• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1986.10a
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• pp.128-133
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• 1986

설비진단에 응용되는 신호처리의 기법으로는 파워스펙트럼, 바이스펙트럼, 켑스트럼 등이 사용되었다. 파워스펙트럼은 이론적인 면과 계산과정 그리고 신호처리에서의 적용방법등이 잘 알려져서 성공적으로 사용되어져 왔다. 특히 음향분야에서는 여러가지 응용기술이 개발되어 실제계에 적용되고 있으며 계측장비도 파워스펙트럼 해석법에 알맞게 개발되어져 왔다. 파워스펙트럼해석법을 사용하여 진동계를 구성하는 각 요소들의 고유진동수와 진동계 전체를 나타내는 진동파들의 주파수성분 간의 관계에 의하여 진동의 원인 및 소음원 등을 추정하는 것이 가능하다. 그러나 파워스펙트럼은 일반적으로 정상적인 신호를 갖는 진동계에 대한 해석 일 때는 그 이론과 실제가 잘 일치하지만, 진동계 자체가 항시 임의의 주파수를 갖고서 움직일 때 그 해석에는 다음과 같은 문제점이 생긴다. 첫째, 불규칙한 진동계에서는 규칙적인 진동계보다 잡음의 영향을 많이 받기 때문에 실제로 잡음이 진동계의 고유주파수 부근에 있을 경우에는 파워스펙트럼해석으로는 불가능한 경우가 있다. 둘째, 진동파 중에 포함되어 있는 위상이라는 중요한 정보가 없다. 셋째, 시간지연에 따른 진동계의 정확한 정보를 얻을 수 없다. 이상에서 볼 때 파워스펙트럼해석법은 한계가 있음을 알 수 있다. 따라서 본 논문은 바이스펙트럼이라는 해석법을 사용하여 정상과정에서 비정상과정으로 시간지연에따라 변하는 진동계 또는 정상적인 진동계의 저주파에서의 상호간섭 정도 및 위상관계를 관찰함으로써 파워스펙트럼과 비교하여 바이스펙트럼해석법의 타당성을 검토한다. 바이스펙트럼의 실제적인 계산방법은 P. J. Huber가 세가지 접근 방법을 제안했는데 시간영역에서의 평균화를 행하여 계산하는 법, 연속된 기록들을 평균화하는 것, 주파수 영역에서의 평균화를 행하는 것 등이 있다. 본 논문에서는 FFT를 먼저 행하고 파워스펙트럼과 바이스펙트럼 및 바이코히어런스를 구하였다. 그러나 바이스펙트럼해석법은 수치해석적인 면에서 볼 때 파워스펙트럼해석법에 비하여 미약한 점이 많고 통계학적인 그 의미가 확실하게 알려져 있지 않기 때문에 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 그 물리적 의미를 규명하고져 한다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.36 no.1
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• pp.45.2-45.2
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• 2011

WMAP이 7년 동안 관측해 얻은 우주배경복사의 온도비등방성 지도로부터 파워스펙트럼을 측정하는 프로그램을 개발하였다. WMAP의 가상관측 자료를 분석하여 파워스펙트럼이 제대로 측정되는지를 시험하였으며, 실제 WMAP 자료에서 측정한 파워스펙트럼이 WMAP팀의 결과와 통계적으로 일치함을 확인하였다. 본 연구에서는 천구를 다양한 영역으로 나누어 파워스펙트럼을 측정해 보았다. 특히, 남, 북반구의 은위 30도 이상 영역에서 측정한 파워스펙트럼을 비교한 결과, 셋째 봉우리가 남(북)반구에서 상대적으로 높(낮)게 나타났으며 봉우리 높이의 남북 차이는 표준 ${\Lambda}CDM$ 우주모형으로 분석하여 보면 $3{\sigma}$ 정도의 통계적인 유의성을 보였다. 이러한 남북 이상(anomaly)의 원인으로서 WMAP의 기기 잡음, 우리은하의 방출선, 은하 외부적인 점광원에 의한 오염 가능성을 조사하고 토의하였다. 파워스펙트럼의 셋째 봉우리는 WMAP 해상도의 한계 지점이며 기기 잡음이 우세한 지역이므로, WMAP의 자료만으로 검출된 남북 이상의 원인을 찾기에는 한계가 있다. 앞으로 Planck 위성의 관측 자료가 공개되면 그 원인이 규명이 될 수 있을 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.289-292
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• 2000

선형 자귀회귀(AR) 모델을 근거로한 HRV 파워 스펙트럼해석은 비침습적으로 자율신경의 반응을 정량화하는데 폭넓게 사용된다. 본 연구는 단구간(2분 미만)의 심전도와 맥파 신호로부터 시계열 HRV의 파워스펙트럼을 추정한다. 시계열은 정상인을 대상으로 검출한 심전도와 맥파신호의 특징점 시간간격(RRI, PPI)으로부터 구하였다. 발생된 시계열은 다항식 보간법에 의해 AR모델에 적합하게 재구성하였으며, AR모델 계수는 Burg법에 의해 계산하였다. AR모델을 적용한 단구간의 심전도와 맥파의 심박변동에 대한 파워스펙트럼밀도는 저주파수(LF)와 고주파수(HF)에서 매끄러운 스펙트럼 파워를 나타내고 있다. 또한 동일한 피험자의 심전도와 맥파의 파워스펙트럼밀도를 비교한 결과 동일한 모양을 나타내었다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.1 no.1
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• pp.15-22
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• 2000

The analysis of power spectrum based on linear AR model is applied widely to quantize the response of autonomic nerve noninvasively, In this paper, we estimate the power spectrum density for heartrate variability of the electrocadiogram and pulse wave for short term data(less than two minute), The time series of heart rate variability is obtained from the time interval(RRI, PPI) between the feature point of the electrocadiogram and pulse wave for normal person, The generated time series reconstructed into new time series through polynomial interpolation to apply to the AR mode. The power spectrum density for AR model is calculated by Burg algorithm, After applying AR model, the power spectrum density for heart rate variability of the electrocadiogram and the pulse wave is shown smooth spectrum power at the region of low frequence and high frequence, and that the power spectrum density of electrocadiogram and pulse wave has similar form for same subject.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.40 no.3
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• pp.164-170
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• 2003

This paper proposes a novel method to detect Furon's asymmetric watermark by using a correlation detector that is mathematically tractable and simple. The performance of the proposed method is tested under various conditions. The experimental results matched the theoretical results well, showing that the correlation detector can indeed be used for the detection of asymmetric watermark. The proposed detector is aplied to both single and multiple bit embedded watermark. Bit error rate (BER), obtained from the experiment, was compared to the one obtained from the theory. As the embedded information increases, the BER of the Furon's asymmetric watermarking method also increases rapidly.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.4
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• pp.103-111
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• 2004

The method of speaker normalization has been known as the successful method for improving the accuracy of speech recognition at speaker independent speech recognition system. A frequency warping approach is widely used method based on maximum likelihood for speaker normalization. This paper propose a new power spectrum warping approach to making improvement of speaker normalization better than a frequency warping. Th power spectrum warping uses Mel-frequency cepstrum analysis(MFCC) and is a simple mechanism to performing speaker normalization by modifying the power spectrum of Mel filter bank in MFCC. Also, this paper propose the hybrid VTN combined the Power spectrum warping and a frequency warping. Experiment of this paper did a comparative analysis about the recognition performance of the SKKU PBW DB applied each speaker normalization approach on baseline system. The experiment results have shown that a frequency warping is 2.06%, the power spectrum is 3.06%, and hybrid VTN is 4.07% word error rate reduction as of word recognition performance of baseline system.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.13 no.6
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• pp.1191-1198
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• 2018

The wind profiler radar provides a standing profile of the wind vector and the atmospheric physical signal for the fixed point. Since the wind vector is calculated by the manufacturer's data processing program, the quality control of the date is limited. Therefore, understanding and exploiting the raw spectrum data need to improve the quality of the wind vector. The raw data of the wind vector is the power spectral density stored in binary form. In this study, an algorithm was completed to transform the raw data into the real spectral density, and the use of raw data was evaluated by retrieving zero-order and first-order moments of the spectral based on the spectrum quality control.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.8 no.3
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• pp.178-184
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• 2007

The EEG signal in general can be categorized as the Alpha wave, the Beta wave, the Theta wave, and the Delta wave. The alpha wave, showed in stable state, is the dominant wave for a human EEG and the beta wave displays the excited state. The subject of this paper was to recognize the stable state of EEG quantitatively using wavelet transform and power spectrum analysis. We decomposed EEG signal into the alpha wave and the beta wave in the process of wavelet transform, and calculated each power spectrum of EEG signal, using Fast Fourier Transform. And then we calculated the stable state quantitatively by stable state ratio, defined as the power spectrum of the alpha wave over that of the beta wave. The study showed that it took more than 10 minutes to reach the stable state from the normal activity in 69 % of the subjects, 5 -10 minutes in 9%, and less than 5 minutes in 16 %.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.30 no.7
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• pp.396-401
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• 2011

In this paper, we propose a novel voice activity detection (VAD) algorithm to effectively distinguish speech from nonspeech in various noisy environments. The presented VAD utilizes the power spectral deviation (PSD) based on Teager energy (TE) instead of the conventional PSD scheme to improve the performance of decision for speech segments. In addition, the speech absence probability (SAP) is derived in each frequency subband to modify the PSD for further VAD. Performances of the proposed VAD algorithm are evaluated by objective test under various environments and better results compared with the conventional methods are obtained.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.38 no.6
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• pp.56-64
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• 2001

In this paper, we proposed the simple and selective method for the order of model that reflected the feature of the heart rate variability without the complicated calculation in the power spectral analysis of heart rate variability using autoregressive model. The power spectral analysis of short-term of heart rate variability using autoregressive have been problem to resolution of spectral estimates by the selective model order. As a result that the proposed method for the order comparative tested with the AIC and the fixed order method, the calculation process could become very simple and select the order which correspond with the feature of the time series. We verified it could removed the noisy power components by the fixed order.