This paper has presented the design and fabrication of phase correlator for wideband digital frequency discriminator (DFD) operating over the 6.0 to 18.0 GHz frequency range. Fabricated DFD phase correlator has been measured I or Q output signal, and analyzed frequency discrimination error. The operation of the proposed mixer type correlator has been analyzed by deriving some analytic equations. To design the phase correlator, this paper has modeled and simulated IQ mixer and 8-way power divider by using RF simulation tool. Designed phase correlator has fabricated and measured. The phase error and frequency discrimination error have been presented using by measured I and Q output signal. Over the 6.0~18.0 GHz range, the root mean square(RMS) phase error is $4.81^{\circ}$, RMS and frequency discrimination error is 1.49 MHz, RMS.
In this paper, we propose two kinds of chaos dimensions, the fuzzy correlation and fuzzy Lyapunov dimensions, for speaker recognition. The proposal is based on the point that chaos enables us to analyze the non-linear information contained in individual's speech signal and to obtain superior discrimination capability. We confirm that the proposed fuzzy chaos dimensions play an important role in enhancing speaker recognition ratio, by absorbing the variations of the reference and test pattern attractors. In order to evaluate the proposed fuzzy chaos dimensions, we suggest speaker recognition using the proposed dimensions. In other words, we investigate the validity of the speaker recognition parameters, by estimating the recognition error according to the discrimination error of an individual speaker from the reference pattern.
In this paper we study the Minimum Error Discrimination problem (MED) for ensembles of linearly independent (LI) pure states. By constructing a map from the set on those ensembles we show that the Pretty Good Measurement (PGM) and the optimal measurement for the MED are related by the map.
Spectroscopic analysis of soybean kernels were made in the wavelength range of 400 to 1100 nm to find effective discrimination factors which are required for developing an opitical soybean sorter. Soybean samples used for the test were the sound and five classes of the defective kernels such as the immature, discolored(brown and violet), damaged by insect and diseased. Effective discrimination factors to classify the soybean kernels into the sound and the defective were found to be $R_{640}$, $R_{580}$/ $R_{990}$, $R_{600}$- $R_{820}$ and ( $R_{590}$- $R_{820}$)/ $R_{990}$. with classification error of less than 4%. Mahalanobis distance was used as a criterion to select significant wavelengths involved in the discrimination factors.s.
This paper describes a new method of discrimination between the normal disc and the rewritable one. The conventional method of disc discrimination, using Focus error signal, has a heavy fluctuations. To achieve an accurate discrimination, in this paper, the sum of side beam[1]signal is used for that. A new approach is expected to improve the performance of disc discrimination as well as to reduce the signal variation almost by 50%. Techniques in this paper are applicable to the all types of optical disc player, such as CD (compact disc), VCD(Video-CD) and DVD (digital versatile disc) and any other optical disc players.
Discrimination between speech and music is important in many multimedia applications. In this paper, focusing on the spectral change characteristics of speech and music, we propose a new method of speech/music discrimination based on cepstral distance. Instead of using cepstral distance between the frames with fixed interval, the minimum of cepstral distances among neighbor frames is employed to increase discriminability between fast changing music and speech. And, to prevent misclassification of speech segments including short pause into music, short pause segments are excluded from computing cepstral distance. The experimental results show that proposed method yields the error rate reduction of$68\%$, in comparison with the conventional approach using cepstral distance.
Discrimination between speech and music is important in many multimedia applications. Previously we proposed a new parameter for speech/music discrimination, the mean of minimum cepstral distances (MMCD), and it outperformed the conventional parameters. One weakness of MMCD is that its performance depends on range of candidate frames to compute the minimum cepstral distance, which requires the optimal selection of the range experimentally. In this paper, to alleviate the problem, we propose a multi-dimensional MMCD parameter which consists of multiple MMCDS with combination of different candidate frame ranges. Experimental results show that the multi-dimensional MMCD parameter yields an error rate reduction of 22.5% compared with the optimally chosen one-dimensional MMCD parameter.
Discriminant analysis using near infrared spectra derived from Korean Flue-cured(KF) and American Flue-cured(AF), and also Korean Burley(KB) and American Burley(AB) tobacco was done to classify flue-cured and burley tobacco as either grown in Korea or grown in the USA. Samples were scanned in the wavelength of 400 ~ 2500 nm by near infrared analyzer(NIRSystem Co., model 6500). The discrimination equations for flue-cured and burley tobacco were developed using partial least square 2 method in Infrasoft International NIRS 3 software package. KF samples used for the development of the discrimination equations were higher contents of total sugar, crude ash and chlorine, and higher value of leaf density and brightness, but lower contents of nicotine, total nitrogen and ether extracts, and higher value of redness than those of AF samples. KB samples were higher contents of nicotine, crude ash and chlorine, but lower contents of ether extracts and value of brightness than those of AB samples. On 3 dimensional graph drawn with 3 principal component scores calculated with 3 principal component from KF and KB sample spectra, KF sample spectra were significantly different from AF, and also KB sample spectra were significantly different from AB. The discrimination equations of flue-cured and burley were developed with 3 principal component, respectively. The discrimination equations for flue-cured and burley had a standard error of 0.03 and 0.04, and a R2 of 0.88 and 0.84, respectively. The tobacco samples used for the development of discrimination equation were perfectly classified as KF and AF by flue-cured discrimination equation, and also perfectly classified KB and AB by burley discrimination equation, respectively. The correct classification rates of KF and AF samples not used for the development of discrimination equations were 9S % (828 out of 869 samples) and 98 % (98 out of 100 samples) by flue-cured discrimination equations, and KB and AB samples were 94%(345 out of 368 samples) and 100%(42 out of 42 samples) by burley discrimination equations, respectively.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.15
no.2
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pp.56-77
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1989
A new concept, namely the error discrimination of a code defined as the capability to not only detect errors from two distinct error sets but also to distinguish between them has been introduced in [SAKA 89a]. Consider $E_+\;and\;E_-$ as the two distinct error sets, namely the positive error set and the negative error set respectively. If a code C is not only capable of detecting any error e in {$E_+,\;E_-$}, but also able to identify the error set to which e belongs then the code is said to be an $E_+\;&\;E_-$ error discriminating code. The error discriminating property enables construction of unidirectional error detecting/correcting codes using asymmetric error control code. We derive here theory for asymmetric t error correcting and d error detecting codes. Furthermore, unidirectional error control code construction methods are introduced using asymmetric error control codes and $E_+\;&\;E_-$ error discriminating codes.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.27
no.3
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pp.207-215
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2016
Objectives: This study aimed to investigate the differences in the facial emotion recognition and discrimination ability between children with attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) and autism spectrum disorder (ASD). Methods: Fifty-three children aged 7 to 11 years participated in this study. Among them, 43 were diagnosed with ADHD and 10 with ASD. The parents of the participants completed the Korean version of the Child Behavior Checklist, ADHD Rating Scale and Conner's scale. The participants completed the Korean Wechsler Intelligence Scale for Children-fourth edition and Advanced Test of Attention (ATA), Penn Emotion Recognition Task and Penn Emotion Discrimination Task. The group differences in the facial emotion recognition and discrimination ability were analyzed by using analysis of covariance for the purpose of controlling the visual omission error index of ATA. Results: The children with ADHD showed better recognition of happy and sad faces and less false positive neutral responses than those with ASD. Also, the children with ADHD recognized emotions better than those with ASD on female faces and in extreme facial expressions, but not on male faces or in mild facial expressions. We found no differences in the facial emotion discrimination between the children with ADHD and ASD. Conclusion: Our results suggest that children with ADHD recognize facial emotions better than children with ASD, but they still have deficits. Interventions which consider their different emotion recognition and discrimination abilities are needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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