In this paper, we describe a real-time implementation of a multi-channel auido codec system that is based on the MPEG-1 audio algorithm. The major feature of this system is that it has a flexible multi-DSP system that can be adapted for various applications with using up to four TMS320C40 DSPs. The purpose of this paper is to present the problems of the system and is to describe the optimized methods to solve the problems in the view of hardware and software. Our audio codec is composed of an encoder an a decoder system and the bit rate of bitstream is up to 384 kbps. Fast input/output interfaces, DSP overloads, and inter-DSP communications methods with high speed are considered in multi-DSP H/W. Also, to run real-time in S/W, optimizing methods of algorithm are considered. After implementation of system, the subjective assessment method, and 'triple stimulus/hidden reference/double blind' that recommended by ITU-R TG10/3 is adopted for the quality of our system. All test items except one are awarded difference grades(diffgrade) better than 1-. Form the results, multi-channel audio system can be used for HDTV service.
The classical HMM is defined by a parameter triple = (, A, B), where each parameter represents a collection of probability distributions: initial state, state transition and output distributions in order. This paper proposes a new stationary parameter e = (e1, e2, …, eN) where N is the number of states and et = P(|xt = i, y) for describing how an input pattern y ends in state xt = i at time t followed by nothing. It is often said that all is well that ends well. We argue here that all should end well. The paper sets the framework for the theory and presents an efficient inference and training algorithms based on dynamic programming and expectation-maximization. The proposed model is applicable to analyzing any sequential data with two or more finite segmental patterns are concatenated, each forming a context to its neighbors. Experiments on online Hangul handwriting characters have proven the effect of the proposed augmentation in terms of highly intuitive segmentation as well as recognition performance and 13.2% error rate reduction.
This paper proposes methods to classify scanned insect footprints. We propose improved SOM and ART2 algorithms for extracting segments, basic areas for feature extraction, and utilize Trace transform and fuzzy weighted mean methods for extracting feature values for classification of the footprints. In the proposed method, regions are extracted by a morphological method in the beginning, and then improved SOM and ART2 algorithms are utilized to extract segments regardless of kinds of insects. Next, A Trace transform method is used to find feature values suitable for various kinds of deformation of insect footprints. In the Trace transform method, Triple features from reconstructed combination of diverse functions, are used to classify the footprints. In general, it is very difficult to decide automatically whether the extracted footprint segment is meaningful for classification or not. So we use a fuzzy weighted mean method for not excluding uncertain footprint segments because the uncertain footprint segments may be possible candidates for classification. We present experimental results of footprint segment extraction and segment classification by the proposed methods.
We study a dynamical system that was originally defined by Romik in 2008 using an old theorem of Berggren concerning Pythagorean triples. Romik's system is closely related to the Farey map on the unit interval which generates an additive continued fraction algorithm. We explore some number theoretical properties of the Romik system. In particular, we prove an analogue of Lagrange's theorem in the case of the Romik system on the unit quarter circle, which states that a point possesses an eventually periodic digit expansion if and only if the point is defined over a real quadratic extension field of rationals.
A numerical study of the evaluation of turbulence models for thermal striping phenomenon is performed. The turbulence models chosen in the present study are the two-layer model, the shear stress transport (SST) model and the V2-f model. These three models are applied to the analysis of the triple-jet flow with the same velocity but different temperatures. The unsteady Reynolds-averaged Navier-Stokes (URANS) equation method is used together with the SIMPLEC algorithm. The results of the present study show that the temporal oscillation of temperature is predicted by the SST and V2-f models, and the accuracy of the mean velocity, the turbulent shear stress and the mean temperature is a little dependent on the turbulence model used. In addition, it is shown that both the two-layer and SST models have nearly the same capability predicting the thermal striping, and the amplitude of the temperature fluctuation is predicted best by the V2-f model.
A numerical study of evaluation of turbulence models for thermal striping phenomenon is performed. The turbulence models chosen in the present study are the two-layer model, the shear stress transport (SST) model and the V2-f model. These three models are applied to the analysis of the triple jet flow with the same velocity but different temperature. The unsteady Reynolds-averaged Navier-Stokes (URANS) equation method is used together with the SIMPLE algorithm. The results of the present study show that the temporal oscillation of temperature is predicted only by the V2-f model, and the accuracy of the mean velocity, the turbulent shear stress and the mean temperature is a little dependent on the turbulence model used. The the two-layer model and the SST model shows nearly the same capability of predicting the thermal striping and the amplitude of the temperature fluctuation is predicted best by the V2-f model.
Background: Triple-negative breast cancer (TNBC), characterized by the lack of expression of estrogen receptor, progesterone receptor and human epidermal growth factor receptor-2, is typically associated with a poor prognosis. The majority of TNBCs show the expression of basal markers on gene expression profiling and most authors accept TNBC as basal-like (BL) breast cancer. However, a smaller fraction lacks a BL phenotype despite being TNBC. The literature is silent on non-basal-like (NBL) type of TNBC. The present study was aimed at defining behavioral differences between BL and NBL phenotypes. Objectives: i) Identify the TNBCs and categorize them into BL and NBL breast cancer. ii) Examine the behavioral differences between two subtypes. iii) Observe the pattern of treatment failure among TNBCs. Materials and Methods: All TNBC cases during January 2009-December 2010 were retrieved. The subjects fitting the inclusion criteria of study were differentiated into BL and NBL phenotypes using surrogate immunohistochemistry with three basal markers $34{\beta}E12$, c-Kit and EGFR as per the algorithm defined by Nielsen et al. The detailed data of subjects were collated from clinical records. The comparison of clinicopathological features between two subgroups was done using statistical analyses. The pattern of treatment failure along with its association with prognostic factors was assessed. Results: TNBC constituted 18% of breast cancer cases considered in the study. The BL and NBL subtypes accounted for 81% and 19% respectively of the TNBC group. No statistically significant association was seen between prognostic parameters and two phenotypes. Among patients with treatment failure, 19% were with BL and 15% were with NBL phenotype. The mean disease free survival (DFS) in groups BL and NBL was 30.0 and 37.9 months respectively, while mean overall survival (OS) was 31.93 and 38.5 months respectively. Treatment failure was significantly associated with stage (p=.023) among prognostic factors. Conclusions: Disease stage at presentation is an important prognostic factor influencing the treatment failure and survival among TNBCs. Increasing tumor size is related to lymph node positivity. BL tumors have a more aggressive clinical course than that of NBL as shown by shorter DFS and OS, despite having no statistically significant difference between prognostic parameters. New therapeutic alternatives should be explored for patients with this subtype of breast cancer.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.2
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pp.662-675
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2018
Compression history detection plays an important role in digital multimedia forensics. Most existing works, however, mainly focus on digital image and video. Additionally, the existed audio compression detection algorithms aim to detect the trace of double compression. In real forgery scenario, multiple compression is more likely to happen. In this paper, we proposed a detection algorithm to reveal the compression history for MP3 audio. The statistics of the scale factor and Huffman table index which are the parameters of MP3 codec have been extracted as the detecting features. The experimental results have shown that the proposed method can effectively identify whether the testing audio has been previously treated with single/double/triple compression.
This paper propose method to minimize service delay time based in popularity when service video stream in internet Result that measure performance of algorithm that propose considering correlation of cache space all of access frequency and each servers showed performance elevation of degree of triple than elevation of cache practical use rate 15% and interval caching about service laytency than agent caching scheme.
Simulation model was developed to analyze drying process for tray type red pepper dryer and validated by experiments. This model could predict satisfactorily temperatures and moisture contents of red pepper and temperatures of drying air during drying. Optimize algorithm was developed to search control valiables (drying air temperature, air recycle ratio and air flow rate) of red pepper dryer based on a criterion of minimizing energy consumption under the constraint conditions that statisfied carotenoid retension of at least 210mg per 100g dry matter, the moisture content of bottom layer of 15% (d.b) and drying time of less than 35 hours. Step changes in drying air temperature and air recycle ratio were considered in the optimization. In single step in control variables, the difference of the moisture content between top layer and bottom layer was great and more fan power was required. As the drying trays were exchanged when the moisture content of bottom layer reached to 100% (d.b), fifty percent of energy was saved and the difference of moisture content was little. In double step changes in control variables, optimal conditions were found by changing the step when the moisture content of bottom layer reached to 100% (d.b) (about 19.8 hours from starting drying). Optimum air flow rate was $18.1cmm/m^2$. Optimum drying air temperature and air recycle ratio in the first step was $55.8^{\circ}C$ and 0.80, and in the second step $65.6^{\circ}C$ and 0.88, respectively. In triple step changes in control variables, the optimal conditions were found by changing the steps when the moisture content of bottom layer reached to 250% (d.b) and 150% (d.b). Optimal air temperatures were $66.2^{\circ}C$, $58.4^{\circ}C$ and $66.9^{\circ}C$, and optimal air recycle ratios were 0.778, 0.785, 0.862 at each step, respectively. Optimal air flow rate was $18.9cmm/m^2$. The best operating mode was triple step mode considering energy consumption, drying time, fan power, and quality of dried red pepper. When the triple step mode was used to dry the red pepper, the energy consumption was about 16.5%~57.2% less than that of the single step mode and the drying time was 6.6 hours shorter than that of the double step mode.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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