• 자원환경지질
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• 제17권4호
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• pp.237-243
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• 1984

최대 엔트로피 스펙트럼 분석 (Maximum entropy spectral analysis)에 관한 Burg알고리즘 (algorithm)의 계산효율과 안정성에 대하여 검토하였다. Burg의 방법은 Yule-Walker의 방법보다 계산효율이 낮을 뿐만 아니라 그의 수학적 불합리성으로 인하여 간혹 불안전할 때가 있다. 이러한 불합리성을 인공 시계열의 해석을 통하여 증명한 후 보다 안정하고 효과적인 방법을 소개하였다. 또한 파워 스펙트럼밀도 (Power spectral density)의 계산에서 Goertzel알고리즘을 이용하는 효율적인 방법도 소개하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제17권6호
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• pp.1017-1030
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• 2016

This study focuses on the system identification of reinforced concrete bridges using vector autoregressive model (VAR). First, the time series output response from a bridge establishes the autoregressive (AR) models. AR models are one of the most accurate methods for stationary time series. Burg's algorithm estimates the autoregressive coefficients (ARCs) at p-lag by reducing the sum of the forward and the backward errors. The computed ARCs are assembled in the state system matrix and the eigen-system realization algorithm (ERA) computes: the eigenvector matrix that contains the vectors of the mode shapes, and the eigenvalue matrix that contains the associated natural frequencies. By taking advantage of the characteristic of the AR model with ERA (ARMERA), civil engineering can address problems related to damage detection. Operational modal analysis using ARMERA is applied to three experiments. One experiment is coupled with an artificial neural network algorithm and it can detect damage locations and extension. The neural network uses a specific number of ARCs as input and multiple submatrix scaling factors of the structural stiffness matrix as output to represent the damage.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.140-146
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• 1989

일반적으로 레이다 표적은 클러터 환경에 있으며 클러터 제거가 요구된다. 클러터는 지표, 기상 조건의 변화로 부터 발생되는 원하지 않는 레이다 반사파로 클러터의 통계적 특성은 시간, 거리 그리고 방향에 따라 변화함으로 효과적인 클러터 제거를 위하여 적응 신호 처리가 필요하다. 본 논문에서는 clutter whitening filter와 doppler filter bank를 이용한 클러터 제거 알고리듬을 제안하였으며 그 성능을 종래의 비적응 클러터 제거 알고리듬의 성능과 비교하였다. Clutter whitening filter 알고리듬 Burg가 제안한 최대 엔트로피 방법을 이용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.16-22
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• 2010

심전도 신호 분석 및 부정맥 분류는 환자를 진단하고 치료하는데 중요한 역할을 한다. 부정맥은 맥박이 불규칙한 상태로 심실빈맥(VT)이나 심실세동(VF) 환자에게 심각한 위협이 될 수 있다. 심방조기수축(APC)과 상심실성빈맥(SVT), 심실조기수축(PVC)은 심실빈맥(VT)만큼 치명적이지는 않지만 심장질환을 진단하는데 중요한 부정맥이다. 본 논문은 2~3개의 부정맥 분류만을 고려한 기존의 방법을 극복하고 다양한 부정맥을 분류하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 심전도 신호의 특징 추출을 위해서 EMD 방법으로 신호를 분해하여 IMFs를 얻는다. 입력 데이터의 양은 분류기 성능에 영향을 미치므로 신호 데이터의 차원을 감소시키기 위해 Burg 알고리즘을 IMFs에 적용하여 AR 계수를 구하고 여러 개의 이진 분류기를 결합한 다중 클래스 SVM의 입력으로 사용한다. 최적의 SVM 성능 파라미터를 선택하고 부정맥 분류에 적용한 결과 검출의 정확성은 96.8%~99.5%였다. 실험 결과는 제안한 EMD 방법에 의한 전처리 및 특징 추출과 다중 클래스 SVM에 의한 부정맥 분류의 유용성을 보여준다.

• 말소리와 음성과학
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• 제10권4호
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• pp.1-10
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• 2018

This study introduces an automated Praat script allowing optimal formant analysis for children's vowels. Using Burg's algorithm in Praat, formants can be extracted by setting the maximum formant value and the number of formants. The optimal formant setting was determined by identifying the two conditions, F1 and F2, with minimum standard deviations. When applying the optimal formant setting determined by the script, the results of normality tests were not significant among all vowels except /e/ for the maximum formant value, and among the vowels /a/, /e/, /i/, /o/, /u/ and /ʌ/ for the number of formants. This indicates that when analyzing the formants of children's vowel sounds, the unilateral application of a parameter setting (the maximum formant value and the number of formants) to all vowels is problematic. The performance of the optimal formant setting script was evaluated along with 3 different algorithm in order to determine whether it properly extracts formants for children's vowels. To this end, Korean monophghongs of 6-year-old children were collected and the Praat scripts were applied to the data. Resultant Formant plots and statistical analysis showed that optimum_script and qtone_script, which links to the perceptual unit, performed very well in formant extraction compared to the remaining 2 scripts.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제14권5호
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• pp.7-12
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• 2005

This paper presents several time series methods to analyze the chatter mechanics by using the power spectrum of these algorithms considering the cutting dynamics. In this study, several time series models such as AR(burg, forwardbackward, geometric lattice, instrument variable, least square, Yule Walker), ARX(1s, iv4), ARMAX, ARMA, Box Jenkins, Output Error were modeled and compared with one another. Finally, it was proven that time series modelings are also a desirable and reliable algorithm than the other conventional methods(FFT) for the calculation of the chatter mode in turning operation. Also, the spectrum of times series methods is a little bit more powerful than the FFT fer the detection of a high noisy and weak chatter mode. The radial cutting force Fy has been used for spectrum and chatter stability lobe analysis in this study.