Although reachers have studied for a long time, they don't make criteria for anesthesia depth. anesthetists can't make a prediction about patient's reaction. Therefor, patients have potential risk such as poisonous side effect late-awake, early-awake and strain reaction. EEG are received from twenty-five patients who agreed to investigate themselves during operation with Enflurane-anesthesis in progress of anesthesia. EEG are divided pre-anesthesia, before incision of skin, operation 1, operation 2, awaking, post-anesthesia by anesthesia progress step. EEG is applied pre-processing, base line correct, linear detrend to get more reliable data. EEG data are handled by electronic processing and the EEG data are calculated by bicoherence. During pre-anesthesia and post anesthesia, appearance rate of bicoherence value is observed strong appearance rate in high frequency range($15\~30Hz$). During the anesthesia of patient, a strong appearance rate is revealed the low frequency area(0~10Hz). After bicoherence is calculated by percentage of a appearance rate, that is, Bicpara$\#$1, Bicpara$\#$2, Bicpara$\#$3 and Bicpara$\#$4 parameter are extracted. In result of bicoherence analysis, Bicpara$\#$2 and Bicpara#4 are considered that the best parameter showed progress of anesthesia effectively. And each separated bicoherence are calculated by average bicoherence's numerical value, divide by 2 area, appear by each BicHz$\#$1, BicHz$\#$2, and observed BicHz$\#$1/BicHz$\#$2's change. In result of bicoherence analysis, BicHz$\#$1, BicHz$\#$2 and BicHz$\#$1/BicHz$\#$2 are considered that the best parameter showed progress of anesthesia effectively. In conclusion, I confirmed the anesthesia progress phase, concluded to usefulness of parameter on bispectrum and bicoherence analysis and evaluated the depth of anesthesia. In the future, it is going to use for doctor's diagnosis and apply to protect an medical accident owing to anesthesia.
Hamza, Amad;Jan, Tariqullah;Jehangir, Asiya;Shah, Waqar;Zafar, Haseeb;Asif, M.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제11권2호
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pp.529-536
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2016
In this paper we proposed an unsupervised algorithm to estimate the reverberation time (RT) directly from the reverberant speech signal. For estimation process we use maximum likelihood estimation (MLE) which is a very well-known and state of the art method for estimation in the field of signal processing. All existing RT estimation methods are based on the decay rate distribution. The decay rate can be obtained either from the energy envelop decay curve analysis of noise source when it is switch off or from decay curve of impulse response of an enclosure. The analysis of a pre-existing method of reverberation time estimation is the foundation of the proposed method. In one of the state of the art method, the reverberation decay is modeled as a Laplacian distribution. In this paper, the proposed method models the reverberation decay as a Gamma distribution along with the unification of an effective technique for spotting free decay in reverberant speech. Maximum likelihood estimation technique is then used to estimate the RT from the free decays. The method was motivated by our observation that the RT of a reverberant signal when falls in specific range, then the decay rate of the signal follows Gamma distribution. Experiments are carried out on different reverberant speech signal to measure the accuracy of the suggested method. The experimental results reveal that the proposed method performs better and the accuracy is high in comparison to the state of the art method.
최근 발전소의 첨단기술을 적용한 설비들이 대형화되고, 발전기의 정지나 사고 등으로 막대한 유지보수 비용을 필요로 하고 있다. 따라서 이러한 기계설비들의 운전 상태를 감시하고 고장을 예측할 수 있는 새로운 진단장치의 개발이 요구된다고 본다. 본 연구는 이러한 점에 착안하여 기계들의 정상/비정상 운전 상태를 정상레벨/비정상레벨/주의레벨/위험레벨/고장 즉 5단계로 세분화하고 각 단계별 판별기준을 정하여 운전 중 발생하는 기기들의 신호를 취득 및 분석하여 기기들의 정지 없이 기기의 운전 상태를 실시간 판별할 수 있는 시스템을 개발한다. 이를 위하여, 영역분할 알고리즘에 기반하여 기기의 운전 상태를 주파수특성 행렬로 표시하는 방법을 고안하였다. 각 기기들의 운전 상태를 간략히 피크코드화하고, 이 피크코드를 바코드처럼 활용할 수 있도록 발전설비 기기에 부착함으로서 기기의 운전상태 관리를 시스템화 할 수 있도록 하였다. 5단계 중 주의레벨에서 기기들의 예방정비를 수행하여 발전소의 경제적이고 안정적인 운전효율을 높이는 것이 궁극적 목표이며, 현장 적용 시의 이동성을 고려하여 노트북 컴퓨터로 신호취득에서 판별까지 가능하도록 알고리즘을 개발하였다.
본 논문에서는 유색잡음에 의해 오염된 음성신호의 음성향상 알고리즘을 제안한다. 유색잡음과 음성신호가 서로 상관이 없을 경우 유색잡음은 백색화 변환을 통해 무색잡음으로 변환된다. 이 변환된 신호를 음성신호 향상을 위한 일반화된 부공간 접근법에 적용한다. 전처리 과정에서의 백색화 변환으로 발생되는 음성 스펙트럼 왜곡은 제안한 알고리즘의 후처리를 통해 역 백색화하여 복구한다. 제안한 알고리즘의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다. 사용한 유색잡음은 자동차 잡음과 멀티 토커 배블 잡음이다. AURORA 및 TIMIT 데이터 베이스에서 취득한 데이터로 실험했을 때 제안하는 방법이 신호대잡음비 및 스펙트럼 왜곡 측면에서 기존 접근법보다 개선됨을 확인하였다.
멀티터치 관련 연구는 전반사 장애 현상(FTIR: Frustrated Total Internal Reflection)의 원리를 기반으로 기존 방법을 이용하여 단지 구현하는 것이 대부분이다. 또한 멀티 터치점(Blob-Points) 검출이나 사용자 제스쳐 인식에 있어서 성능 향상을 위한 소프트웨어적 해법에 관한 연구는 드문 실정이다. 따라서 본 논문에서는 확산 투광(DI: Diffused Illumination) 방식을 기반으로 개선된 터치점 검출과 사용자 제스쳐 인식에 의한 멀티터치 테이블-탑 디스플레이를 구현한다. 제안된 방법은 실행 중인 어플리케이션 내의 객체들을 위한 동시 변형 멀티터치 명령을 지원하며, 제안한 사전 테스팅(Pre-Testing) 방법에 의해서 멀티 터치점 검출 과정에서 시스템 지연 시간의 감소가 가능하다. 구현된 멀티터치 테이블-탑 디스플레이 장치는 OSC(Open Sound Control) 프로토콜을 기반으로 하는 TUIO(Tangib1e User Interface Object) 환경에서 Flash AS3 어플리케이션을 제작하여 시뮬레이션 한 결과 최대 37% 시스템 지연 시간의 감소와 멀티터치 제스쳐 인식에서 성공적인 결과를 보였다.
본 논문은 실명(loss of eyesight)의 원인 중 하나인 녹내장의 진행과 진단 등의 의료 정보제공을 목적으로 양방향 곡선 전개 방식을 이용하여 망막 영상에서 시신경 원판(optic disk)의 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 정확한 경계 검출을 위하여 PDE 기반의 Image inpainting 방법으로 시신경 원판 위를 지나는 혈관을 제거하고 전처리 과정에서 발생하는 잡음제거와 경계의 보존을 위해 비등방성 필터링(anisotropic filtering)을 행한다. 혈관이 제거된 망막 영상에서 시신경 원판의 경계 검출은 초기 곡선에 강인한 양방향 곡선 방식으로 검출한다. 실험결과, 제안한 방법이 전체영상의 블러링 현상뿐만 아니라 시신경 원판 경계의 블러링 현상을 줄일 수 있었고, 기존의 방법에 비하여 정확한 경계를 검출할 수 있었다.
실내 환경에서 자율이동 로봇은 방향의 전환과 움직임에 있어서 많은 제약이 따른다. 본 연구는 이런 제약을 해결하기 위하여 수평, 대각이동이 가능한 Omni-Directional Wheel을 로봇 구동부에 적용하였다. 하지만 Slip에 의해서 동력을 얻는 Omni Directional Wheel 구동방식은 Slip에 의한 오차가 발생하는 문제점이 있었다. 이 문제점을 해결하기 위해 개발된 Slip 보정 알고리즘은 하나의 타일을 지날 때마다 외곽선을 추출하고, 추출된 외곽선과 로봇의 절대방위가 이루는 각도를 비교하여 오차가 발생할 경우 로봇의 절대방위를 수정하게 한다. 또한 로봇은 보안기능과 서비스 기능을 수행한다. 보안기능은 차 영상을 이용하여 움직임을 감지한다. 서비스 기능으로는 로봇에 입력되는 영상을 일반사용자에게 다중전송 하고, 간단한 이동명령이 있다. 본 연구에서 제안한 로봇 시스템은 실제 사무실에서 사용가능한 하나의 모델이 될 수 있다.
곰소만의 기반암과 상부 층서들을 규명하기 위해 짧은 측선의 탄성파 반사법탐사가 수행되었다. 이 연구는 주로 자료 처리에서 신호대잡음을 높임으로써 기반암을 규명하는데 초점을 두었다. 자료처리의 주요과정은 종합 전후과정에서 모두 큰 진폭의 잡음에 가려진 신호성분을 향상시키는데 중점을 두었으며 시변필터, 불량 트레이스 제거, f-k 필터와 NMO 보정 후의 뮤팅 등이 이에 포함된다. 이 연구에서 규명된 기반암과 상부 층서들은 이전에 수행된 MT자료의 결과와 대체로 일치하며 당시에 자료질의 한계로 규명되지 못한 측선 중앙부근에서 기반암 표면이 약 30m 깊이의 수평층으로 나타났다.
심전도 신호에는 근 잡음과 전원잡음 둥의 잡음이 섞이는 경우가 많다. 이러한 잡음들은 심전도 신호의 주요 주파수 성분에 비하여 상대적으로 고주파 성분이지만 전체적으로 보면 주파수 스펙트럼이 중첩된다. 본 논문에서는 연속적으로 변하는 차단주파수를 가지는 시변 저역통과 디지털필터를 이용하여 원신호의 왜곡을 최소화하면서 잡음을 제거하는 신호처리 방법에 대하여 기술한다 이 필터는 차단주파수 제어기와 가변차단주파수 저역통과필터로 구성된다. 차단주파수 제어기는 잡음이 포함된 심전도 신호로부터 신호의 기울기를 이용하여 차단주파수 제어 신호를 생성한다. 가변차단주파수 저역통과필터의 구현을 위해서 본 논문에서는 컨벡스 조합 필터와 계수보간 필터로 불리는 새로운 두 가지 필터 설계방법을 제안하였으며, 이 두 가지 방법을 이용함으로써 저역통과필터의 차단주파수를 임의의 제한된 구간에서 연속적으로 변화시키는 것이 가능하였다. 고주파 잡음이 첨가된 심전도 신호에서 가변차단주파수 저역통과필터의 잡음 제거 능력이 우수함을 보였으며, 본 논문에서 제안된 가변차단주파수 저역퉁과필터는 심전도 신호의 전처리에 유용하게 사용되어질 것으로 판단된다. 특히, 제어된 환경이 아닌 일상생활 환경에서 심전도를 측정하는 재택건강관리 시스템에서 신호의 품질을 개선하는 데에 효과가 있을 것으로 기대한다.
최근 용접공정은 무인화 및 자동화 시스템의 구축이 급속하게 발전하고 있으며 정확한 용접현상의 해석을 위하여 여러 가지 신호처리 알고리즘을 적용하고 있다. 본 논문에서는 아크용접의 모니터링시스템의 구성에 있어서 용접 품질을 실시간으로 판단할 수 있는 효율적인 신경회로망을 제시하고, 학습 데이터의 선정을 위한 전처리 과정을 제시하며, 학습된 신경회로망을 이용하여 실제 용접이 이루어지는 파형에 대한 평가를 보다 정밀하고 정확하게 평가 할 수 있는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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