In this paper, we propose an adaptive wavelet method for car interior noise cancellation. For this purpose, we use a node dependent threshold which minimizes the Bayesian risk. We propose a noise estimation method based on spectral entropy using histogram of intensity and a candidate best basis instead of Donoho's best bases. And we modify the hard threshold function. Experimental results show that the proposed algorithm is more efficient, especially to heavy noisy signal than conventional one.
Recent years, explosive welding structures have been widely used in many engineering fields. The bonding state detection of explosive welding structures is significant to prevent unscheduled failures and even catastrophic accidents. However, this task still faces challenges due to the complexity of the bonding interface. In this paper, a new method called dual-tree complex wavelet transform based permutation entropy (DTCWT-PE) is proposed to detect bonding state of such structures. Benefiting from the complex analytical wavelet function, the dual-tree complex wavelet transform (DTCWT) has better shift invariance and reduced spectral aliasing compared with the traditional wavelet transform. All those characters are good for characterizing the vibration response signals. Furthermore, as a statistical measure, permutation entropy (PE) quantifies the complexity of non-stationary signals through phase space reconstruction, and thus it can be used as a viable tool to detect the change of bonding state. In order to more accurate identification and detection of bonding state, PE values derived from DTCWT coefficients are proposed to extract the state information from the vibration response signal of explosive welding structure, and then the extracted PE values serve as input vectors of support vector machine (SVM) to identify the bonding state of the structure. The experiments on bonding state detection of explosive welding pipes are presented to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed method.
With the stochastic process which consists of the harmonic sinusoid and the white nosie, the power spectrum of background EEG is estimated by the Pisarenko Harmonic Decomposition. The estimating results are examined and compared with the results from the maximum entropy spectral estimation, and the optimal order of this model can be determined from the eigen value's fluctuation of autocorrelation of background EEG. From the comparing results, this paper ensures that this method is possible to analyze the power spectrum of background EEG.
EMG (eleltromyographic) signals are generated by contracting muscle and detected in and out side of muscle in the form of random signals. In the measurement of muscle fatigue, the mean frequency of EMG signals using spectrum analysis is an important parameter in diagonosis of muscle disease and in sports medicine fields. In this study, the degree of spectral transfer to lower frequency caused by accumulation of Latic acid inside the muscle is estimated. The new spectral analysis method using 2"d order hAaximum Entropy Method was applied to estimate the mean frequency and we confirmed that this new method yields fast and reliable estimation.tion.
In this paper the power spectrum of background EEG is estimated by the LMS PHD based on least mean square. At the power spectrum estimatiom, the stocastic process of background EEG is assumed to consist of the nonharmonic sinusoid and the white noise. In the LMS PHD the model parameters are obtained by the least mean square at optimal order which is obtained from the fact that the eigenvalue's fluctuation of autocorrelation matrix of the normal back-ground EEG is smaller at some order than at other order when the power spectrum of background EEG is esitmated by PHD. The optimal order of this model is the 6-th order when the eigenvalue's fluctuation of autocorrelation matrix of background EEG is considered. The estimation results are with compared the results from the Maximum Entropy Spectral Estimation and Pisarenko Harmonic Decomposition. From the comparison results. The LMS PHD is possible to estimate the power spectrum of background EEG.
This paper presented a method for random forest based the arrhythmia classification using both heart rate (HR) and heart rate variability (HRV) features. We analyzed the MIT-BIH arrhythmia database which contains half-hour ECG recorded from 48 subjects. This study included not only the linear features but also non-linear features for the improvement of classification performance. We classified abnormal ECG using mean_NN (mean of heart rate), SD1/SD2 (geometrical feature of poincare HRV plot), SE (spectral entropy), pNN100 (percentage of a heart rate longer than 100 ms) affecting accurate classification among combined of linear and nonlinear features. We compared our proposed method with Neural Networks to evaluate the accuracy of the algorithm. When we used the features extracted from the HRV as an input variable for classifier, random forest used only the most contributed variable for classification unlike the neural networks. The characteristics of random forest enable the dimensionality reduction of the input variables, increase a efficiency of classifier and can be obtained faster, 11.1% higher accuracy than the neural networks.
영상분할은 관심대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위한 객체기반 영상분류의 전처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 개선된 SRG(Seeded Region Growing) 기법과 영역병합과정을 이용하여 고해상도 영상분할을 위한 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 QuickBird 융합영상에서 추출된 다중분광 에지정보를 이용하여 초기 시드포인트를 자동으로 추출하였다. 추출된 시드포인트에 영상의 기하학적인 정보와 분광정보를 반영할 수 있는 개선된 SRG 기법을 적용하여 초기 영상 분할을 수행하였다. 최종적으로 앞선 초기분할 결과 향상을 위해 분할된 영역의 평균분광정보를 활용하여 영역병합을 수행하여 최종분할결과를 도출하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 무감독 영상분할 평가측정치를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 고해상도 영상분할에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
본 논문에서는 오디오 부호화기의 양자화 된 주파수 계수 인덱스를 무손실 부호화 하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 무손실 부호화기는 계수의 통계적 특성을 이용하여 허프만 부호화 하고 있으나 간단한 구조로 인하여 최고의 성능을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 비트 플레인 변환과 런렝스 부호화 기술을 사용하여 성능이 향상된 새로운 주파수 계수의 무손실 부호화 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 주파수 계수의 양자화 인덱스를 비트 플레인 변환을 거쳐 상관도가 높은 1차원 비트열로 변환하고 이를 런렝스 부호화 하고 최종적으로 런렝스 심볼을 허프만 부호화 한다. 또한 주파수 대역을 크게 3개의 구역으로 나누고 각 구역에서 비트 플레인 부호화 방법을 선택적으로 사용하도록 하여 성능을 추가로 향상시킨다. 제안한 무손실 부호화 성능을 엔트로피에 의한 이론적 비트 수로 측정하면 기존의 AAC 무손실 부호화에 비하여 최대 6% 성능 향상을 제공한다.
BONG SU-CRAN;LEE JEONGWOO;GARY DALE E.;YUN HONG SIK
천문학회지
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제36권spc1호
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pp.29-36
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2003
Quiescent solar radiation, at microwave spectral regime, is dominated by gyroresonant and thermal Bremsstrahlung radiations from hot electrons residing in solar active region corona. These radiations are known to provide excellent diagnostics on the coronal temperature, density, and magnetic field, provided that spatially resolved spectra are available from observations. In this paper we present an imaging spectroscopy implemented for a bipolar active region, AR 7912, using the multifrequency interferometric data from the Owens Valley Solar Array (OVSA), as processed with a new imaging technique, so-called Spatio-Spectral Maximum Entropy Method (SSMEM). From the microwave maps at 26 frequencies in the range of 1.2-12.4 GHz at both right- and left-circular polarizations, we construct spatially resolved brightness spectra in every reconstructed pixel of about 2 arcsec interval. These spectra allowed us to determine 2-D distribution of electron temperature, magnetic field of coronal base, and emission measure at the coronal base above the active region. We briefly compare the present result with existing studies of the coronal active regions.
The charge-transfer complexing properties of 1-methyl nicotinamide (MNA), an acceptor, and adenine, a donor, were investigated in water and SDS micellar solutions in relation to the intramolecular interaction in nicotinamide adenine dinucleotide ($NAD^+$). The spectral and thermodynamic parameters of MNA-indole and methyl viologen-adenine complex formations were determined, and the data were utilized to evaluate the charge-transfer abilities of MNA and adenine. The electron affinity of nicotinamide was estimated to be 0.28 eV from charge-transfer energy $of{\sim}300$ nm for MNA-indole. The large enhancement of MNA-indole complexation in SDS solutions by entropy effect was attributed to hydrophobic nature of indole. The complex between adenine and methyl viologen showed an absorption band peaked near 360 nm. The ionization potential of adenine was evaluated to be 8.28 eV from this. The much smaller enhancement of charge-transfer interaction involving adenine than that of indole in SDS solutions was attributed to weaker hydrophobic nature of the donor. The charge-transfer energy of 4.41 eV (280 nm) was estimated for nicotinamide-adenine complex. The spectral behaviors of $NAD^+$ were accounted to the presence of intramolecular interaction in $NAD^+$, which is only slightly enhanced in SDS solutions. The replacement of nicotinamide-adenine interaction in $NAD^+$ by intermolecular nicotinamide-indole interaction in enzyme bound $NAD^+$, and guiding role of adenine moiety in $NAD^+$ were discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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