechanical failure or thrombus.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.237-245
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• 2012

본 논문은 암묵신호분리방법을 이용하여 동시통화를 가능하게 하는 음향반향제거기에 관한 것이다. 음향반향 제거기는 동시통화 구간에서 성능이 저하되거나 발산하게 된다. 그래서 근단화자신호를 추정해서 잔차신호로부터 차감하기 위하여 암묵신호분리방법을 사용한다. 암묵신호분리방법은 이중 마이크를 가지고 2차 통계적 성질을 이용한 반복적인 계산에 의해 근단화자신호를 추정해낸다. 그런데 폐쇄된 반향환경에서 암묵신호분리의 혼합모델은 다채널이기 때문에 분리계수를 직접 계산하지 않고 반향제거기의 계수를 복사하여 그대로 사용한다. 많은 시뮬레이션을 통하여 제안한 음향반향제거기의 성능을 검증하였다. 시뮬레이션 결과, 이 방법을 사용한 음향반향제거기는 동시통화의 유무에 상관없이 안전하게 동작하고, 일반적인 LMS 알고리즘에 비해 ERLE가 평균 20dB 향상되는 것으로 나타났다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제21권1E호
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• pp.18-24
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• 2002

This paper discusses the development of an acoustic vector channel simulator for the performance analysis of an acoustic digital communication system. The channel simulator consists of transmission module, acoustic channel model, receiver, beamformer, and adaptive equalizer. The source signal (QPSK) is generated by the specified parameters. The transmitted signal generates multipath signals which have a different delay, amplitude and doppler frequency. The paper presents in details the approach to the performance analysis of an acoustic digital communication system according to the antenna structure and the various baseband signal processing techniques.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.861-868
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• 2000

본 논문에서는 수중에서 초음파를 이용한 디지털 통신 시스템의 성능평가를 위한 수중 초음파 벡터 채널 시뮬레이터를 설계하였다. 채널 시뮬레이터는 송신단, 수중 채널 모델, 수신단, 빔형성기, 적응등화기로 구성되어 있다. 사용자가 원하는 매개변수를 입력하면 이에 따른 QPSK 신호가 발생되어 전송되며, 전송된 신호는 수중 초음파 전달 채널에서 입력된 채널 매개변수에 따라 시간지연, 진폭 및 도플러 주파수가 서로 다른 다중경로 신호가 생성되고, 생성된 다중경로 신호는 수중 잡음과 더해져서 수신기에 수신되도록 하였다. 또한 수신단에서는 안테나 배열과 안테나 소자의 위치에 따라 각 안테나 소자에 위상이 서로 다른 신호가 수신되도록 하였으며, 이 신호를 이용하여 여러 가지 배열 안테나의 구조, 배열 안테나 시스템용 알고리즘 및 적응 등화기 알고리즘에 따른 시스템의 성능을 비교 분석할 수 있도록 설계하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.979-986
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• 2018

본 논문은 암묵신호분리방법을 이용한 음향반향 제거에 관한 것이다. 이 방법은 동시통화 중에도 반향제거 성능이 저하되지 않는다. 폐쇄된 반향환경에서 음향신호의 혼합모델은 다채널이기 때문에 convolutive 암묵신호분리방법을 적용하며 신호분리를 위해 분리계수를 직접 계산하지 않고 역방향 모델을 이용하여 혼합계수를 산출하는 방식으로 이루어진다. 계수 갱신은 2차 통계적 성질을 기반으로 반복적인 계산에 의해 수행됨으로서 근단화자 신호를 추정해낸다. 제안한 암묵신호분리의 성능을 검증하기 위해 많은 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 이 방법을 사용한 음향반향제거기는 동시통화의 유무에 상관없이 안전하게 동작하고, 일반적인 적응 FIR 필터구조에 비해 PESQ가 0.6점 향상되는 것으로 나타났다.

• 한국정밀공학회지
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• 제17권7호
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• pp.217-225
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• 2000

Scanning Acoustic Microscope (SAM) is used as an important nondestructive test tool in semiconductor reliability evaluation and failure analysis. However, inspections of chip attach adhesive interface fer thin chip has proven difficulty as the reflected signals from the chip top and bottom are superimposed. In this paper, in order to overcome this difficulty, a new signal processing method based on the deconvolution technique combined with the wavelet transform is proposed. The wavelet transform complements a disability of deconvolution technique of which performance largely decreases when the waveform of target signal is not identical to that of reference signal. Performances of the proposed method are demonstrated by through computer simulations using model signal and experiments for the fabricated semiconductor samples, and satisfactory results are obtained.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.211-217
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• 2011

This paper proposes a quasi-optimal linear DOA (Direction-of-Arrival) estimator which is necessary for the development of a real-time robot auditory system tracking moving acoustic source. It is well known that the use of conventional nonlinear filtering schemes may result in the severe performance degradation of DOA estimation and not be preferable for real-time implementation. These are mainly due to the inherent nonlinearity of the acoustic signal model used for DOA estimation. This motivates us to consider a new uncertain linear acoustic signal model based on the linear prediction relation of a noisy sinusoid. Using the suggested measurement model, it is shown that the resultant DOA estimation problem is cast into the NCRKF (Non-Conservative Robust Kalman Filtering) problem [12]. NCRKF-based DOA estimator provides reliable DOA estimates of a fast moving acoustic source in spite of using the noise-corrupted measurement matrix in the filter recursion and, as well, it is suitable for real-time implementation because of its linear recursive filter structure. The computational efficiency and DOA estimation performance of the proposed method are evaluated through the computer simulations.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.327-329
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• 2021

Underwater acoustic communication channel is influenced by environmental parameters such as multipath, background noise and scattering. Therefore, a transmitted signal is influenced by the sea surface and the sea bottom boundaries, and a received signal shows a delay spread. These factors create a noise in the image and degrade the quality of underwater acoustic communication. To solve these problems, in this paper, we evaluate the performance of an underwater acoustic communication model using a denoising auto-encoder used for unsupervised learning. Noise images generated by the underwater multipath channel were collected and used as training data. Experimental results were analyzed as a PSNR parameter that expressed the noise ratio of the two images.

• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.209-214
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• 2013

음성 인식 시스템에서는 인식 성능 향상을 위한 방법으로 인간의 청취 능력을 인식 시스템에 접목하였으며 잡음 환경에서 음성 신호와 잡음을 분리하여 원하는 음성 신호만을 선택할 수 있도록 구성되었다. 하지만 실용적 측면에서 음성 인식 시스템의 성능 저하 요인으로 인식 환경 변화에 따른 잡음으로 인한 음성 검출이 정확하지 못하여 일어나는 것과 학습 모델이 일치하지 않는 것을 들 수 있다. 따라서 본 논문에서는 음성 인식 향상을 위해 감마톤을 이용하여 특징을 추출하고 음향 모델을 이용한 학습 모델을 제안하였다. 제안한 방법은 청각 장면 분석을 이용한 특징을 추출을 통해 인간의 청각 인지 능력을 반영하였으며 인식을 위한 학습 모델 과정에서 음향 모델을 이용하여 인식 성능을 향상시켰다. 성능 평가를 위해 잡음 환경의 -10dB, -5dB 신호에서 잡음 제거를 수행하여 SNR을 측정한 결과 3.12dB, 2.04dB의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.93-98
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• 2020

Research on underwater sensor networks is increasing due to such reasons as marine resource management, maritime disaster prediction and military protection. Many underwater sensor networks performs wireless communication using an acoustic sound wave band signal having a relatively low frequency. So the digital part of their modem can take charge of carrier band signal processing. To enable this, the sampling rate of the baseband band signal should be increased to a sampling rate at which carrier band signal processing is possible. In this paper, we designed a sampling rate increasing circuit based on a CIC interpolator for underwater sensor nodes. The CIC interpolator has a simple circuit structure. However, since the CIC interpolator has a large attenuation of the pass band and a wide transition band, an inverse sinc LPF is added to compensate for frequency response of the CIC interpolator. The proposed interpolator was verified in time domain and frequency domain using ModelSim and Matlab.