Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2000.04a
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pp.14-19
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2000
A machine tool has some serous stability problem in the from of tool chatter during the cutting process. Chatter vibration deteriorates the surface finish, reduce tool and machine life, accelerate machine tool system component wear, and may lead to an unacceptable noise sound in the working environment. In this study, in order to moni색 of the chatter vibration on the cutting process, the behavior of spectral density of AE signal and principal cutting force signal has been investigated. Furthermore, its reliability from obtained the results has been studied to evaluate and confirm the proposed method with the application procedure and the experimental results.
광대역 또는 협대역잡음이 섞인 음성의 음질을 개선하기 위해 KAK 필터를 사용하는 방법을 제 안한다. KAK 필터는 그 구조가 간단하지만, 잡음이 섞인 음성의 음질을 개선하는데 있어서 객관적인 음질척도로 볼 때 spectral subtraction 방법과 성능이 비슷하다. 또한 귀로 들어봐도 kak 필터를 사용한 경우와 spectral subtraction 방법을 이용한 경우의 개선된 음질이 거의 비슷하다. 그런데 이 kak 필터는 구조가 다른 기존방법보다 훨씬 간단하며, 다른 음질개선 알고리즘과는 달리 음성과 묵음의 판별이 필 요하지 않다. 또한 kak 필터는 ADPCM과 같은 파형 부호화기와 결합하는 것이 용이하다. 따라서 깨끗 한 음성뿐만 아니라 잡음이 섞인 음성을 부호화하는데 있어서 제안한 kak 필터를 ADPCM과 같은 파형 부호화기에 결합하여 사용하는 것이 적합하다.
We present a method of using one-dimensional dielectric multilayer structures for designing terahertz frequency spreading filters. The interference of terahertz pulses in these structures composed of alternating weak and strong refractive materials allows design of well-separated THz frequency components within a modulation-limited THz spectral envelope. The design characteristics of these coarse THz combs are limited by the saturation effect and also by the deformation of the THz pulse time-traveling within the structure. The details of the designed THz waveform synthesis from these THz multilayer spectral filters are verified by experiments using time-domain terahertz pulsed spectroscopy.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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v.35D
no.3
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pp.56-62
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1998
One of the key components to accomplish WDM all-optical network is an arrayed waveguide grating router. The spectral characterisitc of the ypeical arrayed waveguide grating rouger has parabolic shape, hence the bandwidth is limited. The spectral response of an optical filter should be as flat as possible for the reliable operation of the syste, because the center frequency of the optical source could be deviated in the actual system. In order to acquire these characteristics, we propose and design a new type of the arrayed waveguide grating router with a flat passband using the Fourier optics concept. The BPM simulation results of the new arrayed waveguide grating router with the flat passband show that the bandwideth is 0.8 nm at -1 dB, instertion loss about 6 dB, and the crosstalk less than -23 dB fro each cnannel, which is 1.6 nm(200 GHz) separated from the adjacent channel around 1550 nm wavelength range.
A scheme for missing-trace interpolation of linear events is proposed. For a two-dimensional seismic dataset which contains linear events, a post-interpolation spectrum can be estimated from a portion of the original aliased spectrum. The restoration of missing trace data is accomplished by minimizing the energy after applying a filter which has an amplitude spectrum that is inverse to the estimated spectrum.
In this study, an airborne alpha detection system, which consists of a passivated implanted planar silicon (PIPS) detector and an air filter, was developed. A collimator applied to the alpha detection system showed an enhancement in resolution and a degradation in detection efficiency. The resolution and detection efficiency were compared and analyzed to evaluate the performance of the collimator. Thus, the resolution was found to be more important than the efficiency as a determining factor of the detection system performance, from the viewpoint of radionuclide identification. The performance was evaluated on three properties of the collimator: hole shape, hole length, and the ratio between the hole and frame pitches. From the hole shape performance evaluation, a hexagonal collimator showed the highest resolution. Further, the collimator with a hole pitch of 14 mm was found to have the highest resolution while that with a frame pitch of 4-6 mm (i.e., 1.2-1.4 times longer than the hole pitch) showed the highest resolution.
We propose and experimentally demonstrate a novel photonic compressive sensing (CS) scheme for acquiring sparse radio frequency signals with adjustable compression ratio in this paper. The sparse signal to be measured and a pseudo-random binary sequence are modulated on consecutively connected chirped pulses. The modulated pulses are compressed into short pulses after propagating through a dispersive element. A programmable optical filter based on spatial light modulator is used to realize spectral segmentation and demultiplexing. After spectral segmentation, the compressed pulses are transformed into several sub-pulses and each of them corresponds to a measurement in CS. The major advantage of the proposed scheme lies in its adjustable compression ratio, which enables the system adaptive to the sparse signals with variable sparsity levels and bandwidths. Experimental demonstration and further simulation results are presented to verify the feasibility and potential of the approach.
Supernovae classes have been defined phenomenologically, based on spectral features and time series data, since the specific details of the physics of the different explosions remain unrevealed. However, the number of these classes is increasing as objects with new features are observed, and the next generation of large-surveys will only bring more variety to our attention. We apply the machine learning technique of multi-label classification to the spectra of supernovae. By measuring the probabilities of specific features or 'tags' in the supernova spectra, we can compress the information from a specific object down to that suitable for a human or database scan, without the need to directly assign to a reductive 'class'. We use logistic regression to assign tag probabilities, and then a feed-forward neural network to filter the objects into the standard set of classes, based solely on the tag probabilities. We present STag, a software package that can compute these tag probabilities and make spectral classifications.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.1
no.3
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pp.143-151
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2012
A new data-driven method for the design of a blind modulation frequency filter that suppresses the slow-varying noise components is proposed. The proposed method is based on the temporal local decorrelation of the feature vector sequence, and is done on an utterance-by-utterance basis. Although the conventional modulation frequency filtering approaches the same form regardless of the task and environment conditions, the proposed method can provide an adaptive modulation frequency filter that outperforms conventional methods for each utterance. In addition, the method ultimately performs channel normalization in a feature domain with applications to log-spectral parameters. The performance was evaluated by speaker-independent isolated-word recognition experiments under additive noise environments. The proposed method achieved outstanding improvement for speech recognition in environments with significant noise and was also effective in a range of feature representations.
This paper proposes a weighted least-squares(WLS) method for designing variable one-dimensional (1-D) FIR digital filters with simultaneously variable magnitude and variable non-integer phase-delay responses. First, the coefficients of a variable FIR filter are represented as the two-dimensional (2-D) polynomials of a pair of spectral parameters: one is for tuning the magnitude response, and the other is for varying its non-integer phase-delay response. Then the optimal coefficients of the 2-D polynomials are found by minimizing the total weighted squared error of the variable frequency response. Finally, we show that the resulting variable FIR filter can be implemented in a parallel form, which is suitable for high-speed signal processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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