Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.12a
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pp.45-48
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2000
A typical map image is consisted of number, symbols and lines that represent contour lines, geographical bounaries, roads, rivers and etc. This paper describe the separation. The separation algorithm is based on structural relation. The separation of proposed method is better than method using only a size of connected component. This proposed method will be used in GIS input system efficiently.
The separation of spectrally overlapped broadband echo signals from free-swimming Japanese needlefish Hypohamphus sajori using the fractional Fourier transform (FrFT) was investigated. The broadband echo signals were measured over frequency ranges of 40-80 and 110-220 kHz. The overlapped echo signals were separated after eliminating noise signals in the smoothed pseudo-Wigner-Ville distribution domain. The echo signal from a 40 mm WC sphere suspended just below a chirp transducer was used to calibrate the broadband of the chirp echo sounder and estimate the frequency dependence of target strength for the separated echo signals. The experimental results show that the proposed FrFT method can analyze the time-frequency image of broadband echo signals from free-swimming individual fish effectively and can be used as a quantitative tool for extracting the acoustic features used for fish species identification.
Recent developments in the field of separation of mixed signals into music/voice components have attracted the attention of many researchers. Recently, iterative kernel back-fitting, also known as kernel additive modeling, was proposed to achieve good results for music/voice separation. To obtain minimum mean square error (MMSE) estimates of short-time Fourier transforms of sources, generalized spatial Wiener filtering (GW) is typically used. In this paper, we propose an advanced music/voice separation method that utilizes a generalized weighted ${\beta}$-order MMSE estimation (WbE) based on iterative kernel back-fitting (KBF). In the proposed method, WbE is used for the step of mixed music signal separation, while KBF permits kernel spectrogram model fitting at each iteration. Experimental results show that the proposed method achieves better separation performance than GW and existing Bayesian estimators.
This paper describes an audio source separation that is based on nonnegative matrix factorization (NMF) and expectation maximization (EM). For stable and highperformance separation, an effective auxiliary source separation that extracts source residuals and reprojects them onto proper sources is proposed by taking into account an ambiguous region among sources and a source's refinement. Specifically, an additional NMF (model) is designed for the ambiguous region - whose elements are not easily represented by any existing or predefined NMFs of the sources. The residual signal can be extracted by inserting the aforementioned model into the NMF-EM-based audio separation. Then, it is refined by the weighted parameters of the separation and reprojected onto the separated sources. Experimental results demonstrate that the proposed scheme (outlined above) is more stable and outperforms existing algorithms by, on average, 4.4 dB in terms of the source distortion ratio.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.4
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pp.729-736
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2019
In this paper, we propose a method to improve the background sound separation performance by adding a Wiener filter to the end of the non - negative matrix factorization method. In the case of a mixed voice signal with background sound, a part that has not yet been completely separated may remain in the signal that separated first by the non-negative matrix factorization method. In this case, it can be reduced in proportion to the size of the residual signal due to the Wiener filter, so that the background sound separation or reduction effect can be expected. Experimental results show that the addition of the Wiener filter is more effective than the case of applying the non-negative matrix factorization method.
Objective: 12-oxo-5Z,8Z,10E,14Z-eicosatetraenoic acid (12-KETE), a metabolite of arachidonic acid, is a strong candidate signal for placenta separation following calf discharge at delivery. In the present study, the effects of 12-KETE on bovine trophoblast cells were investigated to determine its function in the placentome at delivery. Methods: Bovine trophoblast cells derived from blastocysts were used. They were cocultured with or without fibroblasts derived from bovine placentome and/or bovine uterine epithelial cells. 12-KETE was added to the culture medium. Results: Bovine trophoblast cells contained binucleate cells and strongly expressed caudal type homeobox 2 (CDX-2) genes. Addition of 12-KETE to the trophoblast cell colony without feeder cells or that on a fibroblast monolayer induced rapid exfoliation of the colony. After 12-KETE addition, trophoblast cells emitted strong fluorescence caused by the degradation of dye-quenched collagen, indicating that 12-KETE activated matrix metalloproteinase of the trophoblast cells. Exfoliated cell colonies were stained with YOPRO-1, but not propidium iodide (PI). Moreover, DNA fragmentation and Bcl-2 associated X protein (Bax) gene (apoptosis stimulator) upregulation were observed in exfoliated cells, indicating that 12- KETE induced trophoblast cell apoptosis. These results were consistent with previous in vivo observations; however, even a lower concentration of 12-KETE activated trophoblast protease. Meanwhile, fibroblasts derived from the bovine placentome converted arachidonic acid to 12-KETE. Conclusion: These observations indicate that 12-KETE may serve as a signal for placenta separation at delivery.
In this paper. a novel technique to set up the initial weights in BSS of delayed mixtures is proposed. After analyzing Eigendecomposition for the correlation matrix of mixing data. the initial weights are set from the Eigenvectors ith delay information. The Proposed setting of initial weighting method for conventional FDICA technique improved the separation Performance. The computer simulation shows that the Proposed method achieves the improved SIR and faster convergence speed of learning curve.
In this paper we consider a problem of blind co-channel signal separation, the goal of which is to estimate multiple co-channel digitally modulated signals using an antenna array. We employ the joint maximum likelihood estimation and present a sequential algorithm, which is referred to as sequential joint maximum likelihood (SJML) algorithm. It separates multiple co-channel signal on-line and converges fast in overdetermined noisy communication environment. And the computational complexity of SJML for M-QAM (M=8, 16, 64,...) signals is less expensive compared to the SLSP. Useful behavior of this algorithm are confirmed by simulations.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.4
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pp.76-84
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1993
In this thesis, general method using autoregressive model in the functional separation of the myoelectric signal of human arm movements are suggested. Covariance method and sequential least squares algorithm were used to determine the model parameters and the order of signal model to describe six arm movement patterns` the forearm flexion and extension, the wrist pronation and supination, rotation-in and rotation out. The confidence interval to classify the functions of arm movement was defined by the mean and standard deviation of total squares error. With the error signals of autoregressive(AR) model, the result showed that the highest success, rate was abtained in the case of 4th order, and success rate was decreased with increase of order. This technique might be applied to biomedical-and rehabilitation-engi-neering.
In order to develop a Korea Positioning System (KPS) as part of key national infrastructure, independent navigation signal design is essential. The designed signal candidates must coexist with existing or planned GNSS signals within the limited frequency band. This requires a RF compatibility assessment, which can be performed using the Spectral Separation Coefficient (SSC) and Effective Carrier to Noise Density Ratio (Effective C/N0), for navigation signals. Thus, in this paper, the analysis of RF compatibility between the designed signal candidates and the existing GNSS signals is carried out based on analytical and numerical techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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