International Journal of Advanced Culture Technology
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v.7
no.2
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pp.218-226
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2019
In modern society, people live in an environment with artificial or natural noise. Especially, the sound that corresponds to the artificial noise makes the noise itself and affects each other because many people live and work in the city. Sounds are generated by the activities and causes of various people, such as construction sites, aircraft, production machinery, or road traffic. These sounds are essential elements in human life and are recognized and judged by human auditory organs. Noise is a sound that you do not want to hear by subjective evaluation, and it is a loud sound that gives hearing damage or a sound that causes physical and mental harm. In this study, we introduce the method of stimulating the human hearing by finger vibration and explain the advantages of the proposed method in various kinds of a noise environment. And how to improve the sound quality to improve efficiency. In this paper, we propose a method to prevent the loss of hearing loss and the transmission of sound information based on proper signal to noise ratio when using portable IT equipment in various noise environments.
Voice activity detection is very important process that voice activity separated form noisy speech signal for speech enhance. Over the past few years, many studies have been made on voice activity detection, but it has poor performance in low signal to noise ratio environment or fickle noise such as car noise. In this paper, it proposed new voice activity detection algorithm using ensemble variance based on wavelet band entropy and soft thresholding method. We conduct a survey in a lot of signal to noise ratio environment of car noise to evaluate performance of the proposed algorithm and confirmed performance of the proposed algorithm.
Purpose. Noise occurs at measuring Electoretinogram(ERG) signals as the other bio-signal measurement. It is compared the denoising performance according to the mother function of wavelet transforms. Methods. The ERG signal that generated power supply noise and white noise was used as a sampling signal. The noise of ERG signal was filtered by using haar, db7, bior mother function. The filtering performance of each mother functions was compared using Fourier transform spectrum and SNR(signal to noise ratio). Results. In the haar functioin, the result of the Fourier transform spectrum was that the power supply noise is removed and the white noise performance is not good. The SNR was 27.0404. In the db7 function, the results of Fourier transform spectrum was that the power supply noise is removed and the white noise performance is good. The SNR was 35.1729. In the db7 function, the results of Fourier transform spectrum was that the power supply noise is removed and the white noise performance is the bset. The SNR was 35.4445. Conclusions. The db7, bior function was good results in power supply noise and white noise filtered. The bior function is suitable for filtering noise of the ERG signal.
Taguchi's parameter design is a method for quality improvement by making the performance fo a system robust to noise. Parameter design with dynamic characteristics has been recently the subject of much interest. This paper is concerned with a review and a generalization of the Signal-to-Noise (SN) ratio, a quality measure for parameter design with dynamic characteristics, proposed by Taguchi. We present a method for determination and analysis of the generalized SN ratio and illustrate its implementation by example.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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1998.11a
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pp.610-621
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1998
In parameter design introduced by Taguchi, we analyze a signal-to-noise(SN) ratio. The SN ratio is a function of the expected loss due to the variation of quality characteristic. In this paper, an easy way for developing SN ratios is presented, which can be used to several quality characteristics simultaneously in parameter design. To develop such multivariate SN ratios, the transformation method of the expected loss and combining techniques are employed. And the analysis of real empirical data for an application of the proposed method is also presented.
Faults of rotating parts of a train normally generate unexpected frequency band or impulsive sound[1] which has a period when it moves with a constant speed. The former can be detected by the moving frame acoustic holography method, which visualizes sound field that is generated by a moving and emitting pure tone or band limited noise source. We have attempted to apply the method to the latter case: the periodic impulsive sound which generate different signal compared with what can be measured by the band limited noise. The signal to noise ratio which determines the success of early fault detection must also be studied with the impulsive and moving signal. This research shows how the problems related with these issues can be resolved. The main idea is that periodic impulsive signal can be expressed by infinite set of discrete pure tones. This enables us to obtain lots of holograms that visualize periodic impulsive sound field including noise by using the moving frame acoustic holography method. Therefore holograms can be averaged to improve the signal to noise ratio until having reliable information that exhibits where the impulsive sources are. Theory and experiment by using the miniature vehicle are described [Work supported by BK21 & KRRI].
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.723-726
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2009
In this research, We simulated performances of error reduction algorithm for the speech signal based on the microphone array-based beamforming method in speech recognition system and analyzed its performance. Also, we processed speech signal adopted from microphone array and maximum signal to noise ratio for each channel, and then compared them with signal to noise ratio of speech signal. Speech recognition rate is improved from 54.2% to 61.4% in case 1 and is improved from 41.2% to 50.5% in case 2 of the lower signal to noise ratio. Therefore the average reduction rates are showed 15.7% in case 1.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.5
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pp.1172-1179
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1996
General adaptive noise canceller(ANC) suffers from the misadjustment of adaptive filter weights, because of the gradient-estimate noise at steady state. In this paper, an adaptive noise cancellation algorithm with speech detector which is distinguishing speech from silence and adaptation-transient region is proposed. The speech detector uses property of adaptive prediction-error filter which can filter the highly correlated speech. To detect speech region, estimation error which is the output of the adaptive filter is applied to the adaptive prediction-error filter. When speech signal apears at the input of the adaptive prediction-error filter. The ratio of input and output energy of adaptive prediction-error filter becomes relatively lower. The ratio becomes large when the white noise appears at the input. So the region of speech is detected by the ratio. Sign algorithm is applied at speech region to prevent the weights from perturbing by output speech of ANC. As results of computer simulation, the proposed algorithm improves segmental SNR and SNR up to about 4 dBand 11 dB, respectively.
Electropolishing has various parameters because an electrochemical reaction is applied. Accordingly, experiments to determine factors and levels of electropolishing conditions are in progress for various materials. The purpose of this investigation was to optimize conditions for electropolishing using the taguchi method for UNS S31603. Factors such as electrolyte composition ratio, electrolyte temperature, and electropolishing process time were selected. Electropolishing was optimized using analysis of variance (ANOVA), signal-to-noise ratio (the smaller the better characteristics), and surface analysis. Results of ANOVA revealed that only the electrolyte composition ratio among factors was effective for surface roughness. As a result of statistical analysis of the signal-to-noise ratio, the highest signal-to-noise ratio was calculated under electropolishing conditions with sulfuric acid and phosphoric acid ratio of 4:6, an electrolyte temperature of 75 ℃, and electropolishing process time of 7 minutes. In addition, the surface roughness after electropolishing under the above conditions was 0.121 ㎛, which was improved by more than 88% compared to mechanical polishing.
We have experimentally investigated the eye margin characteristics of intensity modulated 10Gb/s NRZ signals in optically amplified systems depending on optical signal-to-noise ratio and chromatic dispersion. For the practical system application, the minimum optical signal-to-noise ratio was 25 dB. We utilized the negative chirped transmitter and a dispersion compensation fiber to compensate the chromatic dispersion in single mode fiber. We found the optimum eye opening and receiver sensitivity in case of the residual dispersion of 0~+935 ps/nm.
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