Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.6
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pp.67-75
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1993
ECG pattern was classified using a back-propagation neural network. An improved feature extractor of ECG is proposed for better classification capability. It is consisted of preprocessing ECG signal by an FIR filter faster than conventional one by a factor of 5. QRS complex recognition by moving-window integration, and peak extraction by quadratic approximation. Since the FIR filter had a periodic frequency spectrum, only one-fifth of usual processing time was required. Also, segmentation of ECG signal followed by quadratic approximation of each segment enabled accurate detection of both P and T waves. When improtant features were extracted and fed into back-propagation neural network for pattern classification, the required number of nodes in hidden and input layers was reduced compared to using raw data as an input, also reducing the necessary time for study. Accurate pattern classification was possible by an appropriate feature selection.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.12
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pp.1231-1234
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2006
In this study, we detected electromagnetic waves generated in an enclosed switchgear and applied various statistical methods for detecting signals. We calculated the various statistical factors via the appropriate statistical methods. Further, we used these statistics to recognize the characteristics for each pattern by identifying the partial discharge in each case for normal, proceeding and abnormal states. The characteristics of electromagnetic wave patterns occurred in various states at electric power facilities and were used as an output variable for more efficient diagnosis. In this paper, we confirmed that the pattern of partial discharge signal can be used as one of the factors used to analyze the insulation state and to consider while estimating diagnosis of insulation states by recognizing the signal pattern to intelligence. We will utilize the proposed diagnosis method to determine insulation degradation states.
In this paper, one chip PWM pattern generator which eliminates time delay of computations and improves utilization factor of voltage is proposed. Both amplitude of sinusoidal signal and triangular signal are directly controlled. Thus, time delay of computations can be eliminated, and it is possible to track accurately instantaneous current for a sudden change of load with microprocessor 80C196KC. In addition, setting dead-time is also possible for wide range. From experimental work with inverter system for driving induction motor, the validity of proposed one chip PWM pattern generator is verified.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.18
no.12
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pp.1256-1261
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2008
This paper proposes a way to measure the displacement of a multi-point by using a pattern recognition from video signal. Generally in measuring displacement, gab sensor, which is a displacement sensor, is used. However, it is difficult to measure displacement by using a common sensor in places where it is unsuitable to attach a sensor, such as high-temperature areas or radioactive places. In this kind of places, non-contact methods should be used to measure displacement and in this study, images of CCD camera were used. When multi-point is measure by using a pattern recognition, it is possible to measure displacement with a non-contact method. It is simple to install and multi-point displacement measuring device so that it is advantageous to solve problems of spatial constraints.
In this paper, we design the pattern generator circuits using PLDs(Programmable Logic Devices). The pattern generator is the circuit which generates the test pattern signal for the inspection of logical defects of semiconductor products. The proposed circuits are designed by the PLD design tool(MAX+ II of ALTERA). Also the designed circuits are simulated for the verification of the designed ones. The simulation results have a good performance.
Park, Sung Min;Sah, Sung Jin;Oh, Kwang Myung;Lee, Hui Sung
Journal of Auto-vehicle Safety Association
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v.8
no.1
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pp.19-25
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2016
As new car technology is developing, temporal interaction is needed in automotive. Rhythmic pattern is one of the practical examples of temporal interaction in vehicle. To recognize rhythmic pattern and its input medium, dictionary learning is applicable algorithm. In this paper, performance and memory requirement of the learning algorithm is tested and is sufficiently good for use this acoustic sound.
The speech signal processing in the auditory system can be analysized based on two representations : Average discharge rate and Temporal discharge pattern. But the average discharge rate representation is restricted by the narrow dynamic range because of the rate saturation and the two tone suppression phenomena, and the temporal discharge pattern representation needs a sophisticate frequency analysis and synchrony measure. In this paper, a simple representation is proposed : using a model considering the interaction of Cochlear fluid-BM movement and a haircell model, the feature of speech signals (formant frequency and pitch of vowels) is easily estimated in the Average Synchronized Rate.
In this paper, the primitive and double combined motion classification of the arm is discussed using pattern recognition of EM signal. The EM signals are detected from Ag-Ag/Cl surface electrodes, and IBM PC, calculated the Likelyhood probability and the decision function on the feature space of integral absolute value. Multiclass decision rule is introduced for higher decision rate. On our experimental results from expert simulator, the decision rate of more than 78% can be obtained.
This paper deals With the EMG signal processing to apply the EMG signal to the Prosthetic arm. The EMG signals are generated by the voluntary contractions of the subject's musculature and is coded into binary words by the pulse width modulation. Command strings or sentences are constructed by concatenating several words, and are syntactically described by a context free grammar in Chomsky normal form and is tried to classify the movement pattern by the CYK algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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