Kim, Dae-Sung;Lee, Mi-Sun;Lee, Chang-Jun;Won, Ho-Shik
한국자기공명학회논문지
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제10권2호
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pp.163-174
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2006
Luteinizing Hormone Releasing Hormone(LHRH) is a decapeptide neurotransmitter known to be regulated by metal ions in the hyperthalamus. Zn-binding LHRH complex was systhesized, and zinc-LHRH complex was studied to understand what kinds of structural modifications would be critical in the LHRH releasing mechanism. Both nonexchangeable and exchangeable $^1H-NMR$ signal assignments were accomplished by pH-dependent and COSY NMR experiments. In addition, $^1H-NMR$ chemical shift changes of a-proton and peptide NH NMR signals at different pH condition, and $^1H-NMR$ signal differences between metal free and metallo-LHRH complex was monitored. NMR signals exhibit that primary metal-binding sites are nitrogens donor of imidazole ring and Arg, and peptide oxygen of Pro-His in the sequence. Structure obtained in this study has a cyclic conformation which is similar to that of energy minimized, and exhibits a specific a-helical turn with residue numbers $(2{\sim}7)$ out of 10 amino acids.
The transient behavior of the complex-LMS adaptive filter is studied when the adaptive filter is operating on a fixed or sweeping complex frequency sine-wave signal. The first-order difference equation is derived for the mean weights and its closed form solution is obtained. The transient response is represented as a function of the eigenvectors and eigenvalues of input correlation matrix. The mean-square error of the algorithm is evaluated as well. An optimal convergence parameter and filter length can be determined for sweeping frequency sine-wave signals as a function of frequency change rate and signal and noise powers.
본 논문에서는 광대역 무선 신호를 증폭하는 전력증폭기의 성능 테스트 시 인접 채널 간섭(ACLR) 특성을 측정하는 데 있어서, 효과적인 다중 톤 생성을 활용한 테스트 방안에 관하여 연구하였다. 그 동안 단일 주파수 정현파 신호를 테스트에 활용하는 경우 신호가 복잡해짐에 따라 오차가 증가하는 문제점이 있기에, 실제 변조 신호와의 측정 오차를 최소화하도록 다중 톤 신호를 설계하는 방식을 제안하였다. 제안된 다중 톤은 시간 축에서의 유사성을 확보하는 방식으로 설계되어 기존의 다중 톤 생성 방식 대비 더욱 적은 수의 톤으로 정확한 결과를 얻을 수 있다. 이의 검증을 위하여 802.11a 규격의 기저 대역 복소 신호를 다중 톤 신호로 대체하였으며, 이를 전력증폭기 성능 검증에 활용하였다. 그 결과, N=10 이상의 톤 수를 확보하는 경우 3차, 5차 비선형성에 의한 ACLR 특성이 실제 신호 활용한 경우와 1 dB 이하의 오차를 나타내었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1610-1629
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2021
Failures frequently occurred in manufacturing machines due to complex and changeable manufacturing environments, increasing the downtime and maintenance costs. This manuscript develops a novel deep learning-based method named Multi-Domain Convolutional Neural Network (MDCNN) to deal with this challenging task with vibration signals. The proposed MDCNN consists of time-domain, frequency-domain, and statistical-domain feature channels. The Time-domain channel is to model the hidden patterns of signals in the time domain. The frequency-domain channel uses Discrete Wavelet Transformation (DWT) to obtain the rich feature representations of signals in the frequency domain. The statistic-domain channel contains six statistical variables, which is to reflect the signals' macro statistical-domain features, respectively. Firstly, in the proposed MDCNN, time-domain and frequency-domain channels are processed by CNN individually with various filters. Secondly, the CNN extracted features from time, and frequency domains are merged as time-frequency features. Lastly, time-frequency domain features are fused with six statistical variables as the comprehensive features for identifying the fault. Thereby, the proposed method could make full use of those three domain-features for fault diagnosis while keeping high distinguishability due to CNN's utilization. The authors designed massive experiments with 10-folder cross-validation technology to validate the proposed method's effectiveness on the CWRU bearing data set. The experimental results are calculated by ten-time averaged accuracy. They have confirmed that the proposed MDCNN could intelligently, accurately, and timely detect the fault under the complex manufacturing environments, whose accuracy is nearly 100%.
IPS는 건물 내부에서 벽과 지붕으로 인해 정확도가 떨어지는 GPS를 대신하기 위한 실내 측위 시스템이다. 위성 신호를 대신하여 Wi-Fi와 같은 전파 신호들을 사용하고, 정확도를 높이기 위한 다양한 측위 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 정확도 높은 핑거프린트 기법에 고준위 신호를 적용하여 기존보다 효율적인 측위 방법을 제시한다. 과거에 비해 많아진 와이파이 AP를 활용하여 수집된 고준위 신호로 라디오 맵을 구성한다. 구성된 라디오 맵이 위치마다 나타내는 패턴을 분석하여 사용 적합성을 확인한다.
The current study assessed the utility of acoustic analyses the most commonly used in routine clinical voice assessment including perturbation, nonlinear dynamic analysis, and Spectral/Cepstrum analysis based on signal typing of dysphonic voices and investigated their applicability of clinical acoustic analysis methods. A total of 70 dysphonic voice samples were classified with signal typing using narrowband spectrogram. Traditional parameters of %jitter, %shimmer, and signal-to-noise ratio were calculated for the signals using TF32 and correlation dimension(D2) of nonlinear dynamic parameter and spectral/cepstral measures including mean CPP, CPP_sd, CPPf0, CPPf0_sd, L/H ratio, and L/H ratio_sd were also calculated with ADSV(Analysis of Dysphonia in Speech and VoiceTM). Auditory perceptual analysis was performed by two blinded speech-language pathologists with GRBAS. The results showed that nearly periodic Type 1 signals were all functional dysphonia and Type 4 signals were comprised of neurogenic and organic voice disorders. Only Type 1 voice signals were reliable for perturbation analysis in this study. Significant signal typing-related differences were found in all acoustic and auditory-perceptual measures. SNR, CPP, L/H ratio values for Type 4 were significantly lower than those of other voice signals and significant higher %jitter, %shimmer were observed in Type 4 voice signals(p<.001). Additionally, with increase of signal type, D2 values significantly increased and more complex and nonlinear patterns were represented. Nevertheless, voice signals with highly noise component associated with breathiness were not able to obtain D2. In particular, CPP, was highly sensitive with voice quality 'G', 'R', 'B' than any other acoustic measures. Thus, Spectral and cepstral analyses may be applied for more severe dysphonic voices such as Type 4 signals and CPP can be more accurate and predictive acoustic marker in measuring voice quality and severity in dysphonia.
Yoo, Won Jae;Kim, Lawoo;Lee, Yu Dam;Lee, Taek Geun;Lee, Hyung Keun
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제10권4호
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pp.315-333
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2021
Due to the Global Navigation Satellite System (GNSS) modernization, recently launched GNSS satellites transmit signals at various frequency bands such as L1, L2 and L5. Considering the Korean Positioning System (KPS) signal and other GNSS augmentation signals in the future, there is a high probability of applying more complex communication techniques to the new GNSS signals. For the reason, GNSS receivers based on flexible Software Defined Radio (SDR) concept needs to be developed to evaluate various experimental communication techniques by accessing each signal processing module in detail. This paper proposes a novel SDR-based A-GNSS receiver capable of processing multi-GNSS/RNSS signals at multi-frequency bands. Due to the modular structure, the proposed receiver has high flexibility and expandability. For real-time implementation, A-GNSS server software is designed to provide immediate delivery of satellite ephemeris data on demand. Due to the sampling bandwidth limitation of RF front-ends, multiple SDRs are considered to process the multi-GNSS/RNSS multi-frequency signals simultaneously. To avoid the overflow problem of sampled RF data, an efficient memory buffer management strategy was considered. To collect and process the multi-GNSS/RNSS multi-frequency signals in real-time, the proposed SDR A-GNSS receiver utilizes multiple threads implemented on a CPU and multiple NVIDIA CUDA GPGPUs for parallel processing. To evaluate the performance of the proposed SDR A-GNSS receiver, several experiments were performed with field collected data. By the experiments, it was shown that A-GNSS requirements can be satisfied sufficiently utilizing only milliseconds samples. The continuous signal tracking performance was also confirmed with the hundreds of milliseconds data for multi-GNSS/RNSS multi-frequency signals and with the ten-seconds data for multi-GNSS/RNSS single-frequency signals.
Most people suffer from stress during day life because modernized society is very complex and changes fast. Because stress can affect to many kind of physiological phenomena it is even considered as a disease. Therefore, it should be detected earlier, then must be released. When a person is being stressed several bio-signals such as heart rate, etc. are changed. So, those can be detected using medical electronics techniques. In this paper, stress assessment system is studied using random forest algorithm based on heart rate, RR interval and Galvanic skin response. The random forest model was trained and tested using the data set obtained from the bio-signals. It is found that the stress assessment procedure developed in this paper is very useful.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제4권4호
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pp.175-182
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2004
When the M-ary signal experiences the Rayleigh fading, the diversity schemes can reduce the effect of fading since the probability that all the signals components will fade simultaneously is reduced considerably. The symbol error probabilities for various M-ary signals, such as MDPSK(M-ary DPSK) and MPSK(M-ary PSK), are mathematically derived for the Selection Combining 2(SC-2) and Selection Combining 3(SC-3) demodulation system which requires a less complex receiver than Maximum Ratio Combining(MRC). The propagation model used in this paper is the frequency-nonselective slow Rayleigh fading channel corrupted by the Additive White Gaussian Noise(AWGN). The numerical results presented in this paper are expected to provide information for the design of radio system using M-ary modulation method for above mentioned channel environment.
Obtaining the real exciting force is important for the analysis of structural vibration or sound radiation to represent the actual condition. But in most cases, it is so difficult to get the actual force signals by direct measurement using sensors due to complex geometry. This paper suggests advanced source identification method which can be applied to the prediction of radiated noise considering correlations between measured signals. This method was implemented to the identification of the fan force in the refrigerator. The analysis of structural vibration and radiated noise caused by the fan force was also performed. The comparison between predicted SPL and measured SPL of the radiated noise by the refrigerator fan showed good agreement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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