Kim, Min-Kyu;Byun, Mi-Kyung;Lee, Ki-Young;Kim, Jung-Kuk;Jeong, Byung-Doo;Huh, Woong
Proceedings of the KIEE Conference
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2005.10b
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pp.35-37
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2005
In this study, a P- and T-wave detection algorithm in ECG, obtained by minimized filtering to prevent waveform distortion, has been realized. The algorithm uses two slope tracing waves, the descending slope tracing wave and the ascending slope tracing wave, developed for efficient determination of slope inverting points and sudden slope changing points. The algorithm generates the slope tracing waves which trace the original ECG wave, and subtracts one tracing wave from the other to detect P- and T-waves. The algorithm has been applied to MIT/BIH database in order to verify its efficacy and validity in practical applications.
A design implemented the $\delta$SAcc234bit Mask Data Insertion algorithm that can let the Mask which commercialized Wave Steganography had improved the problem that a filter ring was able to easily become and raised Capacity and extend the width that Cover-data was alternative. Also, it applied 3-Tier file encryption algorithm with a proposal in order to improve a security level of Mask. 3-Tier file encryption algorithm is the algorithm that a specific pattern improved the problem that appeared in Ciphertext according to a file. A design implemented the StegoWaveK model carried out Wave Steganography, using $\delta$SAcc234bit Mask Data Insertion algorithm and the 3-Tier file encryption algorithm that proposed in this paper.
This paper describes an algorithm of P-wave detection by significant point extraction method with digital differentiation. P-waves are detected by pattern matching algorithm with significant points. By means of defecting onset and offset points of P-waves, this algorithm can measure the PR intervals exactly which is important to diagnosis the atrial arrhythmia. Because P-wave duration is changed according to heart-rates, we calculate the R-R interval prior to the determination of P-wave duration threshold values in order to actively adapt to the change of P duration The results obtained from the proposed algorithm have defected successfully P-wave almost more than 90%.
This paper presents a new algorithm for P-wave detection in the ECG signal. We detect the peak and valley point using significant point extraction algorithm with 9-point derivative. Because P-wave duration is changed according to heart-rates, we search for the R-peak and calculate the R-R interval time prior to the determination of P-wave duration threshold values in order to actively adapt to the change of P duration. We determine the parameters for P-wave detection and then P-peak, P-onset and P-offset are detected by these parameters. The results obtained from the proposed algorithm have detected successively P-wave almost more than 90%.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.15
no.3
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pp.175-181
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2017
This paper describes the upgrade of an existing wave information retrieval algorithm by employing noise reduction in the pixel domain. Several algorithms for collecting wave information parameters from X-band radar image sequences including the wind field and current velocity have been developed over the past three decades. Using these algorithms, a band-pass filter (BPF) is applied to remove the non-wave contribution from the image spectra after the sea surface current velocity has been computed. However, such BPF designs have been both complex and insufficient in removing undesired components in X-band radar images. For this study, to improve the performance of wave information retrieval, an efficient noise reduction algorithm is incorporated into a regular wave information retrieval process. That is, the proposed algorithm was designed for operation in a more proper manner by effectively removing the undesired components in the pixel domain. Experiment results demonstrate that the proposed algorithm produces very close estimates to the buoy data records under undesirable noise conditions.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.4
no.1
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pp.17-22
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2011
In this study, a P wave emphasizing and detection algorithm from ECG signal was proposed to read arrhythmia. The algorithm uses two slope tracing waveform, the descending slope tracing wave and the ascending slope tracing wave, developed for efficient determination of slope inverting points and sudden slope changing points. The algorithm generates the slope tracing waveform which trace the original ECG wave, and subtracts one tracing wave from the other to detect P and T waves. The algorithm has been applied to MIT/BIH database in order to verify its efficacy and validity in practical applications.
The detection of P-waves and T-wave in the electrocardiogram signal analysis is an important issue. But the accuracy of the boundary detection algorithm is an insufficient level in the change of slow transition in the signal compared to the QRS complex. This study proposes an algorithm to detect P-wave and T-wave sequentially after determining local baseline using QRS complex. First, we detected the peak points based on local baseline and determined the onset and offset through the calculation of the area of the section. After modifying the baseline using detected waveform, we detected the other waveform in the same way and separated the P-wave and the T-wave based on the location. We used the PhysioNet QT database to evaluate the performances of the algorithm, and calculate the mean and the standard deviations. The experiment results show that standard deviations are under the tolerances accepted by expert physicians, and outperform the results obtained by the other algorithms.
Park, Jae-Woong;Lee, Jin-Ho;Park, Gun-Il;Kim, Ki-Jung
Journal of Ship and Ocean Technology
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v.6
no.4
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pp.13-18
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2002
Active control has been partly applied to suppress the re-reflecting waves in wave basin with plunger-type wave maker to obtain desirable waves. This limitation comes from the non-confirmable theoretical background to the control algorithm. This paper proposes control logic to overcome this drawback, based on the impulse response function for propagating waves between control input and the wave height. The performances have been verified as reasonable in practical application by comparing with the propagating wave components in numerical wave basin, using wave decomposition method. Moreover, the control logic can also give useful wave-absorbing performance after cessation of wave generation.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.7
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pp.884-891
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2018
In this paper, we propose an automatic earthquake P-wave detection algorithm based on the variations of the impact momentum derived from the seismic acceleration signals. The amount of change in the impact momentum induced by the acceleration refers to the influence of buildings or facilities on the earthquake, The proposed algorithm can effectively detect the seismic P-wave by simultaneously considering the amplitude and the frequency change of the seismic wave when the earthquake occurs. Computer simulations using the observed seismic signals were performed to evaluate the validity of the induced impact momentum variation and the superiority of the proposed algorithm.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.21
no.5
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pp.411-422
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2014
A classification ensemble method aggregates different classifiers obtained from training data to classify new data points. Voting algorithms are typical tools to summarize the outputs of each classifier in an ensemble. WAVE, proposed by Kim et al. (2011), is a new weight-adjusted voting algorithm for ensembles of classifiers with an optimal weight vector. In this study, when constructing an ensemble, we applied the WAVE algorithm on the double-bagging method (Hothorn and Lausen, 2003) to observe if any significant improvement can be achieved on performance. The results showed that double-bagging using WAVE algorithm performs better than other ensemble methods that employ plurality voting. In addition, double-bagging with WAVE algorithm is comparable with the random forest ensemble method when the ensemble size is large.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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