we present a method of sequential speech enhancement, where we infer clean speech signal using a Rao-Blackwellized particle filter (RBPF), given a noise-contaminated observed signal. In contrast to Kalman filtering-based methods, we consider a non-Gaussian speech generative model that is based on the generalized auto-regressive (GAR) model. Model parameters are learned by a sequential Newton-Raphson expectation maximization (SNEM), incorporating the RBPF. Empirical comparison to Kalman filter, confirms the high performance of the proposed method.
Dynamic characteristics are investigated when a nonlinear system showing periodic and chaotic responses under harmonic excitation is exposed to random perturbation. About two well potential problem, probability of homoclinic bifurcation is estimated using stochastic generalized Meinikov process and quantitive characteristics are investigated by calculation of Lyapunov exponent. Critical excitaion is calculated by various assumptions about Gaussian Melnikov process. To verify the phenomenon graphically Fokker-Planck equation is solved numerically and the original nonlinear equation is numerically simulated. Numerical solution of Fokker-Planck equation is calculated on Poincare section and noise induced chaos is studied by solving the eigenvalue problem of discretized probability density function.
한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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pp.698-703
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1994
In the actual sound environment, the random signal often shows a complex fluctuation pattern apart from a standard Gaussian distribution. In this study, an evaluation method for the sound environmnetal system is proposed in the generalized form applicable to the actual stochastic phenomena, by introducing two type information processing methods based on the regression model of expansion series type and the Fuzzy probability. The effectiveness of the proposed method are confirmed experimentally too by applying it to the observed data in the actual noise environment.
Vehicle license plate recognition system is not generalized in Malaysia due to the loose character layout rule and the varying number of characters as well as the mixed capital English characters and italic English words. Because the italic English word is hard to segmentation, a separate method is required to recognize in Malaysian license plate. In this paper, we propose a mixed character level and word level English license plate recognition algorithm using deep learning neural networks. The difference of Gaussian method is used to segment character and word by generating a black and white image with emphasized character strokes and separated touching characters. The proposed deep learning neural networks are implemented on the LPR system at the gate of a building in Kuala-Lumpur for the collection of database and the evaluation of algorithm performance. The evaluation results show that the proposed Malaysian English LPR can be used in commercial market with 98.01% accuracy.
시간영역에서 오디오 신호는 일반화된 가우시안 분포를 갖는다는 사실에 기초하여 BER (Bit Error Rate)이 최소가 되는 ML (Maximum Likelihood) 시험 기반 오디오 워터마크 디코더의 최적 변수추정방법을 제안하였다. 제안한 방법이 기존의 변수추정방법이나 상관관계에 기초한 디코더 보다 성능이 우수함을 실험적으로 증명하였다.
국제적인 금융위기가 연달아 발생하면서, 금융리스크관리의 중요성이 어느 때보다 더 커지고 있다. 금융리스크관리의 주요 현안 가운데 하나는 리스크를 어떻게 측정할 것인가이며, 가장 널리 사용되고 있는 방법이 Value at Risk(VaR)이다. 금융자료가 최근 시장에서처럼 두꺼운 꼬리를 갖는 분포를 보일 때, 우리는 극단치 이론을 이용하여 VaR를 측정하는 방법을 고려할 수 있다. 이 논문에서는 꼬리가 매우 두꺼운 분포를 갖는 자료를 적합시킬 때 많이 사용되는 Peaks over Threshold(POT)를 이용하여 VaR를 측정하는 방법을 연구하였다. POT를 이용하기 위해서는 우선 일반화 파레토 분포(GPD)의 모수를 추정해야 하는데, 여기서 우리는 KOSPI 5분 자료를 이용하여 추정된 VaR의 성능을 살펴봄으로써 세 가지 다른 모수추정 방법을 비교하였다. 또한, Normal Inverse Gaussian(NIG) 분포에서 자료를 생성하여 두 가지 다른 모수추정 방법을 비교하기도 하였다. 이러한 비교를 통하여 KOSPI 수익률 자료의 첨도가 매우 큰 경우에는 최근 제안된 모수추정 방법들이 최대가능도 추정법에 비해 월등히 나은 성능을 보임을 알 수 있었고, 모의실험 자료에서도 같은 결과를 확인하였다.
Guyed mast structures exhibit characteristics such as high flexibility, low mass, small damping ratio, and large aspect ratio, leading to a complex wind-induced vibration response mechanism. This study analyzed the time- and frequency-domain characteristics of the wind-induced response of a guyed mast structure using measured acceleration response data obtained from the Shenzhen Meteorological Gradient Tower (SZMGT). Firstly, 734 sets of 1-hour acceleration samples measured from 0:00 October 1, 2021, to 0:00 November 1, 2021, were selected to study the vibration shapes of the mast and the characteristics of the generalized extreme value (GEV) distribution. Secondly, six sets of typical samples with different vibration intensities were further selected to explore the Gaussian property and modal parameter characteristics of the mast. Finally, the modal parameters of the SZMGT are identified and the identification results are verified by finite element analysis. The findings revealed that the guyed mast vibration shape exhibits remarkable diversity, which increases nonlinearly along the height in most cases and reaches a maximum at the top of the tower. Moreover, the GEV distribution characteristics of the 734 sets of samples are closer to the Weibull distribution. The probability distribution of the structural wind vibration response under strong wind is in good agreement with the Gaussian distribution. The structural response of the mast under wind loading exhibits multiple modes. As the structural response escalates, the first three orders of modal energy in the tower display a gradual increase in proportion.
Time of difference of arrival (TDOA) method using passive sonar sensor array has normally been used to estimate the location of a concealed moving target in underwater environment. Particle filter has been introduced for effective target estimation for non-Gaussian and nonlinear systems. In this paper, we propose a GPU-based acceleration of target position estimation using particle filter and propose efficient embedded system and software architecture. For the TDOA measurement from the passive sonar sensor, we use the generalized cross correlation phase transform (GCC-PHAT) method to obtain the correlation coefficient of the signal using FFT and we try to accelerate the calculation of GCC-PHAT based TDOA measurements using FFT with GPU CUDA. We also propose parallelization method of the target position estimation algorithm using the GPU CUDA to update the state of each particle for the target position estimation using the measured values. The target estimation algorithm was verified using Matlab and implemented using GPU CUDA. Then, we realized the proposed signal processing acceleration system using NVIDIA Jetson TX1 as the target board to analyze in terms of the execution time. The execution time of the algorithm is reduced by 55% to the CPU standalone-operation on the target board. Experiment results show that the proposed architecture is a feasible solution in terms of high-performance and area-efficient architecture.
무선통신 환경의 한정된 주파수 자원에서 신뢰성 있는 고속의 통신방식이 요구되고 있다. 직교 진폭 변조 (QAM) 는 대역폭의 증가없이 고속의 데이터 처리가 가능한 유용한 변조 방식이다. 이제까지 사각형(rectangular) 직교 진폭 변조 (R-QAM) 신호의 일반화된 BER 식은 유도된바 없다. 이 논문에서는 가산성 백색 가우시안 잡음 환경에서 그레이 부호화된 R-QAM의 일반화된 closed-from 형태의 EBR식을 유도하고 분석한다. 먼저 I-ary PAN 신호에 대하여 Irk 4, 8, 16 일 때의 유도하고 이 결과들로부터 유도 과정의 규칙성을 찾아내며, 그 규칙성들로부터 임의의 I-ary PAM 신호에 대한 일반화된 BER 식을 유도한다. R-QAM 신호는 각각 독립적인 동상 성분의 I-ary PAM 과 직교 성분의 J-ary PAM으로 구성되기 때문에 I-ary PAM 의 일반화된 BER 식으로부터 R-QAM 신호에 대한 일반화된 BER 식을 구한다. 또한 SNR이 높을 때에 지배적인 항을 고려한 간단한 근사식도 유도한다.
다양한 종류의 잡음에 의해서 발생하는 음성인식 성능 저하를 보상하기 위해서는 잡음제거가 필수적이다. 마이크로폰 배열을 이용하는 많은 잡음제거 기술 중에서, GSC는 비정상성 잡음을 제거하기 위해서 널리 적용되어 왔다. GSC의 성능은 AMC에 의해서 직접적인 영향을 받는다. 즉, 정확한 목표 음성 신호의 검출은 순수 잡음구간에서의 충분한 잡음제거 및 목표 음성구간에서의 적은 왜곡을 보장하기 위해서 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 고정 빔포밍의 출력과 차단 매트릭스의 출력간의 전력비가 주파수 밴드 단위로 계산되는 향상된 AMC 설계법을 제안한다. 그 후, 밴드별 전력비는 가우시안 혼합에 의해서 각 클래스가 확률적으로 모델링 된다. 실험결과, 제안한 알고리즘이 ROC 및 출력 SNR 관점에서 더 높은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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