본 논문에서는 음향신호의 배경잡음을 소거하기 위한 시스템에서 최적의 wavelet을 제안한다. 이 시스템은 기존의 단구간 푸리에변환(STFT: Short Time Fourier Transform) 대신 이산 웨이블릿변환(DWT: Discrete Wavelet Transform)을 수행한 후 심층학습과정을 통하여 잡음소거 성능을 개선하였다. DWT는 다해상도 대역통과필터 기능을 하며 각 레벨에서 모 웨이블릿을 시간 이동시키고 크기를 스케일링한 여러 웨이블릿을 이용하여 변환 파라미터를 구한다. 여기서 음성을 분석하는데 가장 적합한 모(mother) 웨이블릿을 선정하기 위해 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거 성능을 실험하였다. 본 연구에서 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 가장 많이 사용되는 4개의 wavelet에 대해 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, Haar 또는 Daubechies 웨이블릿을 사용하는 경우가 가장 우수한 잡음소거 성능을 나타냈으며 타 웨이블릿을 사용하는 경우보다 평균자승오차(MSE: Mean Square Error)가 크게 개선되는 것을 볼 수 있었다.
An optimal feature selection and extraction procedure is an important task that significantly affects the success of brain activity analysis in brain-computer interface (BCI) research area. In this paper, a novel method for extracting the optimal feature from electroencephalogram (EEG) signal is proposed. At first, a student's-t-statistic method is used to normalize and to minimize statistical error between EEG measurements. And, 2D time-frequency data set from the raw EEG signal was extracted using discrete wavelet transform (DWT) as a raw feature, standard deviations and mean of 2D time-frequency matrix were extracted as a optimal EEG feature vector along with other basis feature of sub-band signals. In the experiment, data set 1 of BCI competition IV are used and classification using SVM to prove strength of our new method.
Conventional Fourier analysis can give only limited information about the dynamic characteristics of nonstationary signals. Instead, time-frequency analysis is widely used to investigate the nonstationary signal in detail. Several time-frequency analysis methods are compared for a typical acoustic emission burst generated during the impact between a ferrite ceramic and aluminum plate. This AE burst is inherently nonstationary and random containing many frequency contents, which leads to severe interference between cross terms in bilinear convolution type distributions. The smoothing and reassignment processes can improve the readability and resolution of the results. Spectrogram and scalogram of the AE burst are obtained and compared to get the characteristics information. Renyi entropies are computed for various bilinear time-frequency transforms to evaluate the randomness. These bilinear transforms are reassigned by using the improved algorithm in discrete computation.
Electronic warfare systems are needed to be advantageous in the modern war. Many radar threat signals with various frequency spectrums and complicated techniques exist. For detecting the threats, a receiver with wide and narrow-band digital processing is needed. To process a wide-band searching mode, a polyphase filter bank has become the architecture of choice to efficiently detect threats. A polyphase N-path filter aligns the re-sampled time series in each path, and a discrete Fourier transform aligns phase and separates the sub-channel baseband aliases. Multiple threats and CW are detected or rejected when the signals are received in different sub-channels. And also, to process a narrow-band precision mode, a direct down converter is needed to reduce aliasing by using a decimation filter. These digital logics are designed in a FPGA. This paper shows how to design and develop a wide and narrow-band digital receiver that is capable to detect the threats.
In this paper, we describe implementation of a computer access device for the severly motor-disability. Many people with severe motor disabilities need an augmentative communication technology. Those who are totally paralyzed, or 'locked-in' cannot use conventional augmentative technologies, all of which require some measure of muscle control. The forehead is often the last site to suffer degradation in cases of severe disability and degenerative disease. For example, In ALS(Amyotrophic Lateral Sclerosis) and MD(Muscular dystrophy) the ocular motorneurons and ocular muscles are usually spared permitting at least gross eye movements, but not precise eye pointing. We use brain and body forehead bio-potentials in a novel way to generate multiple signals for computer control inputs. A bio-amplifier within this device separates the forehead signal into three frequency channels. The lowest channel is responsive to bio-potentials resulting from an eye motion, and second channel is the band pass derived between 0.5 and 45Hz, falling within the accepted Electroencephalographic(EEG) range. A digital processing station subdivides this region into eleven components frequency bands using FFT algorithm. The third channel is defined as an Electromyographic(EMG) signal. It responds to contractions of facial muscles and is well suited to discrete on/off switch closures, keyboard commands. These signals are transmitted to a PC that analyzes in a time series and a frequency region and discriminates user's intentions. That software graphically displays user's bio-potential signals in the real time, therefore user can see their own bio-potentials and control their physiological signals little by little after some training sessions. As a result, we confirmed the performance and availability of the developed system with experimental user's bio-potentials.
An active damage detection technique is introduced to locate damage in an isotropic plate using Lamb waves. This technique uses a time-domain energy model of Lamb waves in plates that the wave amplitude inversely decays with the propagation distance along a ray direction. Accordingly the damage localization is formulated as a least-squares problem to minimize an error function between the model and the measured data. An active sensing system with integrated actuators/sensors is controlled to excite/receive $A_0$ mode of Lamb waves in the plate. Scattered wave signals from the damage can be obtained by subtracting the baseline signal of the undamaged plate from the recorded signal of the damaged plate. In the experimental study, after collecting the scattered wave signals, a discrete wavelet transform (DWT) is employed to extract the first scattered wave pack from the damage, then an iterative method is derived to solve the least-squares problem for locating the damage. Since this method does not rely on time-of-flight but wave energy measurement, it is more robust, reliable, and noise-tolerant. Both numerical and experimental examples are performed to verify the efficiency and accuracy of the method, and the results demonstrate that the estimated damage position stably converges to the targeted damage.
This Paper is concerned with effective signal identification method for tool breakage and micro chipping using discrete wavelet transform of feed motor current in milling operations. The wavelet transform uses an analyzing waveletfunction which is localized in both frequency and time domain to detect subtle time localized changes in input signals. The changing pattern of wavelet coefficient is continuously compared to detect tool breakage and micro chipping over one spindle revolution. The results indicate that the wavelet transform can identify tool failure with much greater sensi- tivity than the time domain monitoring and frequency domain monitoring such as FFT. Experimental results are presented to support the proposed scheme.
The present has a double objective. The first one is to compare and estimate sixteen continuous-time methods through the identificatiun of a system consisted with an RLC electrical circuit. These sixteen methods are classified into three groups that are the linear filters, the modulating functions and the integral methods. The second objective is to estimate directly the physical parameters of the RLC circuit, without resorting to a discrete-time model. The system is consisted of a coil with inductance L and resistance H, and of a capacitor with capacitance C. Having written the physical equations which describe the behavior of the system, the transfer function in where the initial conditions appear is given. These initial conditions should be taken into account during the parameter estimation phase, because they are inevitable within the framework of real signals. A physical interpretation of the identified models is tempted by the direct estimation of the physical parameters L and C. In conclusion, a classification of the studied methods is proposed.
본 논문에서는 다중 환경에서의 Wavelet Pulse를 이용한 TR-UWB 시스템의 성능에 대하여 DPSS 펄스와 2차 가우시안 펄스와 비교 분석하였다. TR-UWB 시스템은 데이터 신호와 레퍼런스 신호를 일정 시간 간격을 두고 같이 보낸다. 이때 두 개의 신호는 동일한 채널을 통과 하므로 수신기에서는 이 레퍼런스 신호를 템플릿으로 사용하여 채널 추정 없이 복조 할 수 있어 수신기의 복잡도를 낮출 수 있는 장점이 있다. 하지만 기존의 가우시안 신호기반의 TR-UWB 시스템은 다중 사용자 환경에서 사용자간의 간섭으로 인한 수신기 성능이 저하되는 단점이 있다. 이 단점을 극복하기 위해 DPSS(Discrete Prolate Shperoidal Sequence)를 이용한 사용자간의 간섭을 줄이는 방법이 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 다 해상도 기법을 이용하여 직교 하는 Wavelet 기저 함수를 생성하고 이 함수를 전송 펄스로 이용하여 사용자간의 간섭을 없애 다중 사용자 환경에서 비트 오율 성능이 향상된 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 카오스 현상을 발생시키는 이산 로렌츠 시스템의 컴퓨터 모의 실험에 대한 방법을 제시하였다. 모의 실험에서의 카오스적인 움직임은 수치해석에 의해 예측된 결과와 일치하였다. 동기화된 카오스 시스템의 원리를 사용함으로써, 비화통신을 위한 접근 방법 로렌츠 방정식을 코딩한 송.수신기를 컴퓨터를 사용, 모의 실험함으로써 증명하였다. 송신기에서는 카오스 신호를 사용해서 보내고자 하는 메시지를 먼저 카오스 신호와 곱하고 다시 카오스 신호를 더해서 전송한다. 한편 수신기에서는 전송된 신호를 수신측 카오스 신호로 빼준 후에 다시 나누어서 전송된 메시지를 회복하는 방법을 사용하였다. 비선형 상태추정으로써 로렌츠 이산 카오스 동기 시스템의 견고성의 정도를 결정하기 위해서 샘플링 시간을 달리했으며, 이때 동기 오차와 그에 따른 송신신호와 수신신호와의 오차 값을 비교하여 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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