Study of terrestrial impact craters is important not only in the field of the solar system formation and evolution but also of the Galactic astronomy. The terrestrial impact cratering record recently has been examined, providing short- and intermediate-term periodicities, such as, ${\sim}26$ Myrs, ${\sim}37$ Myrs. The existence of such a periodicity has an implication in the Galactic dynamics, since the terrestrial impact cratering is usually interpreted as a result of the environmental variation during solar orbiting in the Galactic plane. The aim of this paper is to search for a long-term periodicity with a novel method since no attempt has been made so far in searching a long-term periodicity in this research field in spite of its great importance. We apply the cepstrum analysis method to the terrestrial impact cratering record for the first time. As a result of the analysis we have found noticeable peaks in the Fourier power spectrum appear ing at periods of ${\sim}300$ Myrs and ${\sim}100$ Myrs, which seem in a simple resonance with the revolution period of the Sun around the Galactic center. Finally we briefly discuss its implications and suggest theoretical study be pursued to explain such a long-term periodicity.
We have studied the temporal variation in the North-South asymmetry of the sunspot area during the period from 1874 to 2007. Though the 9-year periodicity is commonly reported, shorter periodicities is still under study. We employ the cepstrum analysis method to analyze the noisy power spectrum of the North-South asymmetry. We demonstrate that the cleaned power spectrum shows reduction of the spurious back-ground noise level. Some of short period peaks in the power spectrum disappear after deconvolution. It should be, however, pointed out that power spectrum might look less noisy because of a filtering process during deconvolution. We conclude by pointing out that a more sophisticate filtering algorithm is required to produce a precise and reliable periodicity estimate.
카메라로부터 얻은 영상은 이를 얻는 과정에서 카메라의 떨림 및 추가되는 노이즈에 의하여 손상을 입을 수 있으며, 이런 과정으로 손상된 영상에는 움직임 번짐현상(motion blur)이 발생하며 이는 영상의 명확도를 현저하게 떨어지게 한다. 움직임 번짐현상은 주파수 영역에서 움직임의 방향으로 주기적인 영점을 발생시키며 그 주기는 움직임의 길이에 반비례한다. 이러한 영점은 원 영상에 의한 영점과 노이즈에 의하여 소실되므로 이들의 영향을 power 영역에서의 평균법으로 최소화시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 원영상과 노이즈의 영향인 최소화된 상태에서 2차원 cepstrum을 통하여 번짐현상을 주기와 방향을 계산해내는 알고리즘을 제안한다.
화자 정규화 방법은 화자 독립 음성인식 시스템에서 음성 인식의 정확성을 높이기 위한 성공적인 방법으로 알려져 왔다. 널리 사용되는 화자 정규화 방법은 maximum likelihood 반의 주파수 warping 방법이다. 본 논문은 주파수 warping 보다 더 좋은 화자 정규화의 성능 개선을 위해 새로운 파워 스펙트럼 warping 방법을 제안한다. 파워 스펙트럼 warping은 멜 주파수 켑스트럼 분석(MFCC) 방법을 이용하며, MFCC 처리 단계에서 필터 뱅크의 파워 스펙트럼을 조절함으로써 화자 정규화를 수행하는 간단한 메커니즘으로 갖는다. 또한 본 논문은 파워 스펙트럼 warping과 주파수 warping 방법을 서로 결합한 hybrid VTN 방법을 제안한다. 본 논문의 실험은 baseline 시스템에 각 화자 정규화 방법을 적용하여 SKKU PBW DB에서 인식 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과를 보면 baseline 시스템의 단어 인식 성능을 기준으로 주파수 warping은 2.06%, 파워 스펙트럼 warping은 3.05%, 그리고 hybrid VTN은 4.07%의 단어 에러 율의 감소를 보였다.
반사음이 포함된 신호의 계측을 통하여 원음의 크기와 반사계수의 크기, 지연시간 등의 추출을 수치적 예를 사용하여 규명해 보았다. 반사계수의 측정시, 폐쇄된 음장에서는 정상파비로 표시되는 단일 주파수 신호를 사용하는 것이 실제 계측시 가장 손쉬운 방법이며, 광역의 주파수 성분에 걸쳐 그 값을 파악할 필요가 있는 경우에는 켑스트럼 상에서 반사파의 효과가 원음과 확연히 구분되는 신호를 사용하는 것이 신호처리 과정에서 불필요한 부담을 제거시켜 준다. 개방 음장에서는 반사파가 1개 밖에 포함되지 않으므로 이 경우에는 PSD 상의데이터 처리를 통하든지 또는 캡스트럼의 재편집을 통하여 원음의 크기와 성분 그리고 반사계수 등을 손쉽게 추출해 낼 수 있다. 광대역 주파수 성분을 가진 음원을 계측에 사용할 경우에는 comb lifter의 적용에 보다 세심한 주의를 기울일 필요가 있으며 켑스트럼 상의 추가 충격응답함수의 식별에 보다 더 합리적인 방법이 강구되어야 할 것이다.
In this paper, we propose effective diagnosis algorithm for hub bearing fault in driving vehicle using acceleration signal and wheel speed signal measured in hub bearing unit or knuckle. This algorithm consists of differential, envelope and power spectrum method. We developed diagnosis system for realizing proposed algorithm. This system consists of input device including acceleration sensor and wheel speed sensor, calculation device using Digital Signal Processor (DSP) and display device using Personal Digital Assistant (PDA). Using this diagnosis system, a driver can see hub bearing fault(flaking) from the vibration in driving vehicle. With early repairing, he can keep good ride feeling and prevent accident of vehicle resulting from hub bearing fault.
환경 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이 논문은 인식 시스템이 잡음에 강인하도록 만들기 위하여, 켑스트럼에 기초한 특징 보상을 수행하는 과정을 제시한다. 이 방법은 부가적인 잡음의 영향을 제거하기 위한 직접적인 스펙트럼 기울기 보상에 기초를 둔다. 잡음 보상 방법은 로그 전력 스펙트럼의 스펙트럼 기울기 계산에 의하여 캡스트럼 영역에서 동작한다. 스펙트럼 보상은 SNR에 의존하는 켑스트럼 평균 보상 방법과 함께 사용된다. 백색 가우스 잡음, 지하철 잡음 및 자동차 잡음에 있는 조건에서, 실험 결과는 제안한 보상 방법이 여러 SNR에서 인식률을 상당히 개선한다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 다양한 전화선 채널에서 수집된 한국통신(KT)의 데이터베이스를 이용하여 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 특징벡터 및 전처리방법을 연구하였다. 먼저 잡음 및 주변 환경 변화에 강인한 갓으로 알려져 있는 특징벡터들을 이용한 인식 성능을 비교하고, 가중 켑스트랄 거리측정 방법을 이용하여 인식시스템의 성능 향상을 검증하였다. 실험 결과, KT의 인식 시스템에서 이용하는 LPC 켑스트럼의 경우에 비하여 PLP(Perceptual Linear Prediction)과 MFCC)Mel Frequency Cepstral Coefficient)등에 대하여 인식률이 향상되었다. 켑스트럼간의 거리측정에 있어서는 RPS(Root Power Sums)와 BPL(Band Pass Lifter)과 같은 가중 켑스트랄 거리측정 함수들이 인식성능 향상에 도움을 주었다. 스펙트럼 차감법(Spectral Subtraction)의 적용은 왜곡에 의한 효과가 커서 인식률이 저하되었지만, RASTA(RelAtive SpecTrAl) 처리방법, CMS(Cepstral Mean Subtraction), SBR(Signal Bias Removal)의 적용시에는 인식 성능 향상을 보였다. 특히, CMS 방법은 간편하면서도 높은 인식 성능 향상을 보였다. 마지막으로, CMS의 실시간 구현을 위한 방법들의 인식 성능을 비교하고, 인식 성능 저하를 막기 위한 개선책을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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