An alternative state estimation filtering algorithm is designed for continuous time systems with noises as well as control input. Two kinds of estimation filters, which have different measurement memory structures, are operated selectively in order to use both filters effectively as needed. Firstly, the estimation filter with infinite memory structure is operated for a certain continuous time system. Secondly, the estimation filter with finite memory structure is operated for temporarily uncertain continuous time system. That is, depending on the presence of uncertainty, one of infinite memory structure and finite memory structure filtered estimates is operated selectively to obtain the valid estimate. A couple of test variables and declaration rule are developed to detect uncertainty presence or uncertainty absence, to operate the suitable one from two kinds of filtered estimates, and to obtain ultimately the valid filtered estimate. Through computer simulations for a continuous time aircraft engine system with different measurement memory lengths and temporary model uncertainties, the proposed state estimation filtering algorithm can work well in temporarily uncertain as well as certain continuous time systems. Moreover, the proposed state estimation filtering algorithm shows remarkable superiority to the infinite memory structure filtering when temporary uncertainties occur in succession.
Studies the reaction mechanism and optimal reaction condition of the process of preparing sodium isocyanate, by means of heating of sodium carbonate and urea. Proposing, at the sametime, the quantitative analyzing method of sodium isocyanate in the presence of impurities of $Na_{2}CO_{3}$, urea and biuret. 1. Sodium isocyanate could be prepared by means of heating reaction of sodium carbonate and urea. 2. Adding urea into the heated sodium carbonate is reasonable. 3. Quantitative analysis of sodium isocyanate in the presence of impurities, $Na_{2}CO_{3}$, urea and biuret could be done by the following method:-adding nitrobarite solution into sample solution in order to remove $CO_{3}"$ and neutralize the solution, filtering off $BaCO_{3}$, and then precipitating isocyanate as a silver salt, filtering off AgNCO, and then, titrating remaining $AgNO_{3}$ with $NH_{4}SCN$, (indicator $FeNH_{4}(SO_{4})_{2})$/TEX>
This paper proposes an efficient feature vector processing technique to guard the Speech Emotion Recognition (SER) system against a variety of noises. In the proposed approach, emotional feature vectors are extracted from speech processed by comb filtering. Then, these extracts are used in a robust model construction based on feature vector classification. We modify conventional comb filtering by using speech presence probability to minimize drawbacks due to incorrect pitch estimation under background noise conditions. The modified comb filtering can correctly enhance the harmonics, which is an important factor used in SER. Feature vector classification technique categorizes feature vectors into either discriminative vectors or non-discriminative vectors based on a log-likelihood criterion. This method can successfully select the discriminative vectors while preserving correct emotional characteristics. Thus, robust emotion models can be constructed by only using such discriminative vectors. On SER experiment using an emotional speech corpus contaminated by various noises, our approach exhibited superior performance to the baseline system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.12
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pp.67-73
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2010
In SIP(Session Initiation Protocol) environment, the presence event notification operation makes presence service user to recognize presence information status changes of the other party. In conventional method, the user should send each SIP SUBSCRIBE message containing the address of the other party to the presence server. Furthermore each presence subscription requires refresh messages, and the amount of notification messages from the other party becomes large. These facts increases network traffic and the load of presence server. In this paper, to solve these problems a new presence list service has been suggested. It uses a presence list consists of URI of the other party and make it possible to subscribe by using one SUBSCRIBE message. So this method decreases the amount of SUBSCRIBE messages and refresh messages, and it also decreases the amount processing event notification messages from the subscribed the other party. And to increase the efficiency, a presence filtering method which enables to include some parts of selected presence information into the notification message body has been also suggested. The implemented system can reduce SIP message related network traffic and message processing time of the presence server. The performance of this proposed system has been evaluated by experiments, and the results showed decreasing of server processing time.
This paper considers the problem of state estimation in linear continuous-time systems with multi-sensor environment and observation uncertainties. We propose two suboptimal filtering algorithms for these types of systems. The filtering algorithms consist of two steps: The local optimal Kalman estimates are computed at the first step. And, these local estimates are lineally fused at the second step. The implementation of the two-step filtering algorithms needs a lower memory demand than the optimal Kalman and adaptive Lainiotis-Kalman filters. In consequence of parallel structure of the proposed filters, the parallel computers can be used for their design. The examples exhibit the effect of common noise on the performance of fusion of the local Kalman estimates based on observations from different sensors and in the presence of uncertainties.
Hydrogen gas sensors were fabricated using $PdO_x$ loaded with SWNTs. The nanoparticle powders of $SWNT_s-PdO_x$ composite were deposited on Si wafer substrates by a vacuum filtering deposition method. The fabricated sensors were tested against hydrogen gas. The composition ratio that exhibited the highest response to hydrogen gases was SWNTs : $PdO_x$ = 98 : 2 in wt% ratio at operating temperature of about $150^{\circ}C$. The response and recovery times were shorter than 1.0 min. in presence of 1000 ppm hydrogen.
The detection and measurement of faint features in cometary image is generally troublesome due to the high value of the ratio of the brightness of the nucleus to the tail, the large size and low surface brightness of the coma and tail and the disturbing presence of field stars trails. The image processing is based on background removal by median filtering. Sample results are shown for the case study of comet 73P/Schwassmann-Wachmann 3.
In recent years, medical image diagnosis has growing significant momentous in the medicinal field. Brain and lung image of patient are distorted with salt and pepper noise is caused by moving the head and chest during scanning process of patients. Reconstruction of these images is a most significant field of diagnostic evaluation and is produced clearly through techniques such as linear or non-linear filtering. However, restored images are produced with smaller amount of noise reduction in the presence of huge magnitude of salt and pepper noises. To eliminate the high density of salt and pepper noises from the reproduction of images, a new efficient fuzzy based median filtering algorithm with a moderate elapsed time is proposed in this paper. Reproduction image results show enhanced performance for the proposed algorithm over other available noise reduction filtering techniques in terms of peak signal -to -noise ratio (PSNR), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), image enhancement factor (IMF) and structural similarity (SSIM) value when tested on different medical images like magnetic resonance imaging (MRI) and computer tomography (CT) scan brain image and CT scan lung image. The introduced algorithm is switching filter that recognize the noise pixels and then corrects them by using median filter with fuzzy two-sided π- membership function for extracting the local information.
In this paper, a new decomposition method of the interference EMG signal using MAMDF filtering and digital signal processor. The efficient software and hardware signal processing techniques are employed. The MAMDF filter is employed in order to estimate the presence and likely location of the respective templates which may include in the observed mixture, and high-resolution waveform alignment is employed in order to provide the optimal combination set and time delays of the selected templates. The TMS320C25 digital signal processor chip is employed in order to execute the intensive calculation part of the software. The method is verified through a simulation with real templates which are obtain ed from needle EMG. As a result, the proposed method provides an overall speed improvement of 32-40 times.
In this paper, a synthesis technique for nonuniform filtering structures to be employed in active integrated antenna layouts is presented. The idea is to suppress the higher harmonic contribution due to the presence of nonlinear components through a nonuniform transmission line properly designed via Orlov's synthesis formula. The theory presented is applied here to synthesize an amplifier-based active antenna layout for wireless local area network (WLAN) purposes working at 2.4 GHz. The numerical results presented show the capabilities of the proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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