To examine applicability of some optical indices from reflectance to estimate photosynthetic light use efficiency, photosynthesis, and narrow band spectral reflectance were simultaneously measured at various intensities of light with mongolian oak leaves. Narrow band of the broad-band NDVI was better than photochemical reflectance index and simple ratio to estimate photosynthetic light use efficiency in this study. Changes in spectral reflectance were detected at several wavelengths (540nm, 690nm, 740nm, and 800nm) associated with physiological status of plant leaves that could be components for new optical indices.
The studies to estimate the surface spectral reflectance of an object have received widespread attention using the multi-spectral camera system. However, the multi-spectral camera system requires the additional color filter according to increment of the channel and system complexity is increased by multiple capture. Thus, this paper proposes an algorithm to reduce the estimation error of surface spectral reflectance with the conventional 3-band RGB camera. In the proposed method, adaptive principal components for each pixel are calculated by renewing the population of surface reflectances and the adaptive principal components can reduce estimation error of surface spectral reflectance of current pixel. To evacuate performance of the proposed estimation method, 3-band principal component analysis, 5-band wiener estimation method, and the proposed method are compared in the estimation experiment with the Macbeth ColorChecker. As a result, the proposed method showed a lower mean square ems between the estimated and the measured spectra compared to the conventional 3-band principal component analysis method and represented a similar or advanced estimation performance compared to the 5-band wiener method.
The narrowband speech over the telephone network is lacking in the information from low-band (0-300 Hz) and high-band (3400-8000 Hz) that are found in wideband speech (0-8000 Hz). As a result, narrowband speech is characterized by the reduced intelligibility and muffled quality, and degraded speaker identification. Spectral folding is the easiest way to reconstruct the missing high-band; however, the reconstructed speech still brings the sense of band-limited characteristic because of the absence of low-band and mid-band frequency components. To compensate for the lack of the extended speech, we propose to combine the spectral folding method and GMM transformation method, which is a statistical method to reconstruct wideband speech. The reconstructed wideband speech showed that the absent frequency components was filled up with relatively low spectral mismatch. According to the subjective speech quality evaluations, the proposed method was preferred to other methods.
The objective of this paper is to determine the suitable spectral bands for monitoring growth status change during a long period. The long-term ground-level reflectance spectra as well as LAI and biomass were obtained in xiaotangshan area, Beijing, 2001. The narrow-band NDVI type spectral indices by all possible two bands were calculated their correlation coefficients R$^2$ with biomass and LAI. The best NDVIs must have higher R$^2$ with both biomass and LAI. The reasonable band centers and band widths were determined by a systematically increasing bandwidth centered over a wavelength. In addition, the first 19 bands of MODIS were simulated and investigated. Each developed spectral indices was then validated by the biomass and LAI time series using the generalized vector angle. It turned out that six new NDVI type indices within 750-1400nm were developed. NDVI(811_10,957_10) and NDVI(962_10,802_10) performed best. No satisfactory conventional NDVI formed by red and NIR bands were found effective. MODIS_NDVI(band19, band17) and MODIS_NDVI(band19, band2) were much better than MODIS_NDVI(band2,band1) for growth monitoring.
Noise band removal is a crucial step before spectral matching since the noise bands can distort the typical shape of spectral reflectance, leading to degradation on the matching results. This paper proposes a statistical noise band removal method for hyperspectral data using the correlation coefficient between two bands. The correlation coefficient measures the strength and direction of a linear relationship between two random variables. Considering each band of the hyperspectral data as a random variable, the correlation between two signal bands is high; existence of a noisy band will produce a low correlation due to ill-correlativeness and undirected ness. The unsupervised k-nearest neighbor clustering method is implemented in accordance with three well-accepted spectral matching measures, namely ED, SAM and SID in order to evaluate the validation of the proposed method. This paper also proposes a hierarchical scheme of combining those measures. Finally, a separability assessment based on the between-class and the within-class scatter matrices is followed to evaluate the applicability of the proposed noise band removal method. Also, the paper brings out a comparison for spectral matching measures. The experimental results conducted on a 228-band hyperspectral data show that while the SAM measure is rather resistant, the performance of SID measure is more sensitive to noise.
Asano, Fumitaka;Shimoyama, Ichiro;Kasagi, Yasufumi;Lopez, Alex
한국감성과학회:학술대회논문집
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한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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pp.44-50
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2002
The fast Fourier transform (FFT) is a good method to estimate spectral density, but the frequency resolution is limited to the sampling window, and thus the precise characteristics of the spectral density for short signals are not clear. To solve the limitation, a multiple band-pass filter was introduced to estimate the precise time course of the spectral density for flash visual evoked potentials (VEPs). Signals were recorded during -200 and 600 ms using balanced noncephalic electrodes, and sampled at 1 K Hz in 12 bits. With 1 Hz and 10 ms resolutions, spectral density was estimated between 10 and 100 Hz. Background powers at the alpha-and beta-bands were high over the posterior scalp, and powers around 200ms were evoked at the same bands over the same region, corresponding to P110 and N165 of VEPs. normalized's spectral density showed evoked powers around 200 ms and suppressed powers following the evoked powers over the posterior scalp. The evoked powers above the 20Hz band were not statistically significant. However, the gamma band was significantly evoked intra-individually; details in the gamma bands were varied among the subjects. Details of spectral density were complicated even for a simple task such as watching flashes; both synchronization and desynchronization occurred with different distributions and different time courses.
This paper proposes a data-driven methodology for online early damage identification under changing environmental conditions. The proposed method relies on two data analysis methods: feature-based method and hybrid principal component analysis (PCA) and kernel PCA to separate damage from environmental influences. First, spectral sub-band features, namely, spectral sub-band centroids (SSCs) and log spectral sub-band energies (LSSEs), are proposed as damage-sensitive features to extract damage information from measured structural responses. Second, hybrid modeling by integrating PCA and kernel PCA is performed on the spectral sub-band feature matrix for data normalization to extract both linear and nonlinear features for nonlinear procedure monitoring. After feature normalization, suppressing environmental effects, the control charts (Hotelling T2 and SPE statistics) is implemented to novelty detection and distinguish damage in structures. The hybrid PCA-KPCA technique is compared to KPCA by applying support vector machine (SVM) to evaluate the effectiveness of its performance in detecting damage. The proposed method is verified through numerical and full-scale studies (a Bridge Health Monitoring (BHM) Benchmark Problem and a cable-stayed bridge in China). The results demonstrate that the proposed method can detect the structural damage accurately and reduce false alarms by suppressing the effects and interference of environmental variations.
This study attempts to analyze the relationship between forest volume and age based on 5th NFI data and spectral characteristics of satellite imagery using ASTER sensor in Korea. Forest stand volume and age had the negative correlation with the spectral reflectance in all of the band (Blue, Green, Red, SWIR). With increasing of stand volume and age, spectral reflectance decrease. The spectral reflectance of band1 showed the highest correlation between stand volume and spectral reflectance among the VNIR wavelength. The spectral reflectance band 1, 2 (visible wavelength) and stand age have high correlation compared to other bands. The correlation coefficients between forest volume and vegetation indices have low relationship. This result indicates that the reflectance of blue band may be important factor to improve the potential of optical remote sensing data to estimate forest volume and age.
인간의 집중도 변화를 평가하기 위하여 피험자에게 암산과제를 부가하고 뇌파신호를 전두엽(Fpl, Fp2)으로부터 측정하였다. alpha band의 최대 peak 주파수 변화를 compressed spectral array를 사용하여 관찰하고 theta(3.5-7 Hz), alpha(7.5-13.0 Hz), beta(13.5-20 Hz) band 전력을 정규화하여 분포를 구했다. 평가결과, 집중도가 높아짐에 따라 alpha band의 최대 peak 주파수는 낮은 주파수 대에서 높은 주파수대로 이동하고, slow alpha band의 전력은 감소, fast alpha band의 전력은 증가하였다. 또한 뇌파신호의 각 band 전력의 분포는 theta band는 증가, alpha band는 감소하였다.
본 논문에서는 주파수 영역에서 협대역 신호를 광대역으로 확장하는 새로운 인공 대역 확장 기술을 제안한다. 제안한 기술은 협대역 신호를 여기 신호와 스펙트럼 포락선 성분으로 분리하고, 주파수 영역에서 각각 독립적인 방법으로 확장한다. 여기 신호는 저대역의 하모닉 구조가 고대역에서 유지되도록 확장하고, 스펙트럼 포락선은 부대역별 에너지를 기반으로 NMF방법으로 확장한다. 마지막으로 시간 축에서 프레임 사이의 상관관계를 기반으로 스펙트럼 위상을 결정하여 최종 광대역 신호를 생성한다. 주관적 청취 평가를 통하여 제안한 방법으로 대역 확장된 신호가 원 협대역 신호보다 음질이 향상된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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