We propose and experimentally demonstrate an all-optical radio frequency (RF) spectrum broadening system based on time compression. By utilizing the procedure of dispersion compensation values, the frequency domain is broadened by compressing the linear chirp optical pulse which has been multiplexed by the radio frequency. A detailed mathematical description elucidates that the time compression is a very preferred scheme for spectrum broadening. We also report experimental results to prove this method, magnification factor at 2.7, 8 and 11 have been tested with different dispersion values of fiber, the experimental results agree well with the theoretical results. The proposed system is flexible and the magnification factor is determined by the dispersion values, the proposed scheme is a linear system. In addition, the influence of key parameters, for instance optical bandwidth and the sideband suppression ratio (SSR), are discussed. Magnification factor 11 of the proposed system is demonstrated.
In this paper, we propose the initial optimized structure of the Radial Basis Function Network which is more simple in the part of the structure and converges more faster than Neural Network with the analysis method using Time-Frequency Localization. When we construct the hidden node with the Radial Basis Function whose localization is similar with an approximation target function in the plane of the Time and Frequency, we make a good decision of the initial structure having an ability of approximation.
In this paper, optimal parameters of a hopping pilot beacon are analyzed in a CDMA mobile cellular network. The hopping pilot beacon is used for inter-frequency handoff. It can reduce the number of pilot beacons needed for the inter-frequency handoff by transmitting neighbor frequency pilots periodically through a pilot beacon. The optimal parameters for transmission time and period of the hopping pilot bacon are derived by mathematical approach. It is highly recommended that the optimal values for the hopping pilot beacon under various operation environments.
본 논문에서는 DVB-H 시스템의 성능측정과 적절한 단일주파수망의 셀 커버리지를 연구하기 위하여 컴퓨터를 이용한 모의실험을 수행하였다. 수행된 결과로부터 2K 전송모드가 8K 전송모드에 비하여 도플러 주파수에 강인함을 확인 할 수 있다. 본 논문의 결과는 단일주파수망 설계에 있어 부분적으로 응용될 수 있다.
주파수 영역 광 CDMA방식에 의한 광센서 네트워크에서 접속 가능한 광센서의 수량을 증가시키기 위하여 이득 포화 증폭기를 사용하여 액세스 잡음을 억압한다. 시뮬레이션 분석을 통하여 제안 광센서 네트워크에서 광센서의 스위핑 주파수를 10MHz이하로 설정하고 이득 포화증폭기의 이득을 증가시키면 엑세스잡음이 억압되고, 동시에 접속 가능한 광센서의 수가 종래의 방식에 비해 대폭으로 개선되는 것을 알 수 있다. 요구 SNR이 20dB이고 광센서의 스위핑 주파수가 10MHz일 경우 이득 포화 증폭기의 이득을 10dB로 설정하면 동시에 접속 가능한 광센서의 수가 종래의 방식에 비해 4배 이상으로 개선되는 것을 알 수 있다.
Lee, Won Joon;Youm, Yoosik;Rhee, Yumie;Park, Yeong-Ran;Chu, Sang Hui;Kim, Hyeon Chang
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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제46권6호
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pp.336-345
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2013
Objectives: Research has shown that obesity appears to spread through social ties. However, the association between other characteristics of social networks and obesity is unclear. This study aimed to identify the association between social network characteristics and body mass index (BMI, $kg/m^2$) in an elderly Korean population. Methods: This cross-sectional study analyzed data from 657 Koreans (273 men, 384 women) aged 60 years or older who participated in the Korean Social Life, Health, and Aging Project. Network size is a count of the number of friends. Density of communication network is the number of connections in the social network reported as a fraction of the total links possible in the personal (ego-centric) network. Average frequency of communication (or meeting) measures how often network members communicate (or meet) each other. The association of each social network measure with BMI was investigated by multiple linear regression analysis. Results: After adjusting for potential confounders, the men with lower density (<0.71) and higher network size (4-6) had the higher BMI (${\beta}$=1.089, p=0.037) compared to the men with higher density (>0.83) and lower size (1-2), but not in the women (p=0.393). The lowest tertile of communication frequency was associated with higher BMI in the women (${\beta}$=0.885, p=0.049), but not in the men (p=0.140). Conclusions: Our study suggests that social network structure (network size and density) and activation (communication frequency and meeting frequency) are associated with obesity among the elderly. There may also be gender differences in this association.
This paper presents partial discharge localization in stator winding of generators using multi-conductor transmission line (MTL) and RLC ladder network models. The high-voltage (HV) winding of a 6kV/250kW generator has been modeled by MATLAB software. The simulation results of the MTL and the RLC ladder network models have been evaluated with the measurements results in the frequency domain by applying of the Pearson’s correlation coefficients. Two PD generated calibrator signals in kHz and MHz frequency range were injected into different points of generator winding and the signals simulated/measured at the both ends of the winding. For partial discharge localization in stator winding of generators is necessary to calculate the frequency spectrum of the PD current signals and then estimate the poles of the system from the calculated frequency spectrum. Finally, the location of PD can be estimated. This theory applied for the above generator and the simulation/measured results show the good correlation for PD Location for RLC ladder network and MTL models in the frequency range of kHz (10kHz<f<1MHz) and MHz (1MHz<f<5MHz) respectively.
Modern power systems are very complex and to model them completely is impractical for electromagnetic transient studies. Therefore areas outside the immediate area of interest must be represented by some form of frequency dependent equivalent. The s-domain rational function form of frequency dependent equivalent does not need refitting if the simulation time-step is changed in the electromagnetic transient program. This is because the s-domain rational function coefficients are independent of the simulation time-step, unlike the z-domain rational function coefficients. S-domain rational function fitting techniques for representing frequency dependent equivalents have been developed using Least Squares Fitting(LSF). However it does not suffer the implementation error that exited in this work as it ignored the instantaneous term. This paper Presents the formulation for developing 1 Port Frequency Dependent Network Equivalent(FDNE) with the instantaneous term in S-domain and illustrates its use. This 1 port FDNE have been applied to the CIGRE Benchmark Rectifier test AC system. The electromagnetic transient package PSCAD/EMTDC is used to assess the transient response of the 1 port (FDNE) developed with Thevenin and Norton Equivalent network. The study results have indicated the robustness and accuracy of 1 port FDNE for electromagnetic transient studies.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.713-725
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2022
Mostly, artificial intelligence does not show any definite change in emotions. For this reason, it is hard to demonstrate empathy in communication with humans. If frequency modification is applied to neutral emotions, or if a different emotional frequency is added to them, it is possible to develop artificial intelligence with emotions. This study proposes the emotion conversion using the Generative Adversarial Network (GAN) based voice frequency synthesis. The proposed method extracts a frequency from speech data of twenty-four actors and actresses. In other words, it extracts voice features of their different emotions, preserves linguistic features, and converts emotions only. After that, it generates a frequency in variational auto-encoding Wasserstein generative adversarial network (VAW-GAN) in order to make prosody and preserve linguistic information. That makes it possible to learn speech features in parallel. Finally, it corrects a frequency by employing Amplitude Scaling. With the use of the spectral conversion of logarithmic scale, it is converted into a frequency in consideration of human hearing features. Accordingly, the proposed technique provides the emotion conversion of speeches in order to express emotions in line with artificially generated voices or speeches.
본 논문은 주파수 영역에서 심층 신경망 기반 음성 향상 모델 학습을 위하여 학습 대상과 네트워크 구조에 따라 두 가지 관점에서 성능을 비교 평가한다. 이때, 학습 대상으로는 스펙트럼 매핑과 Time-Frequency(T-F) 마스킹 기법을 사용하였고 네트워크 구조는 실수 네트워크와 복소 네트워크를 사용하였다. 음성 향상 모델의 성능은 데이터 셋 규모에 따라 Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ)와 Short-Time Objective Intelligibility(STOI) 두 가지 객관적 평가지표를 통해 평가하였다. 실험 결과, 네트워크의 종류와 데이터 셋 종류에 따라 적정한 훈련 데이터의 크기가 다르다는 것을 확인하였다. 또한, 데이터의 크기와 학습 대상에 따라 복소 네트워크보다 실수 네트워크가 비교적 높은 성능을 보이기 때문에 총 파라미터의 수를 고려한다면 경우에 따라 실수 네트워크를 사용하는 것이 보다 현실적인 해결책일 수 있다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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