In this paper, we propose a new detector based on the median-shift sign. We call it the median-shift sign (MSS) detector, which is an extension of the classical sign detector. We first analyze the problem of detecting a dc signal in noise of known probability density function (pdf). The MSS detector with the optimum median-shift value, the optimum MSS detector, performs better than the sign detector in Gaussian noise: it has the best performance among the detectors compared in Laplacian and Cauchy noise. It is shown that the MSS detectors with constant median-shift values are nearly equal to the optimum MSS detector. We also analyze the problem of detecting a dc signal when only partial information is available on the noise. The MSS detectors with constant median-shift values are almost equal to the sign detector in Gaussian noise: they perform better than the sign and Wilcoxon detectors for most signal ranges in Laplacian and Cauchy noise.
이 논문에서는 중앙값을 움직인 부호를 바탕으로 한 검파기를 제안하고 그 점근 성능과 우한 표본 성능을 살펴본다. 이 검파기를 중앙값을 움직인 부호 검파기라 부르는데, 이는 고전적인 부호 검파기를 확장한 것이다. 먼저, 점근 최적 이동 중앙값들과 그들의 특성을 알아보고, 이 검파기의 점근 상대효율을 생각해 본다. 확률밀도함수를 알고 있는 잡음환경에서 알려진 신호를 검파하는 문제와 분포를 거의 알 수 없는 잡음에서 알려진 신호를 검파하는 문제를 다룬다.
이 논문에서는 STDR(sequence time-domain reflectometry)이나 SSTDR(spread-spectrum time-domain reflectometry) 방식에서 인가 신호 제거 기법을 사용하여 케이블의 고장 위치를 탐지할 때, 제거기 앞단에 부호기(sign detector)를 추가하여 복원된 부호를 제거하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 케이블 선로나 측정 회로에 의해 변형된 신호를 수열의 형태로 복원시킨 후 제거하기 때문에 부호기를 쓰지 않은 경우보다 인가 신호 부분을 효과적으로 제거할 수 있고, 결과적으로 고장에 의한 반사 신호 부분의 탐지 성능을 향상시킬 수 있다. 특히, 원거리 고장에서 제안한 고장 탐지 기법이 기존의 기법에 비해 오탐지율을 크게 낮출 수 있음을 모의실험으로 보였다.
수화 적출은 연속된 손 동작에서 의미 있는 수화 단어를 검출 및 인식하는 것을 말한다. 수화는 손의 움직임과 모양의 변화가 다양하기 때문에 수화 문장에서 수화를 적출하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 특히, 자연스러운 수화 문장에는 의미 있는 수화, 수화가 아닌 손동작이 무작위로 발생한다. 본 논문에서는 CRF(Conditional Random Field)에 기반한 적응적 임계치 모델을 제안한다. 제한된 모델은 수화 어휘집에 정의된 수화 손동작과 수화가 아닌 손동작을 구별하기 위한 적응적 임계치 역할을 수행한다. 또한, 수화 적출 및 인식의 성능 향상을 위해 손 모양 기반 수화 인증기, 짧은 수화 적출기, 부사인(subsign) 추론기를 제안된 시스템에 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 연속된 수화 동작 데이타에서 88%의 적출률, 사전에 적출된 수화 동작 데이타에서 94%의 인식률을 보였으며, 적응적 임계치 모델, 짧은 수화 적출기, 손 모양 기반 수화 인증기, 부사인 추론기를 사용하지 않은 CRF 모델은 연속된 수화 동작 데이터에서 74%의 적출률, 사전에 적출된 수화 동작 데이타에서 90%의 인식률을 보였다.
The performance of the adaptive noise canceller using LMS algorithm is degraded by the gradient noise due to target speech signals. An adaptive noise canceller with speech detector was proposed to reduce this performande degradation. The speech detector utilized the adaptive prediction-error filter adapted by the NLMS algorithm. This paper discusses to enhance the performance of the adaptive noise canceller forthecorlored noise. The affine projection algorithm, which is known as faster than NLMS algorithm for correlated signals, is used to adapt the adaptive filter and the adaptive prediction error filter. When the voice signals are detected by the speech detector, coefficients of adaptive filter are adapted by the sign-error afine projection algorithm which is modified to reduce the miaslignment of adaptive filter coefficients. Otherwirse, they are adapted by affine projection algorithm. To obtain better performance, the proper step size of sign-error affine projection algorithm is discussed. As resutls of computer simulation, it is shown that the performance of the proposed ANC is better than that of conventional one.
이 논문에서는 STDR(sequence time domain reflectometry) 기법의 상관기 앞단에 부호기를 넣음으로써 계산량을 증가시키지 않고도 원거리 고장의 위치 탐지 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. STDR 기법은 PN 수열을 인가하여 시간 영역 상관(time domain correlation)으로 고장 위치를 탐지하는 기법이므로, 상관기 앞단에 부호기를 넣음으로써 고장 위치에서 반사된 신호를 STDR 기법의 인가 신호에 가깝게 복원시켜 상관 값을 증가시킬 수 있다. 제안한 기법을 사용하여 원거리 고장에서 고장위치 탐지 성능을 크게 개선시킬 수 있음을 모의실험으로 확인한다.
두 표본을 쓸 수 있을 때 순위 통계량을 써서 가산성 잡음이 섞여 있는 확률 신호를 검파하는 국소 최적 순위 검파기를 얻었다. 이 검파기는 확률 신호를 검파하는 국소 최적 검파기나 한 표본을 쓰는 국소 최적 순위 검파기와 비슷한 열개를 가지며, 알려진 신호를 검파하는 두 표본 국소 최적 순위 검파기를 일반화한 꼴을 가진다는 것을 보였다. 뿐만 아니라, 입력이 여러 개 있을 때에 확률 신호를 국소 최적 순위 검파하는 문제도 간략히 살펴보았다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.631-653
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2020
Sign language is a natural, visually oriented and non-verbal communication channel between people that facilitates communication through facial/bodily expressions, postures and a set of gestures. It is basically used for communication with people who are deaf or hard of hearing. In order to understand such communication quickly and accurately, the design of a successful sign language translation system is considered in this paper. The proposed system includes object detection and classification stages. Firstly, Single Shot Multi Box Detection (SSD) architecture is utilized for hand detection, then a deep learning structure based on the Inception v3 plus Support Vector Machine (SVM) that combines feature extraction and classification stages is proposed to constructively translate the detected hand gestures. A sign language fingerspelling dataset is used for the design of the proposed model. The obtained results and comparative analysis demonstrate the efficiency of using the proposed hybrid structure in sign language translation.
We proposed a neural network based “left shoulder”detector. The auto-associative neural network was trained with the “left shoulder”patterns obtained from the Korea Composite Stock Price Index, and then tested out-of-sample with a reasonably good result. A hypothetical investment strategy based on the detector achieved a return of 132% in comparison with 39% return from a buy and hold strategy
This paper describes a new type of the spatial filter detector (SFD) with variable and multi-valued weighting function. This SFD called variable spatial filter detector with multi-valued weighting function (VSFDwMWF) uses current-mode circuits for noise resistance and high-resolution weighting values. Total weighting values consist of 7bit, 6-signal bit and 1-sign bit. We fabricate VSFDwMWF chip using Rohm 0.35${\mu}$m CMOS process. VSFDwMWF chip includes two-dimensional 10${\times}$13 photodiode array and current-mode weighting control circuit. Simulation shows the weighting values are varied and multi-valued by external switching operation. The layout of VSFDwMWF chip is shown.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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