Conventional cepstrum has been widely used to detect echo and fault signals embedded in noise. One of the problems of finding impulse signals using the conventional cepstrum in that it is normally very sensitive to signal to noise ratio (SNR). This paper proposes a signal processing method to detect impulse signal in noisy environment. Because the proposed method minimizes the variance of signal power at a cepstrum domain, it is suggested to be called as minimum variance cepstrum (MV cepstrum). Computer simulations have been performed to understand the characteristics of the MV cepstrum. Both mathematical approach and computer simulations confirmed that the MV cepstrum is a useful technique to detect impulse in noisy environment.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.8
no.6
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pp.153-157
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2008
Recently, electronic devices is produced by multilayer structure, therefore analysis for hidden layers is important nondestructive inspection. This paper presents visibility enhancement methods for the ultrasonic multiple echoes reflected from adhesive layer in the multilayers using digital signal processing. The reflected signals from the multilayers come out interval of the peaks in the power cepstrum. In the experiment, the adhesive layers of settled thickness using epoxy were formed. The reflected signals from the multilayer is detected by pulse-echo method and power cepstrum is processed for enhancement of visibility.
Kim, Young-Tae;Choi, Man-Yong;Kim, Ki-Bok;Park, Hae-Won;Park, Jung-Hak;Yoo, Jun
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.05a
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pp.191-191
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2004
베어링은 회전기계에서 가장 일반적인 구성요소로 베어링의 초기 결함 또는 퇴화현상이 사전에 발견되지 않으면 회전기계의 고장 또는 파손으로 엄청난 손실이 초래될 수 있다. 베어링의 초기 결함을 검출하기 위한 가장 보편적인 방법으로 베어링 진동신호의 특징적인 패턴을 검출하는 것이다.(중략)
In this paper, we propose a pseudo-cepstral representation of line spectrum pair(LSP) frequencies and evaluate speech recognition performance with cepstral lift using the pseudo-cepstrum. The pseudo-cepstrum corresponding to LSP frequencies is derived by approxmating the relationship between LPC-cepstrum and LSP frequencies. Three cepstral liftering procedures are applied to the pseudo-cepstrum to improve the performance of speech recognition. They are the root-power-sums ligter, the general exponential lifter, and the bandpass lifter. Then, the liftered psedudo-cepstra are warped into a mel-frequency scale to obtain feature vectors for speech recognition. Among the three lifters, the general exponential lifter results in the best performance on speech recognition. When we use the proposed pseudo-cepstra feature vectors for recognizing noisy speech, the signal-to-noise ratio (SNR) improvement of about 5~10dB LSP is obtained.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.34
no.4
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pp.290-298
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2014
Ultrasonic thickness measurement is a non-destructive method to measure the local thickness of a solid element, based on the time taken for an ultrasound wave to return to the surface. When an element is very thin, it is difficult to measure thickness with the conventional ultrasonic thickness method. This is because the method measures the time delay by using the peak of a pulse, and the pulses overlap. To solve this problem, we propose a method for measuring thickness by using the power cepstrum and the minimum variance cepstrum. Because the cepstrums processing can divides the ultrasound into an impulse train and transfer function, where the period of the impulse train is the traversal time, the thickness can be measured exactly. To verify the proposed method, we performed experiments with steel and, acrylic plates of variable thickness. The conventional method is not able to estimate the thickness, because of the overlapping pulses. However, the cepstrum ultrasonic signal processing that divides a pulse into an impulse and a transfer function can measure the thickness exactly.
In this paper, the thickness measurement method of adhesive layers of multilayers using power cepstrum signal processing technique has been proposed. The peak values for reflected signal from each layer have been separated by power cepstrum technique. Therefore, thickness of adhesive layers have been measured by the intervals of peak signal. In the experiment, the adhesive layers of 0.5mm-0.75mm thickness using epoxy(2-Ton and Plastic Steel Putty(A)) between the aluminum and the brass were formed. The adhesive layer thickness which is calculated with data of reflected signal by ultrasonic pulse-echo method was within error 1.34% of the measured values.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.9C
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pp.876-883
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2003
In this paper, we propose an algorithm for organ recognition in ultrasound images using log power spectrum. The main procedure of the algorithm consists of feature extraction and feature classification. In the feature extraction, as a translation invariant feature, log power spectrum is used for extracting the information on echo of the organs tissue from a preprocessed input image. In the feature classification, Mahalanobis distance is used as a measure of the similarity between the feature of an input image and the representative feature of each class. Experimental results for real ultrasound images show that the proposed algorithm yields the improvement of maximum 30% recognition rate than the recognition algorithm using power spectrum and Euclidean distance, and results in better recognition rate of 10-40% than the recognition algorithm using weighted quefrency complex cepstrum.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.4
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pp.349-355
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2015
Underwater robots generally show better performances for tasks than humans under certain underwater constraints such as. high pressure, limited light, etc. To properly diagnose in an underwater environment using remotely operated underwater vehicles, it is important to keep autonomously its own position and orientation in order to avoid additional control efforts. In this paper, we propose an efficient method to assist in the operation for the various disturbances of a remotely operated vehicle for the diagnosis of underwater structures. The conventional AHRS-based bearing estimation system did not work well due to incorrect measurements caused by the hard-iron effect when the robot is approaching a ferromagnetic structure. To overcome this drawback, we propose a sensor fusion algorithm with the camera and AHRS for estimating the pose of the ROV. However, the image information in the underwater environment is often unreliable and blurred by turbidity or suspended solids. Thus, we suggest an efficient method for fusing the vision sensor and the AHRS with a criterion which is the amount of blur in the image. To evaluate the amount of blur, we adopt two methods: one is the quantification of high frequency components using the power spectrum density analysis of 2D discrete Fourier transformed image, and the other is identifying the blur parameter based on cepstrum analysis. We evaluate the performance of the robustness of the visual odometry and blur estimation methods according to the change of light and distance. We verify that the blur estimation method based on cepstrum analysis shows a better performance through the experiments.
The method of vocal tract normalization has been known as a successful method for improving the accuracy of speech recognition. A frequency warping procedure based low complexity and maximum likelihood has been generally applied for vocal tract normalization. In this paper, we propose a new power spectrum warping procedure that can be improve on vocal tract normalization performance than a frequency warping procedure. A mechanism for implementing this method can be simply achieved by modifying the power spectrum of filter bank in Mel-frequency cepstrum feature(MFCC) analysis. Experimental study compared our Proposal method with the well-known frequency warping method. The results have shown that the power spectrum warping is better 50% about the recognition performance than the frequency warping.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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