In this paper, we propose a new multilevel nonlinear filter for simultaneous edge detection and noise suppression, which we call a order statistic-median hybrid(OMH) filler. The median-related filters cause an edge shift in the presence of an impulse near the edge. The proposed filter reduces such edge shifting while suppressing impulsive as well as nonimpulsive noise. We show that at the noisy edge point the OMH filter is substantially superior to the median filter, the $\alpha$-TM filter and the STM filter[I] in two respects: (a) the output bias error and (b) the output mean square error. Test results confirm that the OMH filter is robust in preserving sharp edges, inhibiting edge shifting, and suppressing a wide variety of noise. The structure for the OMH filter integrated circuit is also described.
Human activities recognition is a challenging task due to its complexity of human movements and the variety performed by different subjects for the same action. This paper presents a recognition algorithm by using skeleton information generated from depth maps. Concatenating motion features and temporal constraint feature produces feature vector. Reducing dictionary scale proposes an improved fast classifier based on sparse representation. The developed method is shown to be effective by recognizing different activities on the UTD-MHAD dataset. Comparison results indicate superior performance of our method over some existing methods.
This paper proposes an efficient feature vector processing technique to guard the Speech Emotion Recognition (SER) system against a variety of noises. In the proposed approach, emotional feature vectors are extracted from speech processed by comb filtering. Then, these extracts are used in a robust model construction based on feature vector classification. We modify conventional comb filtering by using speech presence probability to minimize drawbacks due to incorrect pitch estimation under background noise conditions. The modified comb filtering can correctly enhance the harmonics, which is an important factor used in SER. Feature vector classification technique categorizes feature vectors into either discriminative vectors or non-discriminative vectors based on a log-likelihood criterion. This method can successfully select the discriminative vectors while preserving correct emotional characteristics. Thus, robust emotion models can be constructed by only using such discriminative vectors. On SER experiment using an emotional speech corpus contaminated by various noises, our approach exhibited superior performance to the baseline system.
Geodae-Uksae 1 is a variety of Miscanthus sacchariflorus recently discovered in Korea. It is being mass-cultivated for use as energy crop due to its superior productivity, as high as 30 ton/ha/yr for the dry mass. This study investigates the method of producing biochar and bio-oil from the crop using slow pyrolysis. Especially, the study focused on assessing the biochar properties for its application to soil to improve soil quality and sequestrate carbon. Using an electrically heated packed bed reactor, the products of slow pyrolysis from Geodae-Uksae 1 were produced over a temperature range of $300-700^{\circ}C$ with a heating rate of $10^{\circ}C/min$. The biochar, condensable vapor (bio-oil) and residual gases were characterized for the physical and chemical properties. It was concluded that the ideal temperature for pyrolysis to produce biochar is $500^{\circ}C$.
Unlike robotic systems, humans excel at a variety of tasks by utilizing their intrinsic impedance, force sensation, and tactile contact clues. By examining human strategy in arm impedance control, we may be able to teach robotic manipulators human''s superior motor skills in contact tasks. This paper develops a novel method for estimating and predicting the human joint impedance using the electromyogram(EMG) signals and limb position measurements. The EMG signal is the summation of MUAPs (motor unit action potentials). Determination of the relationship between the EMG signals and joint stiffness is difficult, due to irregularities and uncertainties of the EMG signals. In this research, an artificial neural network(ANN) model was developed to model the relation between the EMG and joint stiffness. The proposed method estimates and predicts the multi joint stiffness without complex calculation and specialized apparatus. The feasibility of the developed model was confirmed by experiments and simulations.
With promising results and enormous capability, deep learning technology has attracted more and more attention to both theoretical research and applications for a variety of image processing and computer vision tasks. In this paper, we investigate 32 research contributions that apply deep learning techniques to the agriculture domain. Different types of deep neural network architectures in agriculture are surveyed and the current state-of-the-art methods are summarized. This paper ends with a discussion of the advantages and disadvantages of deep learning and future research topics. The survey shows that deep learning-based research has superior performance in terms of accuracy, which is beyond the standard machine learning techniques nowadays.
This study was conducted to survey the end-use properties of the commercial men's socks. Date were obtained from 16 samples of men's socks gathered from department store, markets, specialty chain and variety store in street. Stretchness, performance of rib top, fiber contents, strength (abrasion and bursting), pilling properties and color fastness of socks tested in this study were as follows. 1. Stretchness of socks was sufficient but elongation of rib top was insufficient, therefore these facts are getting to become problem to consumers. 2. Fiber contents of samples were not in accord with the labelled item and criteria of Textile Fiber Product Identification Act. 3. Strength and pilling properties were vaious in according to fiber contents of socks. Socks blended of synthetic fibers were superior to that pure natural fibers in strength but not in pilling. 4. Color fastness to perspiration and rubbing were sufficient on the whole, but fastness to laundering in stain were very insufficient.
Fahmi, Mohamed M.;Ruiz-Cruz, Jorge A.;Mansour, Rafaat R.;Zaki, Kawthar A.
Journal of Communications and Networks
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v.13
no.6
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pp.625-632
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2011
This paper presents an overview of recent advances in radio frequency and microwave filter topologies for satellite communication systems. Many types of filters have been developed during the last years in order to satisfy the demands of modern applications in both terrestrial systems and onboard spacecrafts, leading to a great variety of aspects such as transfer functions, resonator implementations or coupling structures. This paper revisits some of the last advances in this area, including the modeling and full-wave simulation. Some recent designs using dual-mode cavities along with other novel implementations in ridge waveguide will be shown.
The PM(Permanent Magnet) stepping Motor has been used widely to a variety of industries because of the open-loop control characteristic, a relatively large frequency range of velocity control and non-accumulated error of the step angle. Moreover, It has been gradually applied to office automation, machine intelligence, digital appliance, and automobile parts. This paper presents the optimal design results by use of the experimental method. The design variables of the PM stepping motor are shape of the claw-pole, material of core, and air-gap. As a result, a superior claw-pole PM stepping motor for OA machinery was developed.
Titanium and its alloys are technically superior and cost-effective materials, with a wide variety of aerospace, industrial, marine, and commercial applications. In this study, the effects of titanium ions on bacterial growth were evaluated. Six strains of bacteria known to be resistant to both metal ions and antibiotics were used in this study. Two strains, Escherichia coli ATCC 15489, and Pseudomonas aeruginosa ATCC 10145, proved to be resistant to titanium ions. Plasmid-cured p. aeruginosa resulted in the loss of one or move resistance markers, indicating plasmid-encoded resistance. The plasmid profile of p. aeruginosa revealed the presence of a 23-kb plasmid. The plasmid was isolated and transformed into $DH5{\alpha}$. Interestingly, the untransformed $DH5{\alpha}$ did not grow in 300 mg/l titanium ions, but the transformed $DH5{\alpha}$ grew quite well under such conditions. The survival rate of the transformed $DH5{\alpha}$ also increased more than 3-fold compared to that of untransformed $DH5{\alpha}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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