Purpose: This study examined whether 1) the motor inhibition response as cognitive-behavioral component is learning though a stop signal task using stop-signal paradigm, and 2) whether there is a difference in the learning degree according to imagery training and actual practice training. Methods: Twenty young adults (males: 9, females: 11) volunteered to participate in this study, and were divided randomly into motor imagery training (IT, n=10) and practice training (PT, n=10) groups. The PT group performed an actual practice stop-signal task, while the IT group performed imagery training, which showed a stop-signal task on a monitor of a personal computer. The non-signal reaction time and stop-signal reaction time of both groups were assessed during the stop-signal task. Results: In the non-signal reaction time, there were no significant intra-group and inter-group differences between pre- and post-intervention in both groups (p>0.05). The stop-signal reaction time showed a significant difference in the PT group in the intra-group analysis (p<0.05). On the other hand, there was no significant intra-group difference in the IT group and inter-group difference between pre- and post-intervention (p>0.05). Conclusion: These results showed that the motor inhibition response could be learned through a stop-signal task. Moreover, these findings suggest that actual practice is a more effective method for learning the motor inhibition response.
Ha, Dong-Gyung;Cho, Seok-Je;Jin, Gang-Gyoo;Shin, Ok-Keun
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.32
no.5
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pp.768-774
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2008
In many areas of speech signal processing such as automatic speech recognition and packet based voice communication technique, VAD (voice activity detection) plays an important role in the performance of the overall system. In this paper, we present a new feature parameter for VAD which is the product of energy of the signal and the difference of two types of entropies. For this end, we first define a Mel filter-bank based entropy and calculate its difference from the conventional entropy in frequency domain. The difference is then multiplied by the spectral energy of the signal to yield the final feature parameter which we call PEED (product of energy and entropy difference). Through experiments. we could verify that the proposed VAD parameter is more efficient than the conventional spectral entropy based parameter in various SNRs and noisy environments.
This paper introduces a compression algorithm for power quality disturbance signal via the discrete wavelet transform, DWT. Fundamental signal or stationary signal is estimated and then subtracted from a given signal to obtain a difference signal or nonstationary signal. DWT is applied to a difference signal to get coefficients that are thresholded to reduce a number of coefficients. Simulation results show the resonable compression ratio while keep low signal distortion.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.21
no.6
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pp.8-15
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2013
Wide range frequency pulses occur in a car crash test. Until now, low frequency under 400Hz has been used to determine an airbag deployment criteria. Also, FIS (Front Impact Sensor) has been used to detect the crash pulse in early stage. Nowadays, technology to determine an airbag delpoyment criteria by using a high frequency crash pulse without FIS is being focused on. In this paper, the signal transmissibility of high frequency pulse for two different cars was studied. Also, signal transfer test of high frequency pulse was done by using a high speed ball impact. Signal runtime of the frontal impact is compared with that of the side impact. The signal transmissibility difference due to the car structure difference was discussed and structure change for improving the signal transmissibility was proposed.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.5
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pp.91-98
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2004
Human uses level difference and time difference to get space information. Therefore this paper shows that method to presume direction of sound source by time difference and to mark presumed position. The position means direction from geometrical center of sensors to the sound source. To get the time difference of microphones input level, we will be explained about arrangement of microphones which used for the sensor to take the sound signal. It is included distance among the 3 microphones and distance between microphones and sound source. Secondly, input signals are transmitted to CPU througth digital process. CPU is used to DSP(Digital Signal Processor) for manage the signal by real time. Finally, the position of sound source is perceived by an explained algorithm in this paper.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.9
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pp.686-692
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2016
A Crimp Force Monitor (CFM) is equipment for detecting crimp errors by analyzing crimp signals obtained from force and strain sensors. The analysis is commonly performed by aligning a measured crimp signal with a reference signal and comparing their difference. Current analysis methods often suffer from wrong alignments that result in false negative detections. This paper presents a new crimp signal analysis method in CFM. First, a falling edge alignment is proposed that matches falling edges of the measured and the reference signals by minimizing the absolute difference summation. Second, a signal parameter error is introduced to evaluate the crimp quality difference between the measured signal and the reference. For calculating the signal parameter error, part of a signal is identified and divided into several regions to maximize the signal parameter errors. Experiments showed that the proposed method can improve the signal alignment and accurately detect bad crimps especially with the strain sensor.
This paper introduces a compression algorithm for power quality disturbance signal via the discrete wavelet transform, DWT. Algorithm to estimate a time delay from the power quality disturbance signal is proposed. Pseudo-stationary signal is constructed from the estimated time delay. A difference signal or nonstationary signal is obtained by removing a pseudo-stationary signal from a disturbance signal. DWT is applied to a difference signal. The threshold is applied to reduce a number of coefficients. Simulation results show the resonable compression ratio while keep low signal distortion.
In this paper, we investigated the performances of the distributed video codec with adaptive Gray code to apply for frame-difference signal. That is, the best cases and the worst cases were analyzed and compared by considering the statistical characteristics of the frame difference signal in view of the Gray code allocation. Through computer simulations, if 9-bit data for frame difference signal is generated for luminance signal with 8-bit definition and so n-bit is allocated to the quantized coefficient, we were able to find the best method to reduce the virtual channel noise by adding $256+2^{9-n-1}$ to the frame difference signal. Through computer simulation with test video sequences, it was shown that the performance difference between the best cases and the worst cases is larger than about 1.5dB at same rate. It is expected that the results in this paper are applicable for the transform-domain scheme as well as the pixel-domain scheme.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.2
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pp.76-81
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2021
This study proposes a method to reduce the phase error of the received signal to detect the object bearing. The phase shift of the received signal occurs due to the multipath of the signal by natural structure or artificial structures. When detecting the direction of the object using radio waves, the phase of the received signal cannot be accurately detected because of the phase bearing error in the object detection direction. The object detection direction estimation depends on the phase difference, antenna installation distance, signal source wavelength, frequency band and bearing angle. This study reduces the error of the phase bearing by using the phase delay of the relative phase difference for the signals incident on the two antennas. Through simulation, we analyzed the object direction detection performance of the proposed method and the existing method. Three targets are detected from the [-15°, 0°, 15°] direction. The existing method detects the target at [-13°, 3°, 17°], and the proposed method detects the at [-15°, 0°, 15°]. As a result of the simulation, the target detection direction of the proposed method is improved by 2 degrees compared to the existing method.
There are several methods of measuring position. For example GPS, AOA, TDOA and using radio camera. In this Paper I used TDOA method in position measuring system. TDOA method uses arrival time difference. In position measuring system, three transfers which is placed in different position transfer signal to receiver in fixed time interval and receiver records arrival time of signal. Because receiver knows idle signal's arrival time, receiver can calculate the difference of the signal's arrival time between idle and real. When we obtain time difference we can know the receiver position by Newton Raphson method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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