• 제목/요약/키워드: Autocorrelation function

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고해상 피치 검출 알고리듬을 적용한 실시간 태아 심음 감시시스템에 관한 연구 (A study on the real time fetal heart rate monitoring system by high resolution pitch detection algorithm)

  • 이응구;이두수
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제16권2호
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    • pp.175-182
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    • 1995
  • 태아 심음을 측정하기 위한 기존의 자기상관 함수 법은 처리과정이 간편한 반면에 많은 문제점을 가지고 있다. 초음파 도플러 신호가 열악할 경우 고전적인 자기상관 함수 법은 문턱 값의 선정과 창 함수 크기에 매우 민감하다. 특히 데이터 손실이 생길 때 정확한 태아 심박동 수를 찾기가 어렵다. 이들 문제점들을 보완하기 위하여 초음파 도플러 신호로부터 정확한 태아 심박동 수를 찾는 고해상 피치검출 알고리듬이 제안되었다. 이 알고리듬은 자기상관 함수법 보다 정확하고, 잡음에 강하며, 높은 신뢰성을 갖으나 계산량이 많아 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 실시간 처리에 적합한 새로운 태아 심음 추출 알고리듬을 제안하고, 제안된 알고리듬을 적용한 실시간 태아 심음 감시시스템에 관하여 연구하였다.

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금정산지역의 수위변동 자료를 이용한 시계열 및 지하수 함양량 분석 (Time Series and Groundwater Recharge Analyses Using Water Fluctuation Data in Mountain Geumjeong Area)

  • 김태원;함세영;정재열;류상민;이정환;손건태;김남훈
    • 한국환경과학회지
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    • 제17권2호
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    • pp.257-267
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    • 2008
  • Groundwater recharge characteristics in a fractured granite area, Mt. Geumjeong, Korea. was interpreted using bedrock groundwater and wet-land water data. Time series analysis using autocorreclation, cross-correlation and spectral density was conducted for characterizing water level variation and recharge rate in low water and high water seasons. Autocorrelation analysis using water levels resulted in short delay time with weak linearity and memory. Cross-correlation function from cross-correlation analysis was lower in the low water season than the high water season for the bedrock groundwater. The result of water level decline analysis identified groundwater recharge rate of about 11% in the study area.

VIDEO TRAFFIC MODELING BASED ON $GEO^Y/G/{\infty}$ INPUT PROCESSES

  • Kang, Sang-Hyuk;Kim, Ba-Ra
    • Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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    • 제12권3호
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    • pp.171-190
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    • 2008
  • With growing applications of wireless video streaming, an efficient video traffic model featuring modern high-compression techniques is more desirable than ever, because the wireless channel bandwidths are ever limited and time-varying. We propose a modeling and analysis method for video traffic by a class of stochastic processes, which we call '$GEO^Y/G/{\infty}$ input processes'. We model video traffic by $GEO^Y/G/{\infty}$ input process with gamma-distributed batch sizes Y and Weibull-like autocorrelation function. Using four real-encoded, full-length video traces including action movies, a drama, and an animation, we evaluate our modeling performance against existing model, transformed-M/G/${\infty}$ input process, which is one of most recently proposed video modeling methods in the literature. Our proposed $GEO^Y/G/{\infty}$ model is observed to consistently provide conservative performance predictions, in terms of packet loss ratio, within acceptable error at various traffic loads of interest in practical multimedia streaming systems, while the existing transformed-M/G/${\infty}$ fails. For real-time implementation of our model, we analyze G/D/1/K queueing systems with $GEO^Y/G/{\infty}$ input process to upper estimate the packet loss probabilities.

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2 次元 스펙트럼法을 이용한 植生類型에 대한 硏究 (A Study on the Vegetation Pattern Using Two-Dimensional Spectral Analysis)

  • Park, Seung Tai
    • The Korean Journal of Ecology
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    • 제13권2호
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    • pp.83-92
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    • 1990
  • Two-dimensional analysis provides a comprehensive description of the structure, scales of pattern and directional components in a spatial data set. In spectral analysisi, four functions are illustrated,; the autocorrelation, the periodogram, the R-spectrum and the $\theta$ -spectrum. The R-spectrum and $\theta$ -spectrum function respectively summarize the periodogram in term of scale of pattern and directional components. Sampling is measured in the Naejang National Park area where the Daphniphyllum trees grow. 320 contiguous (15$\times$15)m plots are located along the transect and density of all trees over DBH 3 cm recorded respectively. 12 species of vascular plant are recorded in this survey area. The trend surface of density of all plant are estimated using polynomial regression and are exhibited in 3-dimensional graph and density contour map. Transformation to the corresponding polar spectrum from the periodogram emphasized the directional components and the scales to pattern. R-spectrum corresponding to the scale of pattern of periodogram showed a large peak 15.47 in the interval 9$\theta$-spectrum corresponding to directional components have two peaks 8.28 and 11.05 in the interval $35^{\circ}\theta <45^{\circ}and 125^{\circ}\theta< <135^{\circ}, respectively. Programs to compute all the analyses described in this study was obtained from Dr. Ranshow and was translated to BASIC by the author.

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Prediction of carbon dioxide emissions based on principal component analysis with regularized extreme learning machine: The case of China

  • Sun, Wei;Sun, Jingyi
    • Environmental Engineering Research
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    • 제22권3호
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    • pp.302-311
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    • 2017
  • Nowadays, with the burgeoning development of economy, $CO_2$ emissions increase rapidly in China. It has become a common concern to seek effective methods to forecast $CO_2$ emissions and put forward the targeted reduction measures. This paper proposes a novel hybrid model combined principal component analysis (PCA) with regularized extreme learning machine (RELM) to make $CO_2$ emissions prediction based on the data from 1978 to 2014 in China. First eleven variables are selected on the basis of Pearson coefficient test. Partial autocorrelation function (PACF) is utilized to determine the lag phases of historical $CO_2$ emissions so as to improve the rationality of input selection. Then PCA is employed to reduce the dimensionality of the influential factors. Finally RELM is applied to forecast $CO_2$ emissions. According to the modeling results, the proposed model outperforms a single RELM model, extreme learning machine (ELM), back propagation neural network (BPNN), GM(1,1) and Logistic model in terms of errors. Moreover, it can be clearly seen that ELM-based approaches save more computing time than BPNN. Therefore the developed model is a promising technique in terms of forecasting accuracy and computing efficiency for $CO_2$ emission prediction.

Multi-Channel 피부색 모델을 이용한 얼굴영역추출과 효율적인 특징벡터를 이용한 얼굴 인식 (The Facial Area Extraction Using Multi-Channel Skin Color Model and The Facial Recognition Using Efficient Feature Vectors)

  • 최광미;김형균
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제9권7호
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    • pp.1513-1517
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    • 2005
  • 본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 피부색 특성을 고려하여 밝기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 M배i-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Harr 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.

CELP 부호화기의 코드북 탐색 시간 개선 (Reduced Search for a CELP Adaptive Codebook)

  • 이지웅;나훈;정대권
    • 한국항행학회논문지
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    • 제4권1호
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    • pp.67-77
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    • 2000
  • 본 논문에서는 웨이블렛 변환계수를 이용하여 CELP 부호기의 코드북 탐색 시간을 개선하는 새로운 방법을 제안하고 있다. CELP 음성 부호화기에서 적응 코드북 탐색시 개루프(open loop) 및 폐루프(closed loop) 탐색을 이용하여 피치를 추출하는 과정은 많은 연산량을 필요로 한다. 특히 개루프 탐색에서 전구간에 걸쳐 자기상관함수를 이용한 피치 추출은 과도한 탐색시간에 비효율적인 것으로 지적되어 왔다. 본 논문에서는 다양한 스케일리 계수에 대한 다이애딕 웨이블렛 변환계수의 최대값의 위치가 변하지 않는 주파수에 피치가 존재하는 특성을 이용하여 새로운 적응코드북 탐색 방법을 제안하고 있다. 제안한 알고리즘은 기존의 적응 코드북 탐색 시간을 25% 감소시켰고, 합성된 음성신호의 음질의 차이는 거의 느낄 수 없었다.

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3차원 합성 입체음향 환경에서의 음향반향제거기 (An Acoustic Echo Canceler under 3-Dimensional Synthetic Stereo Environments)

  • 김현태;박장식
    • 한국통신학회논문지
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    • 제28권7A호
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    • pp.520-528
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    • 2003
  • 본 논문에서는 다자간 화상회의 시스템에서 합성 입체 음향을 재현하는 방법과 음향반향제거 방법을 제안한다. 합성 입체 음향은 HRTF(head related transfer function)을 이용하여 구현하고 반향제거를 위하여 주변잡음에 대하여 강건한 적응 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 SMAP(set-membership affine projection)을 변형한 것으로 적응필터의 계수를 갱신할 때 입력신호와 추정오차신호의 상호상관을 입력신호의 자기상관 행렬과 투영 차수를 곱한 추정오차신호 전력의 합으로 정규화한다. 제안하는 적응알고리즘은 SMAP 알고리즘과 비교하여 투영차수와 주변잡음에 대하여 강건한 특성을 갖는다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 합성 입체음향 반향제거기의 성능이 효과적으로 반향을 제거할 수 있음을 보인다.

흡입포트형상에 따른 모터링엔진내 압축과정 난류특성 연구 (The Effect of Intake Port Configurations on the Turbulence Characteristics During Compression Stroke in a Motored Engine)

  • 강건용;이진욱;정석용;백제현
    • 대한기계학회논문집
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    • 제18권4호
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    • pp.920-932
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    • 1994
  • The combustion phenomena of a reciprocating engine is one of the most important processes affecting performance and emissions. One effective way to improve the engine combustion is to control the motion of the charge inside a cylinder by means of optimum induction system design, because the flame speed is mainly determined by the turbulence at compression(TDC) process in S.I. engine. It is believed that the tumble and swirl motion generated during intake breaks down into small-scale turbulence in the compression stroke of the cycle. However, the exact nature of their relationship is not well known. This paper describes cycle resolved LDV measurement of turbulent flow inside the cylinder of a 4-valve engine under motoring(non-firing) conditions, and studies the effect of intake port configurations on the turbulence characteristics using following parameters ; Eulerian temporal autocorrelation coefficient, turbulence energy spectral density function, Taylor micro time scale, integral time scale, and integral length scale.

클러터환경에서 영상특징을 이용한 표적 추적 (Target Tracking Using Image Features in a Cluttered Environment)

  • 정영헌;곽동민;김도종;고정호
    • 전자공학회논문지
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    • 제49권10호
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    • pp.209-216
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    • 2012
  • 본 논문에서는 실시간 적외선 감시시스템을 위하여 표적 영상의 평균 밝기, 면적, 종횡비로 구성된 영상특징들을 이용한 새로운 추적 방법을 제시한다. 지상 표적의 영상특징들의 시간적 변화는 수학적으로 지수함수적 상관함수를 갖는 랜덤프로세서로 모델링할 수 있다. 기존의 추적 필터에서 사용되어져 온 표적의 운동을 표현하는 표적의 위치, 속도성분뿐만 아니라, 표적의 기하학적 영상특징들을 모두 포함하는 상태벡터의 이산시간 동역학방정식 및 측정방정식을 유도했다. 시뮬레이션 결과 기존의 표적 위치 및 속도정보만 이용한 경우보다 제안된 추적방법이 추적정확도가 월등히 높음을 알 수 있었다.