We establish a new formalism of the non-periodic autocorrelation function (NPAF) of two sequences, which is suitable for the computation of the NPAF of any two sequences. It is shown, that this encoding of NPAF is efficient for sequences of small weight. In particular, the check for two sequences of length n having weight w to have zero NPAF can be decided in $O(n+w^2{\log}w)$. For n > w^2{\log}w$, the complexity is O(n) thus we cannot expect asymptotically faster algorithms.
This paper proposes an improved method for formant frequencies estimation based on the complex autocorrelation function of the speech signal. Instead of using the incoming signal as an input fur the LPC analysis, the analytic signal of the autocorrelation function of the speech signal is computed and itself used as an input for the LPC analysis. Due to the properties of the analytic signal, which occupies half of the bandwidth of the original signal, the required model order for the LPC analysis is halved. The accuracy of the proposed method in noisy environments is examined on five natural vowels. The effectiveness of the proposed method is shown by the estimated spectral shapes and the estimation errors of the formant frequencies.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.32A
no.10
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pp.1-7
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1995
In this paper, the properties of autocorrelation function of binary sequences are investigated. From these properties, the binary sequences which can be used for measurement of impulse response on fading channel are found by computer search. A receiver which can measure impulse response by use of these binary sequences is devised. This devised measurement system produces zero values of autocorrelation function for the all delays except zero sight.
The autocorrelation function structures of bilinear time series model BL(p, q, r, s), $r \geq s$ are obtained and shown to be analogous to those of ARMA(p, l), l=max(q, s). Simulation studies are performed to investigate the adequacy of Akaike information criteria for identification between ARMA(p, l) and BL(p, q, r, s) models and for determination of orders of BL(p, q, r, s) models. It is suggested that the model of having minimum Akaike information criteria is selected for a suitable model.
The uncertain geotechnical properties of frozen soil are important evidence for the design, operation and maintenance of the frozen ground. The complex geological, environmental and physical effects can lead to the spatial variations of the frozen soil, and the uncertain mechanical properties are the key factors for the uncertain analysis of frozen soil engineering. In this study, the elastic modulus, strength and Poisson ratio of warm frozen soil were measured, and the statistical characteristics under different temperature conditions are obtained. The autocorrelation distance (ACD) and autocorrelation function (ACF) of uncertain mechanical properties are estimated by random field (RF) method. The results show that the mean elastic modulus and mean strength decrease with the increase of temperature while the mean Poisson ratio increases with the increase of temperature. The average values of the ACD for the elastic modulus, strength and Poisson ratio are 0.64m, 0.53m and 0.48m, respectively. The standard deviation of the ACD for the elastic modulus, strength and Poisson ratio are 0.03m, 0.07m and 0.03m, respectively. The ACFs of elastic modulus, strength and Poisson ratio decrease with the increase of ratio of local average distance and scale of fluctuation. The ACF of uncertain mechanical properties is different when the temperature is different. This study can improve our understanding of the spatial autocorrelation variations of uncertain geotechnical properties and provide a basis and reference for the uncertain settlement analysis of frozen soil foundation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.6
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pp.1273-1278
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1997
Pseudonoise sequences of period 2$^{m}$ -1 with idel autocorrelation have been researched such as m-sequences, GMW sequences, Legendre sequences, and extended sequences. The m-sequences, the GMW sequences, the Legendre sequences, and the extended sequences are best described in terms of the trace function by previous works. Besides, there are Hall's sextic residue sequences and miscellaneous sequences with ideal autocorrelation, whose general constructions are not known so far. However, are are no explicit descripton of the Hall's sextic residue sequences and the miscellaneous sequences in terms of the trace function. In this paper, the Hall's sextic residue sequences and the miscellaneous sequences of period 2$^{m}$ -1 are expressed as a sum of trace functions. The miscellaneous sequences with ideal autocorrelation, which are newly found by computer search, are also expressed as a sum of trace functions.
A MATLAB program was developed to calculate the half-wavelength of a sine-curve baseband signal with white noise by using an autocorrelation function, a SG filter, and zero-crossing detection. The frequency of the input signal can be estimated from 1) the first zero-crossing (corresponding to ¼λ) and 2) the R value (the Y axis of the correlogram) at the center of the segment. Thereby, the frequency information of the preceding segment can be obtained. If the segment size were optimized, and a portion with a large zero-crossing dynamic range were obtained, the frequency discrimination ability would improve. Furthermore, if the values of the correlogram for each frequency prepared on the CPU side were prepared in a table, the volume of calculations can be reduced by 98%. As background, period detection by autocorrelation coefficients requires an integer multiple of 1/2λ (when using a sine wave as the object of the autocorrelation function), otherwise the correlogram drawn by R value will not exhibit orthogonality. Therefore, it has not been used in bio-telemetry where the frequencies move around.
Autocorrelation function is widely used as a tool measuring linear dependence of hydrologic time series. However, it may not be appropriate for choosing decorrelation time or delay time ${\tau}_d$ which is essential in nonlinear dynamics domain and the mutual information have recommended for measuring nonlinear dependence of time series. Furthermore, some researchers have suggested that one should not choose a fixed delay time ${\tau}_d$ but, rather, one should choose an appropriate value for the delay time window ${\tau}_d={\tau}(m-1)$, which is the total time spanned by the components of each embedded point for the analysis of chaotic dynamics. Unfortunately, the delay time window cannot be estimated using the autocorrelation function or the mutual information. Basically, the delay time window is the optimal time for independence of time series and the delay time is the first locally optimal time. In this study, we estimate general dependence of hydrologic time series using the C-C method which can estimate both the delay time and the delay time window and the results may give us whether hydrologic time series depends on its linear or nonlinear characteristics which are very important for modeling and forecasting of underlying system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.6C
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pp.582-588
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2006
In this paper, the relationship among M-ary Sidel'nikov sequences generated by different primitive elements and decimation are studied. Their autocorrelation function and autocorrelation distribution are derived. It is proved that Sidel'nikov sequences for a given period are equivalent under the decimation, cyclic shift, and scalar multiplication of the sequence.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.11a
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pp.1442-1445
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2007
Just noticeable differences (jnds) of autocorrelation function (ACF) parameters - Phi (0), Tau 1 and Phi 1 - of household refrigerator noise were investigated by psychoacoustical analyses. Phi (0) of five refrigerators' noise was changed with equal (${\pm}$) interval level of 0.5-1.0 dB up to five intervals by manipulating sound pressure level of the noise. Tau 1 and Phi 1 were varied with equal (${\pm}$) interval of around 0.10 ms and 0.02, respectively. Pitch shifting and strengthen methods were applied for the Tau 1 and Phi 1 variations. As results of subjective evaluations, about 2.0 dB was shown as jnd of Phi (0). The values of 0.30 ms and 0.06 were found as jnds of Tau 1 and Phi 1, respectively. The jnd results of each ACF parameter can be applied to explain substantial amount of sound quality (SQ) enhancement in the SQ prediction indices which were proposed in the authors' previous study [Sato et al. (2007) J. Acoust. Soc. Am.].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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