In this paper, we propose a Linear Prediction (LP) analysis-based feature for detecting Snapping Shrimp (SS) Noise (SSN) in underwater acoustic data. SS is a species that creates high amplitude signals in shallow, warm waters, and its frequent and loud sound is a major source of noise. The proposed feature takes advantage of the characteristic of SSN, which is sudden and rapidly disappearing, by using LP analysis to detect the exact noise interval and reduce the effects of SSN. The error between the predicted and measured value is large and results in effective SSN detection. To further improve performance, a constant false alarm rate detector is incorporated into the proposed feature. Our evaluation shows that the proposed methods outperform the state-of-the-art MultiLayer-Wavelet Packet Decomposition (ML-WPD) in terms of receiver operating characteristic curve and Area Under the Curve (AUC), with the LP analysis-based feature achieving a higher AUC by 0.12 on average and lower computational complexity.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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한국소음진동공학회 1996년도 추계학술대회논문집; 한국과학기술회관, 8 Nov. 1996
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pp.142-147
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1996
For prediction and control of sound, acoustic systems must be modeled. Because sound systems like exhaust systems are very difficult to calculate mathematically, this study presents a method to determine experimentally the order of poles by transfer function. When designing a control system by traditional methods the exact model order and coefficient of the system to be controlled must be determined. But in acoustic systems, where systems to be controlled are very complex, mathematical interpretation is almost always impossible. Therefore transversal filters using trial and error methods to determine model order of a system are used to design a system. Compared to mathematical models with poles, transversal filters, in which the model order becomes relatively large, have the disadvantage of prolonged processing time and marked time delay. This study presents a method to determine experimentally the order of poles in a system model with poles and zeroes. Also, the validity of this method was verified mathematically and confirmed by application in general simple models and acoustic tube simulators.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권4호
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pp.1248-1266
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2012
This paper presents a multilevel reversible data hiding method based on histogram shifting which can recover the original image losslessly after the hidden data has been extracted from the stego-image. The method of prediction is adopted in our proposed scheme and prediction errors are produced to explore the similarity of neighboring pixels. In this article, we propose two different predictors to generate the prediction errors, where the prediction is carried out using the center prediction method and the JPEG-LS median edge predictor (MED) to exploit the correlation among the neighboring pixels. Instead of the original image, these prediction errors are used to hide the secret information. Moreover, we also present an improved method to search for peak and zero pairs and also talk about the analogy of the same to improve the histogram shifting method for huge embedding capacity and high peak signal-to-noise ratio (PSNR). In the one-level hiding, our method keeps image qualities larger than 53 dB and the ratio of embedding capacity has 0.43 bpp (bit per pixel). Besides, the concept with multiple layer embedding procedure is applied for obtaining high capacity, and the performance is demonstrated in the experimental results. From our experimental results and analytical reasoning, it shows that the proposed scheme has higher PSNR and high data embedding capacity than that of other reversible data hiding methods presented in the literature.
Interaction between the unsteady flow emitted from the blade of the centrifugal fan and the volute tongue region of fan duct is known as the main noise source of the centrifugal fan. In this paper, the relative contributions of the volute tongue region of the centrifugal fan is analyzed to utilize as the foundation data of low noise design. The internal hybrid CAA (Computational Aero-Acoustics) method is used to predict noise radiated from the main noise source. This method is the noise prediction technique using CFD (Computational Fluid Dynamics), Acoustic analogy, and BEM(Boundary Element Method). The relative contributions of the centrifugal fan volute tongue region using the hybrid CAA method show that the region between the cut-off and the scroll has high contribution than the region between the cut-off and the outlet and the hub region of blade has high contribution than the shroud region of blade. These results is utilized as the important data for the development of low noise centrifugal fan.
This paper proposes a link adaptation method for Underwater Internet of Things (IoT), which reduces power consumption of sensor nodes and improves the throughput of network in underwater IoT network. Adaptive Modulation and Coding (AMC) technique is one of link adaptation methods. AMC uses the strong correlation between Signal Noise Rate (SNR) and Bit Error Rate (BER), but it is difficult to apply in underwater IoT as it is. Therefore, we propose the machine learning based AMC technique for underwater environments. The proposed Modulation Coding and Scheme (MCS) prediction model predicts transmission method to achieve target BER value in underwater channel environment. It is realistically difficult to apply the predicted transmission method in real underwater communication in reality. Thus, this paper uses the high accuracy BER prediction model to measure the performance of MCS prediction model. Consequently, the proposed AMC technique confirmed the applicability of machine learning by increase the probability of communication success.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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pp.427-432
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1999
When a high-speed train enters a tunnel, a compression wave is generated. This wave subsequently emerges from the exit portal of the tunnel, which causes an impulsive noise called 'Sonic boom' or 'micro-pressure wave'. In the present study, new method is presented for prediction of sonic boom noise, especially focusing on the effect of the nose shape of the train on the resultant noise. Acoustic theory for monopole source is used to represent a nose shape of the train in wave equation. Compression wave propagation in tunnel considering tunnel track condition and emission of sonic boom was calculated. The predicted compression waves and impulsive sound waves are compared with recent measurements, and show reasonable agreements.
This paper presents the application of the substrctural analysis based on the frequency responses for the prediction of the interior noise in a car. The complex trimmed body with the high modal density is presented by the experimental data. Finite element model presents the powertrain and its subframes with the lower modal density. The substructural analysis based on the frequency responses combines the frequency response functions from the numerical analysis and the experiments. It describes the interior noise successwfully. Using this method we can pick up the most dominant paths for the booming noise and predict the effects of the design changes easily.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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한국소음진동공학회 2007년도 춘계학술대회논문집
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pp.891-896
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2007
Noise radiated from the powertrain is an important factor of the vehicle interior noise. In this paper, Finite Element(FE) model and Boundary Element(BE) models were created. The FE model was updated by doing a correlation between experimental modal analysis(EMA) values and finite element analysis(FEA) values. Main bearing forces were calculated using a running modal data. The forced vibration analysis was simulated using the software MSC/NASTRAN, and the radiated noise was predicted using the software LMS/VIRTUAL.LAB.
This study is compare to model-based analysis and experimental data of the response characteristic of interior impulse noise. Interior impulse noise and the pressure response characteristics of the building structure on its analysis are presented the impulse pressure acting on the rear wall 90 N-sec. The force acting on the wall $CFD^{{+}{+}}$ which are compared measurement and simulation analysis. Results of simulation and measurement data were shown. In this study, a high dimension of the degree of virtual space in the numerical space of the lesser degree in order to calculate folding method was applied. The results of this study contribute safety evaluation and model development for the interior impulse noise that affects the basic data for the interior impulse noise model validate for the physical quantity prediction.
Traffic noise estimation models are useful in evaluation of the noise pollution in current circumstances. They are helpful tools for design and planning new roads and highways. Measurement of average traffic noise level is possible when traffic speed and volume are known. The objective of this study was to devise a model for prediction of highway traffic noise levels based on current traffic variables in Iran. The design of this model was to take the impact of traffic congestion into consideration and to be field tested. This study is a library research augmented by field study conducted on Saeedi Highway located south west of Tehran. The period for the field study lasted 5 days from 7-12 February, 2013. This study examined liner and non-liner methods in formulation of its model. Liner method without a fixed coefficient was the best fit for the intended model. The proposed model can serve as a decision making tool to estimate the impact of key influential factors on sound pressure levels in urban areas in Iran.
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