In this paper, we propose the method that extracts the speech feature using the hearing model through signal processing techniques. The proposed method includes the following procedure ; normalization of the short-time speech block by its maximum value, multi-resolution analysis using the discrete wavelet transformation and re-synthesize using the discrete inverse wavelet transformation, differentiation after analysis and synthesis, full wave rectification and integration. In order to verify the performance of the proposed speech feature in the speech recognition task, korean digit recognition experiments were carried out using both the DTW and the VQ-HMM. The results showed that, in the case of using DTW, the recognition rates were 99.79% and 90.33% for speaker-dependent and speaker-independent task respectively and, in the case of using VQ-HMM, the rate were 96.5% and 81.5% respectively. And it indicates that the proposed speech feature has the potential for use as a simple and efficient feature for recognition task
Several studies have shown that the trust is a significant barrier for realizing the potential of e-commerce. Trust is not only a short-term issue but also the most significant long-term barrier for realizing the potentials of e-commerce. Because digital contents which have been used in e-commerce are easy to be duplicated, the enforcement of digital copyright protection is an important issue. Watermarking is a technique for labeling digital pictures by hiding secret information in the image. In this paper, a discrete wavelet transform(DWT) based technique for embedding digital watermark into image is proposed. The performance of the proposed watermarking is robust to a variety of signal distortions, such as JPEG and image processing operations.
The mathematical interpretation of a practical sampler which is useful to obtain the small signal models for the peak and average current mode controls is proposed. Due to the difficulties in applying the Shannon's sampling theorem to the analysis of sampling effects embedded in the current mode control, several different approaches have been reported. However, these approaches require the information of the inductor current in a discrete expression, which restricts the application of the reported method only to the peak current mode control. In this paper, the mathematical expressions of sampling effects on a current loop which can directly apply the Shannon's sampling theorem are newly proposed, and applied to the modeling of the peak current mode control. By the newly derived models of a practical sampler, the models in a discrete time domain and a continuous time domain are obtained. It is expected that the derived models are useful for the control loop design of power supplies. The effectiveness of the derived models are verified through the simulation and experimental results.
반복 학습제어시스템은 시행을 반복함으로써 유한시간의 목표출력에 대하여 추종해 가도록 하는 것이다. 본 논문에서는 이산시간 시스템에 있어서의 이산 시간 학습제어 입력을 구하는 방법을 제안한다. 여기서 현재시행의 제어입력은 바로 전시행에서 입력 sequence와 time-shift된 error sequence의 선형조합에 의하여 구해진다. 컴퓨터로 제어되는 이산시간 시스템에서 error신호의 미분조작이 필요한 연속시간 Betterment Process에 비하여 error sequence의 time-shift조작은 보다 간단해지며 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인하였다.
A parallel processing algorithm for the discrete Kalman filter, which is one of the most commonly used filtering techniques in modern control, signal processing, and communication, is proposed. To decrease the number of computations critical in the Kalman filter, previously proposed parallel algorithms are of the hierarchical structure by distributed processing of measurements, or of the systolic structure to disperse the computational burden. In this paper, a new parallel Kalman filter employing a structure similar to recursive doubling is proposed. Estimated valuse of state variables by the new algorithm converge faster to the true values because the new algorithm can process data twice faster than the conventional Kalman filter. Moreover, it maintains the optimality of the conventional Kalman filter.
This paper presents and online scheme for fuzzy modelling of nonlinear systems, based on the model adjustment technique and the genetic algorithm technique. The fuzzy model is characterized by fuzzy "if-then" rules which represent locally linear input-output relations whose consequence parts are defined as subsystems of a nonlinear sysem. The discrete-time model for each subsystem is obtained to deal with initalization and unmeasurable signal problems in online estimation and the final output of the fuzzy model is computed from the outputs of the discrete-time models. Then, the parameters of both the premise and consequence parts of the fuzzy model are adjusted by a genetic algorithm. A set of simulation works is carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method.ed method.
A parallel processing algorithm for discrete Kalman filter, which is one of the most commonly used filtering technique in modern control, signal processing, and communication. is proposed. Previously proposed parallel algorithms to decrease the number of computations needed in the Kalman filter are the hierachical structures by distributed processing of measurements, or the systolic structures to disperse the computational burden. In this paper, a new parallel Kalman filter employing a structure similar to recursive doubling is proposed. Estimated values of state variables by the new algorithm converge with two times faster data processing speed than that of the conventional Kalman filter. Moreover it maintains the optimality of the conventional Kalman filter.
A method for pattern recognition based on wavelet transform is proposed in this paper. The boundary of the object to be recognized includes shape information for object of machine parts. The contour is first represented using a one-dimensional signal and normalized about translation, rotation and scale, then is used to build the wavelet transform representation of the object. Wavelets allow us to decompose a function into multi-resolution hierarchy of localized frequency bands. The recognition of 2-dimensional object based on the wavelet is described to analyze the shape of analysis technique; the discrete wavelet transform(DWT). The feature vectors obtained using wavelet analysis is classified using a multi-layer neural network. The results show that, compared with the use of fourier descriptors, recognition using wavelet is more stable and efficient representation. And particularly the performance for objects corrupted with noise is better than that of other method.
In this paper, we propose a new super-resolution technique based on interpolation of the high-frequency subband images obtained by discrete wavelet transform (DWT) and the input image. The proposed technique uses DWT to decompose an image into different subband images. Then the high-frequency subband images and the input low-resolution image have been interpolated, followed by combining all these images to generate a new super-resolved image by using inverse DWT. The proposed technique has been tested on Lena, Elaine, Pepper, and Baboon. The quantitative peak signal-to-noise ratio (PSNR) and visual results show the superiority of the proposed technique over the conventional and state-of-art image resolution enhancement techniques. For Lena's image, the PSNR is 7.93 dB higher than the bicubic interpolation.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권5호
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pp.645-652
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2006
In this paper a new type of filter, called the $H_2/H_{\infty}$ FIR filter, is proposed for discrete-time state space signal models. The proposed filter requires linearity, unbiased property, FIR structure, and independence of the initial state information in addition to the performance criteria in both $H_2$ and $H_{infty}$ sense. It is shown that $H_2,\;H_{\infty}$, and $H_2/H_{\infty}$ FIR filter design problems can be converted into convex programming problems via linear matrix inequalities (LMIs) with a linear equality constraint. Simulation studies illustrate that the proposed FIR filter is more robust against temporary uncertainties and has faster convergence than the conventional IIR filters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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