The characteristics of elastic waves emanated from crack initiation in 6061 aluminum alloy subjected to fatigue loading are investigated through experiments. The objective of the study is to determine the differences in the properties of the signals generated from fatigue test and also to examine if the sources of the waves could be identified from the temporal and spectral characteristics of the acoustic emission (AE) waveforms. The signals are recorded using nonresonant, flat, broadband transducers attached to the surface of the alloy specimens. The time dependence and power spectra of the signals recorded during the tests were examined and classified according to their special features. Six distinct types of signals were observed. The waveforms and their power spectra were found to be dependent on the crack propagation stage and the type of fracture associated with the signals. The potential application of the approach in health monitoring of structural components using a network of surface mounted broadband sensors is discussed.
Joint time-frequency images of the broadband echo signals of six fish species were obtained using the smoothed pseudo-Wigner-Ville distribution in controlled environments. Affine transformation and principal component analysis were used to obtain eigenimages that provided species-specific acoustic features for each of the six fish species. The echo images of an unknown fish species, acquired in real time and in a fully automated fashion, were identified by finding the smallest Euclidean or Mahalanobis distance between each combination of weight matrices of the test image of the fish species to be identified and of the eigenimage classes of each of six fish species in the training set. The experimental results showed that the Mahalanobis classifier performed better than the Euclidean classifier in identifying both single- and mixed-species groups of all species assessed.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.4
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pp.33-41
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1997
Korean unvoiced phonemes consist of nonstationary parts comparing that the vowels and nasal consonants consist of quasi-stationary part. And some phonemes, which have smae point of articulation but differnt manner of articulation, has similar characteristics, so it makes to be hard to distinguish each other. A new method usin gchanges and characteristics of acoustic properties of these phonemes to improve recognition rate are proposed. And because these changes and cahracteristics evidently occur in continuous speech except some unvoiced consonants are articulated as voiced phoneme in case to be used as an midial between voiced phonemes, this method can be applied easily. The features of the frames extracted to represent each phonemes are used asinputs to the hierarchical neural network. And with these results final decision for phoneme recognition is made thorugh post processing which the new method is applied to. Through the experimental recognition results for 9 unvoiced consonants which belong to bilabial, alveolar, and velar phoneme series, 89.4% recognition rate to distinguish in same phoneme series is obtained, and 85.6% recognition rate is obtained in case of including cistinguishing phoneme series.
In the process of the sonar image textures produced, the orientation and scale factors are very significant. However, most of the related methods ignore the directional information and scale invariance or just pay attention to one of them. To overcome this problem, we apply Gabor wavelet to extract the features of sonar images, which combine the advantages of both the Gabor filter and traditional wavelet function. The mother wavelet is designed with constrained parameters and the optimal parameters will be selected at each orientation, with the help of bandwidth parameters based on the Fisher criterion. The Gabor wavelet can have the properties of both multi-scale and multi-orientation. Based on our experiment, this method is more appropriate than traditional wavelet or single Gabor filter as it provides the better discrimination of the textures and improves the recognition rate effectively. Meanwhile, comparing with other fusion methods, it can reduce the complexity and improve the calculation efficiency.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2011.04a
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pp.572-577
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2011
The acoustic emission (AE) technique is a well-known non-destructive test technique, both in research and for industrial applications. It is mainly used to monitor the onset of cracking processes in materials and components. Predicting and preventing the crack phenomenon has attracted the attention of many researchers and has continued to provide a large incentive for the use of condition monitoring techniques to detect the earliest stages of cracks. In this research, goal is in grasping features of AE signal caused by crack growth. The envelope analysis with discrete wavelet transform (DWT) is used to find the characteristic of AE signal. To estimate feature of divided into three by crack length, the time waveform and the power spectrum were generated by the raw signals and the transferred signal processed by envelope analysis with DWT.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.16
no.1
s.106
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pp.66-74
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2006
This study aimed to evaluate the room acoustical performances of multi-purpose halls, surveying the architectural features and analysing the acoustical characteristics by measurements. In addition, adjectives appropriate for the evaluation of the room acoustical performance in multi-purpose halls were determined through the method of questionnaire survey and subjective evaluation through psycho-acoustic experiment. The results from the experiment were analysed by the correlation analysis and the factor analysis, consequently useful adjectives for the evaluation of acoustical performances in multi-purpose halls were determined depending on the types of performance.
This thesis describes pronunciation differences of vowel lengths between Koreans and Americans speaking English words and sentences. This study also analizes the reasons for these differences with the help of acoustic instruments. Sixteen sentences and eight words were selected as the experimental material. The informants for this study were 9 males; 3 Americans and 6 Koreans, who were asked to pronounce the test words and sentences five times. In this study, the acoustical analysis to measure duration was done through computer digital techniques. According to the results of the experiment, duration of 8 English vowels pronounced between Koreans and Americans shows very different features. When Koreans pronounce English vowels, the duration of the stressed vowel in the sentence-final position is much shorter than in other positions, such as in the sentence-initial and in word position. On the contrary, when Americans pronounce English vowels, the duration of the stressed vowel in the sentence-final position is much longer than in other positions. If the correlation between length and stress were to be studied in a more detailed manner, it would give fundamental help to the study of relation between stress and length.
It is well known that when there is an acoustic mismatch between the speech obtained during training and testing, the accuracy of speaker verification systems drastically deteriorates. This paper presents the use of MFCCs' histogram enhancement technique in order to improve the robustness of a speaker verification system. The technique transforms the features extracted from speech within an utterance such that their statistics conform to reference distributions. The reference distributions proposed in this paper are uniform distribution and beta distribution. The transformation modifies the contrast of MFCCs' histogram so that the performance of a speaker verification system is improved both in the clean training and testing environment and in the clean training and noisy testing environment.
Acoustic emission (AE) technique is a well-known non-destructive test technique. Fatigue crack growth test was performed using SM53C to check up the AE signal occurred by crack growth, so AE system was used to detect the crack signal. Features calculated by the AE signals were analyzed to evaluate the steps divided the crack growth into three. The steps, initiation, growth and breaking, were separated by velocity of the crack growth. Time waveform and power spectrum were created by the AE signal of each one of the steps and compared. In the feature domains, it was found that AE values changed rapidly as the velocity of the crack increasing.
This study aims to examine the acoustic characteristics of Korean sibilant, especially aspiration in Korean fricatives (plain: /s/, fortis: /s'/) and affricates (aspirated: /$ts^h$/, lenis: /ts/, and fortis: /ts'/). Duration values (closure duration, frication duration, aspiration duration), center of gravity (COG) (of the total duration, of the two portions, in 10 ms), H1-H2 values (at the vowel onset) were examined in order to investigate the phonetic feature of aspiration in frication noise. This study further discusses how to define criteria for identifying aspiration in sibilant sounds by adopting 3 visual criteria for assessing aspiration. This visually-designated aspiration onset points are further matched with the COG decline points in 10 ms windows. The result shows that all the non-fortis sounds (/s/, /$ts^h$/, /ts/) contain aspiration, causing similar values of COG and H1-H2.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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