This paper proposed a new approach for endpoint detection of isolated speech, which proves to significantly improve the endpoint detection performance. The proposed algorithm relies on the root mean square energy (rms energy), zero crossing rate and spectral characteristics of the speech signal where the Euclidean distance measure is adopted using cepstral coefficients to accurately detect the endpoint of isolated speech. The algorithm offers better performance than traditional energy-based algorithm. The vocabulary for the experiment includes English digit from one to nine. These experimental results were conducted by 360 utterances from a male speaker. Experimental results show that the accuracy of the algorithm is quite acceptable. Moreover, the computation overload of this algorithm is low since the cepstral coefficients parameters will be used in feature extraction later of speech recognition procedure.
다양한 변조 기법을 사용하여 저피탐 능력을 갖춘 신호원들이 증가하면서, 신호의 변조 방식을 분류하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 최근 신호 간섭이나 잡음 환경에서 수신 신호 분류의 성능 개선을 위하여 전처리 과정으로 FFT를 이용하는 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법이 제안되었다. 하지만 윈도우가 고정되는 FFT의 특성상 탐지 신호의 시간에 따른 변화를 정확히 분류해내지 못한다. 따라서 본 논문에서는 시간 영역과 주파수 영역에서 높은 해상도를 가지고 또한 다양한 유형의 신호를 시간 및 주파수 영역에서 동시에 표현할 수 있는 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 전처리 과정으로 사용하는 CNN 모델을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 웨이블릿 변환 방식이 FFT 변환 방식에 비해 정확도와 학습 속도 측면에서 SNR 변화에 무관하게 우수한 성능을 보이고, 특히 낮은 SNR일 때 더욱 큰 차이를 보임을 입증하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권2호
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pp.332-338
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2010
전력계통에서 아크현상이 원인이 되는 전기화재는 전기제품의 사용증가에 따라 급증하고 있으나, 이들 사고를 방지할 수 있는 확립된 방법은 없다. 이들 배경에서 본 논문은 공기조화기에서 직렬아크 검출 기술과 장치에 대한 실험적 결과에 대해 기술하였다. 공기조화기의 불완전한 접속부에서 발생하는 직렬아크를 모의하고, 주파수 스펙트럼을 FFT로 분석한 결과, 190 kHz~250 kHz와 900 kHz~1.6 MHz 에 존재함을 알 수 있었다. 저역차단주파수가 170 kHz이며 60 Hz를 176 dB까지 감쇄시킬 수 있는 아크검출 및 파형정형 회로를 설계하였다. 또한 스위치 조작, 인버터 운전 및 서지 등에 의해 발생하는 노이즈로부터 직렬아크신호를 분리할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 적용실험은 UL1699에 규정 되어있는 아크발생장치를 이용하여 여러 형태의 공기조화기에서 수행되었으며, 99 %이상 검출능력을 나타내었다.
This paper used the majority function to digitally filter back-electromotive force as an explanation of the Brushless DC MOTOR control algorithm. The cause and improvement of motor noise, which are operating in close proximity to high frequency sources, did not use conventional low pass filter and comparator elements. Also, they repeatedly output a noise-free BEMF signal for the input value of the majority detection filtering. These filtering steps can help reduce costs and minimize the area of a PCB by requiring relatively little hardware.
This paper dealt with the radiated electromagnetic wave detection of partial discharge (PD) in oil for insulation diagnostics of oil-immersed transformers. Three types of electrode system were fabricated to simulate the insulation defects that could occur in oil-immersed transformers. Frequency components of radiated electromagnetic wave in oil was measured by broadband bi-conical antennas of 300 MHz~2 GHz and a spectrum analyzer of 9 kHz~3 GHz. Frequency component of electromagnetic waves from PD in oil were highly distributed at 500 MHz. From the result, a narrow-band monopole antenna with the center frequency of 500 MHz was fabricated. We could detect PD signal in insulation oil without an influence of external noise by a measurement system which consists of the prototype monopole antenna, a LNA (Low Noise Amplifier), an oscilloscope and a spectrum analyzer.
This paper describes the sensorless technique for the surface-mounted permanent-magent synchronous motor(SPMSM or PMSM) drive based on magnetic saliency. The control technique is a sensorless control algorithm that injects the high frequency voltage to the stator terminal in order to estimate the rotor position and speed. The rotor position and speed for sensorless vector control is achieved by appropriate signal processing to extract the position information from the stator current in the low speed range including zero speed. Proposed sensorless algorithm using the double-band hysteresis controller and initial rotor position detection exhibits excellent reference tracking and increased robustness. Experimental results are presented to verify the feasibility of the proposed control schemes.
수중 소음 측정이 가능한 수동 소나에 수신된 선박 방사소음은 Detection of Envelope Modulation on Noise(DEMON) 분석으로 얻은 선박 정보를 사용하여 선박 식별과 분류가 가능하다. 하지만 낮은 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 환경에서는 DEMON 그램 내 선박 정보가 담겨있는 표적 주파수선을 분석 및 파악하는데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 낮은 SNR 환경에서 보다 정확한 표적 식별을 위해 딥러닝 기법 중 의미론적 분할을 사용하여 표적 주파수선들을 추출하는 연구를 수행하였다. SNR과 기본 주파수를 변경시키며 생성한 모의 DEMON 그램 데이터를 사용하여 의미론적 분할 모델인 U-Net, UNet++, DeepLabv3+를 학습 후 평가하였고, 학습된 모델들을 이용하여 캐나다 조지아 해협에서 측정한 선박 방사소음 데이터셋인 DeepShip으로 제작한 DEMON 그램 예측 성능을 비교하였다. 모의 DEMON 그램으로 학습된 모델을 평가한 결과 U-Net이 성능이 가장 높았으며, DeepShip으로 만든 DEMON 그램의 표적 주파수선을 어느 정도 추출할 수 있는 것을 확인하였다.
발전소 보일러튜브는 장시간 동안 고온고압하의 기혹한 조건으로 운전됨에 따라 크리프, 열피로와 같은 각종 열화에 의해 누설손상이 발생하고 있다. 이러한 누설손상을 실시간 감시하고 진단하기 위하여 음향방출기술을 이용한 현장적용 연구를 수행하였다. 또한 고장예측 진단기술, 튜브의 수명관리 및 설비 감시에 활용할 수 있도록 음향방출 진단시스템을 개발하여 현장에 설치하고, 보일러 운전상태에 따른 신호측정 및 평가, 누설위치 판별 등에 대해 고찰하였다. 누설감지는 저주파 및 고주파대역의 누설로 구분하여 음향방출신호를 각각 측정 및 평가하였다. 현장적용 연구결과로부터 실시간으로 보일러튜브 상태감시와 누설위치 추적이 가능하였으며, 향후 본 기술을 이용하면 발전설비 안전운전과 발전소 정지에 따른 경제적 손실 예방에 크게 기여할 것으로 기대된다.
1.5 ${\mu}m$ 통신파장 대역 단일광자의 효율적인 측정을 위해서 PPLN WG(periodically poled $LiNbO_3$ waveguide)에서 준위상정합을 이용한 합주파수 생성에 의한 주파수 상향변환 검출기를 구성하고 검출 효율, 잡음 계수 및 타이밍 지터를 측정하였다. 974 nm에서 발진하는 펌프광의 세기가 300 mW일 때 최대 검출효율이 약 7%, 잡음 계수율은 약 480 kHz로 측정되었다. 피코초펄스 레이저를 이용한 자발적 매개하향변환에서 발생한 펄스형 단일광자 신호를 이용하여 측정된 주파수 상향변환 검출기의 최소 타이밍 지터는 약 39.1 ps였다. 또한 아주 좁은 동시계수 시간 폭으로 펄스형의 주파수 상향변환된 단일광자를 측정하면 잡음의 효과를 최소화할 수 있고, 신호대 잡음비의 특성을 최대로 높일 수 있다.
협대역 사용자와 주파수를 공유하는 직교 주파수 분할 (orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 기반 인지 라디오 시스템에서 기존 사용자에게 미치는 간섭을 최소화하도록 부분대역모드가 제안된 바 있다. 부분 대역모드는 직교 주파수 분할 다중화 신호 전체 대역을 여러 부대역으로 나눈 뒤 스펙트럼 센싱 결과에 따라 특정 부대역만 이용할 수 있도록 한 것이다. 이 논문에서는 부분대역모드 정보를 프리앰블로 전송할 때 검출오류확률을 이론적으로 분석하고 그 성능을 무선 지역망 환경에서 살펴본다. 그 결과 이론적으로 얻은 검출오류확률이 모의실험 결과와 잘 들어맞고, 신호대잡음비가 낮을 때 검출오류확률이 $10^{-3}$이하임을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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