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.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제32권5호
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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.
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.
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.
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.
본 논문에서는 화면 간 차이 신호에 적용하기 위한 적응적인 그레이코드 할당을 갖는 분산 비디오 코덱의 성능 분석을 수행하였다. 즉, 화면 간 차이 신호가 갖는 통계특성에 기초하여 양자화된 값에 대해 최고의 성능을 갖는 그레이코드 할당 방법과 최저의 성능을 갖는 그레이코드 할당 방법에 대해 성능을 비교 분석하였다. 모의실험을 통해 8비트 밝기 해상도를 갖는 영상에서 화면 간 차이 신호는 9비트의 데이터를 발생시키고, 양자화해서 전송되는 비트가 n비트이면, 화면 간 차이 신호에 $256+2^{9-n-1}$를 더함으로써 가상채널잡음의 효과를 최소화할 수 있음을 확인하였다. 영상시퀀스를 이용한 모의실험에서 최고의 성능과 최저의 성능을 갖는 방식간에 동일 비트율에서 약 1.5dB이상의 화질 차이가 발생함을 확인하였다. 본 논문에서 분석된 결과는 화소영역 또는 변환영역의 위너-지브 부호화기법으로 확장하여 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권2호
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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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