일반적으로 수치표고모델은 데이타 획득의 자동화 및 관리가 용이한 격자망의 형태로 구성되어져 왔다. 그러나 격자형 수치표고모델은 일정한 간격으로 데이타를 추출하기 때문에 지형의 특성을 정확하고 상세하게 나타내기 위하여는 많은 데이타 용량을 필요로 한다. 본 연구는 격자형 수치표고모델로부터 지형을 대표할 수 있는 중심점을 추출함으로써 압축된 수치표고 모델을 구축하고자 하였다. 이를 위하여 지형의 중심점이 1차미분 연산자 및 라플라스 연산자에 의한 하이-패스 필터링에 의하여 추적되어 진다. 본 연구의 결과 압축된 수치표고모델을 구축하는데 있어서 라플라스 연산자가 1차미분 연산자보다 더 효과적인 하이-패스 필터임을 알 수 있었다.
The most widespread techniques for DEM generation are stereoscopy for optical sensor images and SAR interferometry(InSAR) for SAR images. These techniques suffer from certain sensor and processing limitations, which can be overcome by the synergetic use of both sensors and DEMs respectively. This study is associated with improvements of accuracy with consistency of image's characteristics between two different DEMs coming from stereoscopy for the optical images and interferometry for SAR images. The MWD(Multiresolution Wavelet Decomposition) and HPF(High-Pass Filtering), which take advantage of the complementary properties of SAR and stereo optical DEMs, will be applied for the fusion process. DEM fusion is tested with two sets of SPOT and ERS-l/-2 satellite imagery and for the analysis of results, DEM generated from digital topographic map(1 to 5000) is used. As a result of an integration of DEMs, it can more clearly portray topographic slopes and tilts when applying the strengths of DEM of SAR image to DEM of an optical satellite image and in the case of HPF, the resulting DEM.
본 논문에서는 컬러 패턴의 분해와 가설검정 기법을 이용하여 영상에서 조작된 컬러의 영역을 검출하는 새로운 방법을 제시한다. 디모자이킹으로 보간된 화소는 원 화소보다 적은 분산을 가진다는 것에 착안하여, 통계적 검정을 이용하여 분산의 불일치성을 판단하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 컬러 패턴을 각각 디모자이킹 패턴에 따라 분해하는 방법을 도입하여 분산을 계산한다. 또한 보간된 화소와 원 화소의 분산의 차이를 크게 하기 위하여 고역통과 필터링을 적용한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 컬러 조작 영역을 찾는데 매우 유효하며 기존 방법과 비교하여 우수한 검출 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 DHMM(Discrete Hidden Markov Model) 기반의 음성 인식 시스템에서 소음에 강인한 인식 성능을 얻기 위하여, 관찰 확률 스무딩(observation probability smoothing) 방법을 제안하고, 자동차 소음하에서의 음성 인식에 적합한 소음처리 기법을 실험을 통해 제시한다. 제안된 관찰 확률 스무딩 방법은 입력되는 음성의 특징벡터가 소음에 오염되어 양자화(vector quantization) 과정에서 적절한 코드워드(codeword)가 아닌 다른 코드워드로 양자화됨으로써 발생하는 인식성능 저하를 막기 위하여, 각각의 코드워드와 거리가 가까운 코드워드들의 관찰 확률값을 높여주는 방법이다. 이 밖에 자동차 소음에 대한 대처 방안으로 특징 벡터의 거리 측정시의 리프터(lifter) 사용, 고역 통과 필터(high pass filter) 사용, 스펙트럴 차감법(spectral subtraction) 사용 등의 성능을 평가한다. 인식 실험은 자동차 정지 중과 주행 중의 두 가지 상황에서 녹음된 한국어 단독 숫자음과 명령어 14단어에 대해 수행하였으며, 정지 중 97.4%와 주행 중 59.1%의 인식률로부터, 제안된 관찰 확률 스무딩 방법과 리프터, 고역 통과 필터, 스팩트럴 차감법의 소음 처리 기법을 추가한 결과, 정지 중 98.3%와 주행 중 88.6%의 인식률을 얻을 수 있었다.
This study attempted to examine a speaker identification method using difference sum and correlation coefficient determined from a pair of intensity level matrices of band-pass-filtered numeric sounds produced by ten female speakers of similar age and height. Subjects recorded three digit numbers at a quiet room at a sampling rate of 22 kHz on a personal computer. Collected data were band-pass-filtered at five different band ranges. Then, matrices of five intensity levels at 100 proportional time points were obtained. Pearson correlation coefficients and the sum of absolute intensity differences between a pair of given matrices were determined within and across the speakers. Results showed that very high correlation coefficient and small difference sum generally occurred within each speaker but some individual variation was also observed. Thus, the matrix pair with a higher coefficient and a smaller difference sum was averaged to form each individual's model. Comparison among the speakers yielded generally low coefficients and large differences, which suggests successful speaker identification, but among them there were a few cases with very high coefficients and small differences. Future studies will focus on finer band ranges and additional spectral parameters at some peak points of the intensity contour at a low frequency band.
Grid-interactive power converters are normally synchronized with the grid using phase-locked loops (PLLs). The performance of the PLLs is affected by the non-ideal conditions in the sensed grid voltage such as harmonics, frequency deviations and the dc offsets in single-phase systems. In this paper, a single-phase PLL is presented to mitigate the effects of these non-idealities. This PLL is based on the popular second order generalized integrator (SOGI) structure. The SOGI structure is modified to eliminate the effects of input dc offsets. The resulting SOGI structure has a high-pass filtering property. Hence, this PLL is termed as a high-pass generalized integrator based PLL (HGI-PLL). It has fixed parameters which reduces the implementation complexity and aids in the implementation in low-end digital controllers. The HGI-PLL is shown to have the lowest resource utilization among the SOGI based PLLs with dc cancelling capability. Systematic design methods are evolved leading to a design that limits the unit vector THD to within 1% for given non-ideal input conditions in terms of frequency deviation and harmonic distortion. The proposed designs achieve the fastest transient response. The performance of this PLL has been verified experimentally. The results agree with the theoretical prediction.
This paper presents the efficient method to detect the defective detectors of the SWIR band of SPOT 4. The key of this method are to flatten the baseline of the data using high pass band filter instead of differentiation. This method is made up six steps. First step is to apply image enhancement techniques to enhance the lines imaged by defective detector and improve the quality of an image. Second step is processed by summing the enhanced image in line direction. These summed data have the peaks that represent the defective detectors and the curved baseline characterized by the reflectivity of Earth surface. In order to exactly detect these peaks, third step is to flatten the curved baseline using high pass filtering in the frequency domain. In fourth step, the data with flat baseline is normalized to have zero mean and unity standard deviation. In fifth step, the defective detectors are detected using $99.9\%$ confidence interval. Finally, after removing the detected ones in summed data, the steps from third to five are iterated. Three SPOT 4 images, which have different reflectivity of Earth surface and different sensor, were used to validate this method. The overall accuracy of detection for three images was $97.9\%$. This result shows that this method can detect efficiently the lines made by defective detectors.
Mert Bezcioglu;Cemal Ozer Yigit;Ahmet Anil Dindar;Ahmed El-Mowafy;Kan Wang
Structural Engineering and Mechanics
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제89권6호
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pp.589-599
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2024
This study presents the usability of the high-rate single-frequency Precise Point Positioning (SF-PPP) technique based on 20 Hz Global Positioning Systems (GPS)-only observations in detecting dynamic motions. SF-PPP solutions were obtained from post-mission and real-time GNSS corrections. These include the International GNSS Service (IGS)-Final, IGS real-time (RT), real-time MADOCA (Multi-GNSS Advanced Demonstration tool for Orbit and Clock Analysis), and real-time products from the Australian/New Zealand satellite-based augmentation systems (SBAS, known as SouthPAN). SF-PPP results were compared with LVDT (Linear Variable Differential Transformer) sensor and single-frequency relative positioning (SF-RP) solutions. The findings show that the SF-PPP technique successfully detects the harmonic motions, and the real-time products-based PPP solutions were as accurate as the final post-mission products. In the frequency domain, all GNSS-based methods evaluated in this contribution correctly detect the dominant frequency of short-term harmonic oscillations, while the differences in the amplitude values corresponding to the peak frequency do not exceed 1.1 mm. However, evaluations in the time domain show that SF-PPP needs high-pass filtering to detect accurate displacement since SF-PPP solutions include trends and low-frequency fluctuations, mainly due to atmospheric effects. Findings obtained in the time domain indicate that final, real-time, and MADOCA-based PPP results capture short-term dynamic behaviors with an accuracy ranging from 3.4 mm to 8.5 mm, and SBAS-based PPP solutions have several times higher RMSE values compared to other methods. However, after high-pass filtering, the accuracies obtained from PPP methods decreased to a few mm. The outcomes demonstrate the potential of the high-rate SF-PPP method to reliably monitor structural and earthquake-induced ground motions and vibration frequencies of structures.
This paper proposes a new data-driven method for high-pass approaches, which suppresses slow-varying noise components. Conventional high-pass approaches are based on the idea of decorrelating the feature vector sequence, and are trying for adaptability to various conditions. The proposed method is based on temporal local decorrelation using the information-maximization theory for each utterance. This is performed on an utterance-by-utterance basis, which provides an adaptive channel normalization filter for each condition. The performance of the proposed method is evaluated by isolated-word recognition experiments with channel distortion. Experimental results show that the proposed method yields outstanding improvement for channel-distorted speech recognition.
The proposed system was composed of pre-processor which was executing binary/high-pass filtering and post-processor which ranged from statistic data to prediction. In post-processor work, step one was filter process of image, step two was image recognition, and step three was destruction degree/time prediction. After these processing, we could predict image of the last destruction timestamp. This research was produced variation value according to growth of tree pattern. This result showed improved correction, when this research was applied image Processing. Pre-processing step of original image had good result binary work after high pass- filter execution. In the case of using partial discharge of the image, our research could predict the last destruction timestamp. By means of experimental data, this Prediction system was acquired ${\pm}$3.2% error range.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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