Conventional cepstrum has been widely used to detect echo and fault signals embedded in noise. One of the problems of finding impulse signals using the conventional cepstrum in that it is normally very sensitive to signal to noise ratio (SNR). This paper proposes a signal processing method to detect impulse signal in noisy environment. Because the proposed method minimizes the variance of signal power at a cepstrum domain, it is suggested to be called as minimum variance cepstrum (MV cepstrum). Computer simulations have been performed to understand the characteristics of the MV cepstrum. Both mathematical approach and computer simulations confirmed that the MV cepstrum is a useful technique to detect impulse in noisy environment.
최근 산업사회에서 널리 쓰이는 전자소자들은 다층구조로 제작되고 있는 실정이며 이러한 소자의 보이지 않는 층에 대한 해석은 비파괴 검사에서 중요한 일이다. 따라서 본 논문에서는 접착층이 존재하는 다층구조물에 초음파를 입사시켰을 때 반사되는 신호를 디지털 신호처리하여 가시도를 개선하였다. 이를 위하여 다층구조물에서 반사된 신호를 전력 켑스트럼 처리하여 각층에서 나타난 첫 번째 피크와 두 번째 피크를 구할 수 있었다. 실험을 위하여 일정한 두께를 갖는 에폭시층이 존재하는 다층구조물을 형성하였고 초음파 펄스-에코 방법에 의하여 얻어진 반사신호의 가시도를 개선하기 위해 전력 켑스트럼 처리하였다.
베어링은 회전기계에서 가장 일반적인 구성요소로 베어링의 초기 결함 또는 퇴화현상이 사전에 발견되지 않으면 회전기계의 고장 또는 파손으로 엄청난 손실이 초래될 수 있다. 베어링의 초기 결함을 검출하기 위한 가장 보편적인 방법으로 베어링 진동신호의 특징적인 패턴을 검출하는 것이다.(중략)
본 논문에서는 line spectrum pair (LSP)의 의사 켑스트럼 표현을 제안하고 이 의사 켑스트럼에 켑스트럼 lifter를 적용하여 얻은 특징 벡타를 이용하는 음성 인식 시스템의 성능을 평가한다. 의사 켑스트럼 표현은 LSP와 LPC 켑스터럼 사이의 관계로부터 근사적으로 유도된다. 이때 음성 인식 시스템의 성능을 더욱 향상 시키기 위하여 root-power-sums lifter, general exponential lifter (GEL), 그리고 bandpass lifter 등과 같은 켑스터럼 liter가 의사 켑스터럼에 적용된다. 또한 mel 주파수로의 변환도 행해진다. 인식 결험 결과, GEL로 liftering된 mel 주파수 의사 켑스터럼이 가장 좋은 성능을 나타내며, LSP에 비해 5~6dB정도의 신도대잡음비의 개선을 얻을 수 있다.
초음파 두께 측정 방법은 초음파가 표면에서 되돌아오는 시간을 측정하여 두께를 측정하는 비파괴검사 방법이다. 이때 초음파 진행 시간은 펄스의 최대값을 이용하여 측정하기 때문에, 물체의 두께가 얇을 경우 펄스 신호가 서로 중첩이 되어 기존의 초음파 방법으로 측정하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 파워켑스트럼과 최소분산켑스트럼을 사용하여 두께를 측정하는 방법을 제안하고자 한다. 켑스트럼 신호 처리는 초음파 신호를 임펄스 트레인과 전달함수(초음파 펄스 신호)로 분리하기 때문에 표면에서 돌아오는 초음파 신호의 시간을 임펄스 트레인의 주기로 정확하게 측정할 수 있다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 다양한 두께를 가진 철, 아크릴 시편에 대해 실험을 수행하였다. 두께가 얇은 시편에 대해서는 펄스가 중첩이 되기 때문에 기존방법으로 측정이 어려움을 알 수 있었다. 하지만 제안된 방법인 켑스트럼 초음파 신호 처리를 적용한 결과 임펄스 신호로 분리하기 때문에 두께를 정확히 측정함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 전력 켑스트럼 신호처리 기법을 이용하여 다층구조물 접착면의 두께를 측정하는 방법을 제안하였다. 각 층에서 반사된 초음파 중첩신호의 피크치들은 전력 켑스트럼 기법에 의해 분리되었으며, 접착면의 두께는 피크간의 간격으로 측정되었다. 본 실험에서는 알루미늄과 황동 사이의 에폭시(2-Ton과 Plastic Steel Putty(A)) 접착층 두께를 0.5mm에서 0.75mm까지 변화시켜 다층구조물을 제작하였다. 접착층 두께측정은 초음파 펄스-에코 방법을 사용하였으며 측정한 결과 실제 두께와 1.34% 오차범위내에서 일치하였다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 로그 전력 스펙트럼(log power spectrum)을 이용한 장기 인식 알고리듬을 제시한다. 제안한 알고리듬은 크게 특징추출과 특징분류의 두 단계로 구성된다. 특징추출에서는 이동불변의 성질을 가지는 로그 전력 스펙트럼을 이용하여 전처리를 수행한 입력 영상으로부터 장기 조직의 반향(echo of the tissue) 성분을 추출한다. 특징 분류에서는 마하라노비스(Mahalanobis) 거리를 사용하여 입력영상으로부터 추출한 특징벡터와 각 영상 부류의 평균벡터 사이의 유사도를 측정한다. 실제 초음파 영상에 대한 실험결과는 제안된 알고리듬이 전력 스펙트럼(power spectrum)과 유클리드(Euclid) 거리를 이용한 인식 알고리듬보다 최대 30% 향상된 인식률을, 또 가중 큐프런시(weighted quefrency) 복소 켑스트럼(complex cepstrum)을 이용한 알고리듬보다 10∼40% 향상된 인식률을 보여준다.
Underwater robots generally show better performances for tasks than humans under certain underwater constraints such as. high pressure, limited light, etc. To properly diagnose in an underwater environment using remotely operated underwater vehicles, it is important to keep autonomously its own position and orientation in order to avoid additional control efforts. In this paper, we propose an efficient method to assist in the operation for the various disturbances of a remotely operated vehicle for the diagnosis of underwater structures. The conventional AHRS-based bearing estimation system did not work well due to incorrect measurements caused by the hard-iron effect when the robot is approaching a ferromagnetic structure. To overcome this drawback, we propose a sensor fusion algorithm with the camera and AHRS for estimating the pose of the ROV. However, the image information in the underwater environment is often unreliable and blurred by turbidity or suspended solids. Thus, we suggest an efficient method for fusing the vision sensor and the AHRS with a criterion which is the amount of blur in the image. To evaluate the amount of blur, we adopt two methods: one is the quantification of high frequency components using the power spectrum density analysis of 2D discrete Fourier transformed image, and the other is identifying the blur parameter based on cepstrum analysis. We evaluate the performance of the robustness of the visual odometry and blur estimation methods according to the change of light and distance. We verify that the blur estimation method based on cepstrum analysis shows a better performance through the experiments.
The method of vocal tract normalization has been known as a successful method for improving the accuracy of speech recognition. A frequency warping procedure based low complexity and maximum likelihood has been generally applied for vocal tract normalization. In this paper, we propose a new power spectrum warping procedure that can be improve on vocal tract normalization performance than a frequency warping procedure. A mechanism for implementing this method can be simply achieved by modifying the power spectrum of filter bank in Mel-frequency cepstrum feature(MFCC) analysis. Experimental study compared our Proposal method with the well-known frequency warping method. The results have shown that the power spectrum warping is better 50% about the recognition performance than the frequency warping.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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