Recently, diagnosis techniques have been investigated to detect a Partial Discharge associated with a dielectric material defect in a high voltage electrical apparatus, However, the properties of detection technique of Partial Discharge aren't completely understood because the physical process of Partial Discharge. Therefore, this paper analyzes the process on surface discharge of polymer insulator using wavelet transform. Wavelet transform provides a direct quantitative measure of spectral content in the time~frequency domain. As it is important to develop a non-contact method for detecting the kaolin contamination degree, this research analyzes the electromagnetic waves emitted from Partial Discharge using wavelet transform. This result experimentally shows the process of Partial Discharge as a two-dimensional distribution in the time-frequency domain. Feature extraction parameter namely, maximum and average of wavelet coefficients values, wavelet coefficients value at the point of $95\%$ in a histogram and number of maximum wavelet coefficient have used electromagnetic wave signals as input signals in the preprocessing process of neural networks in order to identify kaolin contamination rates. As result, root sum square error was produced by the test with a learning of neural networks obtained 0.00828.
본 논문에서는 MFCC를 이용한 GMM 기반의 음성과 혼합 신호 분류 알고리즘을 MPEG의 표준 코덱인 USAC에 적용하였다. 효과적인 패턴 인식을 위해 GMM을 이용하였고, EM알고리즘을 사용하여 최적의 GMM 파라미터를 추출하였다. 제안하는 분류 알고리즘은 두 가지 중요한 부분으로 나뉜다. 첫째는 GMM을 통해 최적의 파라미터를 추출하는 것 이고, 두 번째는 MFCC 값을 이용한 패턴인식을 통해 음성/혼합 신호를 분류하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가한 결과 MFCC를 이용한 GMM 기반의 제안된 방법이 기존 USAC의 방법보다 우수한 음성/혼합 신호 분류 성능을 보였다.
본 논문에서는 임의의 사람이 발성한 음성을 마치 다른 사람이 발성한 것처럼 들리도록 하는 음성변환 기술에 대하여 설명하고, 화자간의 성도 특성과 여기신호 특성 파라미터 변환을 독립적으로 수행하기 위한 변환방법을 실험한다. 성도 특성 파라미터 변환은 입력되는 음성신호에서 LPC (Linear Predictive Cofficient)켑스트럼을 추출하여 선형다변회귀모델에 적용하여 수행하고, 여기신호 특성 파라미터 변환은 잔차신호를 추출하여 LP-PSOLA (Linear Predictive-Pitch Synchronous Overlap and Add) 합성방식을 이용한 화자간의 평균 피치주기 변환으로 수행된다. 실험결과는 선형다변회귀모델과 LP-PSOLA 합성방식을 이용하여 변환된 음성이 대상화자의 음성에 유사함을 보여준다
In this paper, we implemented a robust speech recognizer using the TMS320VC33 DSP. For this implementation, we had built speech and noise database suitable for the recognizer using spectral subtraction method for noise removal. The recognizer has an explicit structure in aspect that a speech signal is enhanced through spectral subtraction before endpoints detection and feature extraction. This helps make the operation of the recognizer clear and build HMM models which give minimum model-mismatch. Since the recognizer was developed for the purpose of controlling car facilities and voice dialing, it has two recognition engines, speaker independent one for controlling car facilities and speaker dependent one for voice dialing. We adopted a conventional DTW algorithm for the latter and a continuous HMM for the former. Though various off-line recognition test, we made a selection of optimal conditions of several recognition parameters for a resource-limited embedded recognizer, which led to HMM models of the three mixtures per state. The car noise added speech database is enhanced using spectral subtraction before HMM parameter estimation for reducing model-mismatch caused by nonlinear distortion from spectral subtraction. The hardware module developed includes a microcontroller for host interface which processes the protocol between the DSP and a host.
The current vision-based approaches for emotion recognition, such as facial expression analysis, have many technical limitations in real circumstances, and are not suitable for applications that use them solely in practical environments. In this paper, we propose an approach for emotion recognition by combining extrinsic representations and intrinsic activities among the natural responses of humans which are given specific imuli for inducing emotional states. The intrinsic activities can be used to compensate the uncertainty of extrinsic representations of emotional states. This combination is done by using PRMs (Probabilistic Relational Models) which are extent version of bayesian networks and are learned by greedy-search algorithms and expectation-maximization algorithms. Previous research of facial expression-related extrinsic emotion features and physiological signal-based intrinsic emotion features are combined into the attributes of the PRMs in the emotion recognition domain. The maximum likelihood estimation with the given dependency structure and estimated parameter set is used to classify the label of the target emotional states.
기초과학과 공학의 다양한 분야에서, 신호와 시스템을 정확하게 표현하고, 신호의 공간적, 시간적 변화로부터 유용한 정보를 획득하기 위한 많은 연구들이 수행되어 왔다. 이러한 분석 방법들에서, 신호를 주파수 성분들의 조합으로서 표현하는 퓨리에 변환은 가장 많은 분야에서 응용되고 있다. 그러나 퓨리에 변환은 시간 정보를 고려하지 않는 변환으로서 응용의 한계성을 지니고 있으므로 이를 극복하기 위해, 웨이브렛 변환을 비롯한 다양한 방법들이 제시되었다. 웨이브렛 변환은 스케일 변수에 따라 변화하는 윈도우를 사용하여 신호를 시간-스케일 공간상에서 표현하는 변환으로서, 다중해상도 분석이 가능하며, 응용환경에 따라 다양한 형태의 함수를 정의할 수 있다. 따라서 본 논문에서 신호의 특징을 검출하기 위해, 퓨리에 변환의 기저함수를 사용하여 웨이브렛 스펙트럼을 분석하였다.
암석의 성인과 변성에 따른 내부구조의 마이크로 특성은 암반의 거동 특성에 영향을 미친다. 본 연구에서는 암석 내부의 구성물질의 분포 특성을 반영하는 엑스레이 단층(X-ray CT) 이미지에 기초한 새로운 암석특성의 평가방안을 고찰하였다. 암석의 불균질 특성 및 이방성 특성의 정량화, 암석의 구성광물 입자의 크기분포 및 형상특성, 공극이미지를 이용한 유동해석, 암석내부의 노출되지 않은 절리면 거칠기 평가 등 전통적인 암석의 시험법으로 측정하기 어려웠던 중요한 암석의 특성들이 X-ray CT 이미지의 분석을 통하여 평가될 수 있다.
Multi-channel magnetocardiography (MCG) has been proposed to detect ischemic heart disease because its sensitivity is quite high comparing with other conventional diagnostic tools. Especially, current map and magnetic field map of MCG provide crucial information on whether myocardiac muscles maintain the normal conduction pathway. In addition, MCG parameters derived from repolarization are useful to detect coronary artery disease. Recently, there was a study reporting that R- and T- wave amplitude are highly correlated with ischemic heart disease. In this study, we studied R- and T-wave amplitude and their ratio as well as MCG parameters. MCG data from 20 young, 20 age-matched controls, and 20 myocardial infarction (MI) patients were analyzed. As a result, MCG parameters showed significant change in MI patients comparing to those of controls. R- and T-wave amplitude of MI patients showed a feature of severe ischemic heart disease even though it was difficult to find consistent values. Further study is needed to reveal the relations between small T-wave amplitude and coronary artery disease.
In this paper, we present a new approach based on an elitist genetic algorithm for the task of aligning the position of a robot gripper using CCD cameras. The vision-based control scheme for the task of aligning the gripper with the desired position is implemented by image information. The relationship between the camera space location and the robot joint coordinates is estimated using a camera-space parameter modal that generalizes known manipulator kinematics to accommodate unknown relative camera position and orientation. To find the joint angles of a robot manipulator for reaching the target position in the image space, we apply an elitist genetic algorithm instead of a nonlinear least square error method. Since GA employs parallel search, it has good performance in solving optimization problems. In order to improve convergence speed, the real coding method and geometry constraint conditions are used. Experiments are carried out to exhibit the effectiveness of vision-based control using an elitist genetic algorithm with a real coding method.
The recording density of HDD is increasing in ratio of 100% each year. Because the increasing of recording density requires the feature of high rotation, fixation and low-noise, fluid hydrodynamic bearing(FDB) has been paid attention to overcome a limitation in ball bearing. Most of researches related to improving performance of FDB have been studied in Japan which has 80% more market share of HDD spindle motor assembly. Main subject of studies are about for the design of the groove shape, manufacturing process of fluid dynamic bearing, performance evaluation and measurement. In HDD, non-repeatable runout(NRRO) is most important parameter which determines the performance of HDD spindle system because NRRO is unpredictable that cannot be compensated in head/slider servo system. In this study, performance evaluation system can measure dynamic behaviors were designed and methodology for calculating imbalance, RRO, and NRRO were proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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