Heart sound segmentation into its components, S1, systole, S2 and diastole is the first step of analysis and the most important part in the automatic diagnosis of heart sounds. Conventionally, the Shannon energy envelope peak detection method has been popularly used due to its superior performance in locating S1 and S2. Recently, the HMM has been shown to be quite suitable in modeling the heart sound signal and its use in segmenting the heart sound signal has been suggested with some success. In this paper, we compared the two methods for heart sound segmentation using a common database. Experimental tests carried out on the 4 different types of heart sound signals showed that the segmentation accuracy relative to the manual segmentation was 97.4% in the HMM based method which was larger than 91.5% in the peak detection method.
In speech signal processing, it Is very important to detect the pitch exactly in speech recognition, synthesis and analysis. but, it is very difficult to pitch detection from speech signal because of formant and transition amplitude affect. therefore, in this paper, we proposed a pitch detection using the spectrum flattening techniques. Spectrum flattening is to eliminate the formant and transition amplitude affect. In time domain, positive center clipping is process in order to emphasize pitch period with a glottal component of removed vocal tract characteristic. And rough formant envelope is computed through peak-fitting spectrum of original speech signal in frequency domain. As a results, well get the flattened harmonics waveform with the algebra difference between spectrum of original speech signal and smoothed formant envelope. After all, we obtain residual signal which is removed vocal tract element The performance was compared with LPC and Cepstrum, ACF 0wing to this algorithm, we have obtained the pitch information improved the accuracy of pitch detection and gross error rate is reduced in voice speech region and in transition region of changing the phoneme.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.3
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pp.41-46
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2011
The tire damage classification method is researched by periodicity detection of ultrasonic envelope signals to occur at the driving vehicle tire. Because periodic signals is generated by rotations of the damaged tire, it should convert to pulse for using the density function. After time intervals of pulses are represented by the density function, the dominant periodicity is detected. The threshold to make a pulse is calculated by moving average of envelope signals. The result of time density function in case of one damage material, the first peak's time is equals to tire's rotation period, 162ms and 102ms, about the speed of 50km/h and 80km/h. In case of more than one damage material, the sum of each peak's time is equals to tire's rotation period about the speed.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.6
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pp.107-111
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2010
The damage of tire by damage material classification method is researched as used ultrasonic wave signal to occur at a tire during vehicle driving. Auto-correlation function after having passed through an envelope detecting preprocess is used for detecting periodicity because of occurring periodic ultrasonic waves signal with tire revolution. One revolution cycle time of a damaged tire and period that calculated auto-correlation function appeared equally in experiment. The result that can classification whether or not there was a tire damage is established.
In this paper, we considered multiple faults detection on a coaxial cable through Time-Frequency Domain Reflectometry (TFDR). It is well known that TFDR has high resolution accuracy for detecting and estimating the fault detection on a coaxial cable. This approach was based on time-frequency signal analysis and utilized a chirp signal multiplied by a Gaussian time envelope. The Gaussian envelope provided time localization, while the chirp allowed one to excite the system interest. We carried out experiments with 10C-FBT coaxial cable having either one or two faults. The result shows TFDR can be extended to detect multiple faults with high accuracy on a coaxial cable.
Yang, Zhaoshou;Lee, Jihoo;Ahn, Hye-Jin;Chong, Chom-Kyu;Dias, Ronaldo F.;Nam, Ho-Woo
Parasites, Hosts and Diseases
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v.54
no.2
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pp.239-241
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2016
Chikungunya virus (CHIKV), a tropical pathogen, has re-emerged and has massive outbreaks abruptly all over the world. Containing many dominant epitopes, the envelope E2 protein of CHIKV has been explored for the vaccination or diagnosis. In the present study, the antigenicity of a recombinant expressed intrinsically disorder domain (IUD) of E2 was tested for the detection of the antibody against CHIKV through western blot method. The gene of the IUD of E2 was inserted into 2 different vectors and expressed as recombinant GST-E2 and recombinant MBP-E2 fusion protein, respectively. Two kinds of fusion proteins were tested with 30 CHIKV patient sera and 30 normal sera, respectively. Both proteins were detected by 25 patients sera (83.3%) and 1 normal serum (3.3%). This test showed a relatively high sensitivity and very high specificity of the recombinant E2 proteins to be used as diagnostic antigens against CHIKV infection.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.12
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pp.3001-3008
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2013
To diagnose the cardiac valve abnormalities using analysis of phonocardiogram, first of all, accurate detection of S1, S2 components is needed for heart sound segmentation. In this paper, a new method that uses the third moment characteristics of an envelope of the PCG is proposed for accurate detection of S1 and S2 components of the heart sound with cardiac murmurs. The envelope of the PCG is obtained from the short-time energy profile, and its third moment profile with slope information is used for accurate time gating of the S1, S2 components. Experimental results have shown that the proposed method is superior to the conventional second moment method for detection of S1 and S2 regions from the heart sound signals with cardiac murmurs.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.34
no.8
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pp.1115-1127
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2010
Several methods have been applied to detect winding faults (turn-to-turn short). The representative approaches have been focusing on current signals. The current signal can give important information to extract features and to detect faults. In this study, current sensors were installed to measure signals for fault detection of BLDC motors. Therefore, it is necessary to select proper feature extraction methods among the popular methods that use current signals.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.12
no.3
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pp.26-29
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1975
In this paper, the input equivalent resistances of the n phase-diode average and envelope detection. circuits for the sinusoidal signal waveforms are analytically derived from the power loss in their load resistances, and the input equivalent resistance of the n phase-diode envelope detection circuits for the arbitrary signal waveforms is also obtained from the same physical conception.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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