In speech processing, the waveform codings are concerned with simply preserving the waveform of signal through a redundancy reduction process. In the case of speech synthesis, the waveform codings with high quality are mainly used to the synthesis by analysis. Because the parameters of this coding are not classified as both excitation and vocal tract, it is difficult to apply the waveform coding to the synthesis by rule. Thus, in order to apply the waveform coding to synthesis by rule, it is necessary to alter the pitches. In this paper, we proposed a new pitch alteration method that can change the pitch period in waveform coding by dividing the speech signals into the vocal tract and excitation parameters. This method is a time-frequency domain method preserving the phase component of the waveform in time domain and the magnitude component in frequency domain. Thus, it is possible that the waveform coding is carried out the synthesis by rule in speech processing. In case of using the algorithm, we can obtain spectrum distortion with $2.94\%$. That is, the spectrum distortion is decreased more $5.06\%$ than that of the pitch alteration method in time domain.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.12B
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pp.2369-2381
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1999
In this paper, we propose an iterative algorithm for reducing the blocking artifact in block transform-coded images by using a wavelet transform. In the proposed method, an image is considered as a set of one-dimensional horizontal and vertical signals and one-dimensional wavelet transform is utilized in which the mother wavelet is the first order derivative of a Gaussian like function. The blocking artifact is reduced by removing the blocking component, that causes the variance at the block boundary position in the first scale wavelet domain to be abnormally higher than those at the other positions, using a minimum mean square error (MMSE) filter in the wavelet domain. This filter minimizes the MSE between the ideal blocking component-free signal and the restored signal in the neighborhood of block boundaries in the wavelet domain. It also uses local variance in the wavelet domain for pixel adaptive processing. The filtering and the projection onto a convex set of quantization constraint are iteratively performed in alternating fashion. Experimental results show that the proposed method yields not only a PSNR improvement of about 0.56-1.07 dB, but also subjective quality nearly free of the blocking artifact and edge blur.
Lee, Tae-Sam;Salas, Jose D.;Karvanen, Juha;Noh, Jae-Kyoung
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.694-698
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2008
In hydrology, it is a difficult task to deal with multivariate time series such as modeling streamflows of an entire complex river system. Normal distribution based model such as MARMA (Multivariate Autorgressive Moving average) has been a major approach for modeling the multivariate time series. There are some limitations for the normal based models. One of them might be the unfavorable data-transformation forcing that the data follow the normal distribution. Furthermore, the high dimension multivariate model requires the very large parameter matrix. As an alternative, one might be decomposing the multivariate data into independent components and modeling it individually. In 1985, Lins used Principal Component Analysis (PCA). The five scores, the decomposed data from the original data, were taken and were formulated individually. The one of the five scores were modeled with AR-2 while the others are modeled with AR-1 model. From the time series analysis using the scores of the five components, he noted "principal component time series might provide a relatively simple and meaningful alternative to conventional large MARMA models". This study is inspired from the researcher's quote to develop a multivariate simulation model. The multivariate simulation model is suggested here using Principal Component Analysis (PCA) and Independent Component Analysis (ICA). Three modeling step is applied for simulation. (1) PCA is used to decompose the correlated multivariate data into the uncorrelated data while ICA decomposes the data into independent components. Here, the autocorrelation structure of the decomposed data is still dominant, which is inherited from the data of the original domain. (2) Each component is resampled by block bootstrapping or K-nearest neighbor. (3) The resampled components bring back to original domain. From using the suggested approach one might expect that a) the simulated data are different with the historical data, b) no data transformation is required (in case of ICA), c) a complex system can be decomposed into independent component and modeled individually. The model with PCA and ICA are compared with the various statistics such as the basic statistics (mean, standard deviation, skewness, autocorrelation), and reservoir-related statistics, kernel density estimate.
Reusable software component is an ultimate goal for the software development. Component based development is focused on advanced concepts rather than passive manipulation or class library with source codes. However, the primary component construction in component based development lead to an additional development cost and effort for reconstructing the new software component within a component model. Java application provides several features based on component model. But, we only have an opportunity to develop the smallest reuse units or the restricted set of GUI components. It cannot contributed as a component and only used in the specific domain component with high cost and efforts. In this paper, we apply java component model to the existing java application and extract javabeans through extending the component scalability. We also discuss the algorithm for transformation mechanism from legacy class to javabeans with a partial of business logic.
Kanee, Ali Reza Taghavee;Kani, Iradj Mahmood Zadeh;Noorzad, Assadollah
Earthquakes and Structures
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v.5
no.1
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pp.49-65
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2013
This article presents the statistical characteristics of elastic floor acceleration spectra that represent the peak response demand of non-structural components attached to a nonlinear supporting frame. For this purpose, a set of stiff and flexible general moment resisting frames with periods of 0.3-3.6 sec. are analyzed using forty-nine near-field strong ground motion records. Peak accelerations are derived for each single degree of freedom non-structural component, supported by the above mentioned frames, through a direct-integration time-history analysis. These accelerations are obtained by Floor Acceleration Response Spectrum (FARS) method. They are statistically analyzed in the next step to achieve a better understanding of their height-wise distributions. The factors that affect FARS values are found in the relevant state of the art. Here, they are summarized to evaluate the amplification and/or reduction of FARS values especially when the supporting structures undergo inelastic behavior. The properties of FARS values are studied in three regions: long-period, fundamental-period and short-period. Maximum elastic acceleration response of non-structural component, mounted on inelastic frames, depends on the following factors: inelasticity intensity and modal periods of supporting structure; natural period, damping ratio and location of non-structural component. The FARS values, corresponded to the modal periods of supporting structure, are strongly reduced beyond elastic domain. However, they could be amplified in the transferring period domain between the mentioned modal periods. In the next step, the amplification and/or reduction of FARS values, caused by inelastic behavior of supporting structure, are calculated. A parameter called the response acceleration reduction factor ($R_{acc}$), has been previously used for far-field earthquakes. The feasibility of extending this parameter for near-field motions is focused here, suggested repeatedly in the relevant sources. The nonlinearity of supporting structure is included in ($R_{acc}$) for better estimation of maximum non-structural component absolute acceleration demand, which is ordinarily neglected in the seismic design provisions.
Yuck Rae H.;Lee Dong H.;Choi Hang S.;Jin Young M.;Bang Chang S.
Proceedings of the KSME Conference
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2002.08a
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pp.197-200
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2002
In this paper, roll damping coefficients for a non-conventional cross section, which is herein named as 'step' model, are investigated numerically and experimentally. Experiments are extensively carried out to estimate the roll damping coefficients. Numerical estimations are also made with the help of numerical codes. For convenience, the roll damping is divided into wave-making component and viscous component. The wave-making component is determined using a potential code and the viscous component using a viscous flow code, in which the fluid domain is taken as unbounded. In order to validate the present approach, a typical cross section with bilge is considered and our results are compared with published data. The comparison shows a good agreement qualitatively. For the step model, numerical results are compared well with experimental data besides some quantitative discrepancies at a certain range of frequency. It is thought that the discrepancy might be caused by the ignorance of the free surface in viscous computations. It is found in the case of the step model that not only the viscous component but also the wave component increases considerably compared to the section with bilge.
The regularity of railway track alignment is a crucial component fur maintaining travel safety and the smoothness of passenger ride. The conventional spectral analysis has been considered to estimate the severity of the track irregularity from measured data. The time domain data used to be changed into the frequency domain by Fourier transform. Because the measuring points can be regarded as the time points, the spatial-frequency can be introduced instead of the time-frequency. Although FFT(Fast Fourier Transform) and/or PSD(Power Spectral Density) function could provide fairly localized information within frequency domain, but chronical configurations of data could be missed. In this study, we attempt to apply the Morlet wavelet transform for the purpose of a frequency-time-domain analysis rather than a frequency-domain analysis. The applicability of wavelet transform is examined for the estimation of the track irregularity with real measured track data on the section of Kyoung-bu line by EM-120 measuring vehicle. It is shown that the wavelet transform can be an effective tool to manage the track irregularity.
Kim, Hyeong-Rae;Yang, Hoon-Gee;Yang, Seong-Hyeon;Kang, Bong-Soon
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.2
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pp.347-354
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2011
This paper presents a time-domain based asynchronous IR-UWB ranging system. This system accomplishes the ranging by detecting peaks from the outputs of a correlator implemented by a FIR filter. To discriminate the peaks due to a signal component, we use windowing for the correlated data within which the data are sorted in amplitude-ascending order and the noise level is calculated. Comparing with the recently presented frequency-domain based ranging system, we show the system structure and explain how it operates for ranging. Moreover, through the simulations, the proposed system is compared with the frequency-domain based system in terms of performance.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.26
no.7
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pp.844-850
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2016
This study pertains to the extraction of the road noise component of signals from a vehicle's interior noise via the traditional frequency domain and time domain system identification methods. For road noise extraction based on the frequency domain system identification method, the appropriate matrix inversion strategy is investigated and causal and non-causal impulse response filters are compared. Furthermore, appropriate data lengths for the frequency domain system identification method are investigated. In addition to the traditional road noise extraction methods based on frequency domain system identification, a new approach to extract road noise via the time domain system identification method based on a parametric input-output model is proposed and investigated in the present study. In this approach, instead of constructing a higher order model for the full-band road noise, input and output signals are processed in the subband domain and lower order parametric models optimal to each subband are determined. These parametric models are used to extract road noises in each subband; the full band road noise is then reconstructed from the subband road noises. This study shows that both the methods in the frequency domain and the time domain successfully extract the road noise from the vehicle's interior noise.
As software industry is rapidly evolving, IT business enterprises have been meeting with cutthroat competition in developing software. As software reusability, time to market, and maintainability are considered as a competitive edge, software component techniques have lately attracted considerable attention. Currently, although there are some supporting tools for developing software components, they do not have tight connections among component developing processes such as component identification, component modeling, detailed design, code generation, deployment, and testing. And it is restrictive for users to construct various scales of components on component platform architecture. In this paper, we provide an implementation and a design of a supporting tool for constructing platform-independent software components, which covers all development lifecycles of components. In the phase of component modeling, platform independent, conceptual components are identified from domain model information in the view of system partitioning. Detailed design and implementation of a component are performed on the J2EE platform architecture. And the changes on the design model and source codes are consistently managed by using round-trip techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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