Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2005.04a
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pp.335-342
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2005
Using higher order Mindlin plates and piezoelectric materials, eigenvalue problems are considered. Since piezoelectric crystal resonators produce a proper amount of electric signal for a thickness-shear frequency, the objective is to decouple the thickness-shear mode from the others. Design variables are the bulk material densities corresponding to the mass of masking plates for electrodes. The design sensitivity expressions for the thickness-shear frequency and mode shape vector are derived using direct differentiation method(DDM). Using the developed design sensitivity analysis (DSA) method, we formulate a topology optimization problem whose objective function is to maximize the thickness-shear component of strain energy density at the thickness-shear mode. Constraints are the allowable volume and area of masking plate. Numerical examples show that the optimal design yields an improved mode shape and thickness-shear energy.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.3
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pp.371-380
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2011
The noise caused by a variety of reasons worsens the quality of input image when we use the images reproducing device. The basic difficulty to solve this problem is that the noise and the signal are difficult to be distinguished. Contrast enhancement such as unsharp masking is one of the most important procedures to improve the quality of input images. The conventional unsharp masking enhances the images by adding their amplified high frequency components. The noise component of the input images, however, also tends to be amplified due to the nature of the unsharp masking. This paper considers the block approach for detecting niose and image feature of the input image so that the unsharp masking could be adaptively applied accordingly. Simulation results show that it is made possible to enhance contrast of the image without boosting up the noisy components by applying the proposed algorithm.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.11
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pp.56-63
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2012
In this paper, adaptive unsharp masking using bilateral filter, edge-preserving smoothing filter is proposed to reduce the overshoot and jagging artifact in sharpening images. Previous image enhancement methods including unsharp masking(UM) can emphasize high-frequency details strongly, but often cause several artifacts such as overshooting, noise, jagging and so on. Proposed image enhancement method preserves edges well because of using bilateral filter and sensitively controls a weight according to edge's directions. Therefore, it enhances sharpness and effectively reduces overshoot and jagging artifacts. Simulation results comparing output of previous AUM with proposed method show that proposed algorithm makes images properly enhanced, and we know that overshoot and jagging artifacts are many reduced.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.12
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pp.2677-2684
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2009
In this paper, we study a watermarking method based on the informed coding and embedding by means of trellis code and entropy masking. An image is divided as $8{\times}8$ block with no overlapping and the discrete cosine transform(DCT) is applied to each block. Then the 16 medium-frequency AC terms of each block are extracted. Next it is compared with gaussian random vectors having zero mean and unit variance. As these processing, the embedding vectors with minimum value of linear combination between linear correlation and Watson distance can be obtained by Viterbi algorithm at each stage of trellis coding. For considering the image characteristics, we apply different weight value between the linear correlation and the Watson distance using the entropy masking. To evaluate the performance of proposed method, the average bit error rate of watermark message is calculated from different several images. By the experiments the proposed method is improved in terms of the average bit error rate.
A sinusoidal model has been widely used in the analysis and synthesis of speech and audio signals, and becomes one of the efficient candidates for high quality low bit rate audio coders. One of the crucial steps in the analysis and synthesis using a sinusoidal model is the detection of tonal components. This paper proposes an efficient method for the analysis and synthesis of audio signals using a sinusoidal model, which uses psychoacoustic criteria such as masking effect, masking index, and JNDf(Just Noticeable Difference in Frequency). Simulation results show that the proposed method reduces the number of sinusoids significantly without degrading the quality of the synthesized audio signals.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.11a
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pp.929-934
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2007
Various methods to improve the planetary gear noise in the vehicle were introduced. And planetary gear systems were analyzed Therefore a common thing among the different planetary gear systems which generate the gear noise in the vehicle was founded. Most importantly, a frequency versus vibration level map was introduced and a predictive method, which is considering the masking effect, to design the planetary gear sets in the concept design stage was described.
In this paper we apply PMC (parallel model combination) to speech recognition system online. As a representative of model based noise compensation techniques, PMC compensates environmental mismatch by combining pretrained clean speech models and real-time estimated noise information. This is very effective approach for compensating extreme environmental mismatch but is inadequate to use in on-line system for heavy computational cost. To reduce the computational cost and to apply PMC online, we use a noise masking effect - the energy in a frequency band is dominated either by clean speech energy or by noise energy - in the process of model compensation. Experiments on artificially produced noisy speech data confirm that the proposed technique is fast and effective for the on-line model compensation.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.12
no.2
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pp.191-198
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2000
An experiment was carried out to obtain the fundamental data on the auditory thresholds of fishes for catching method using audible frequency sound, the auditory thresholds of dusky spinefoot Siganus fuscescens(Houttuyn) were measured in the presence of masking noise in the spectrum level range of 74 - 83dB re $1{\mu}Pa/{\sqrt{Hz}}$ by heartbeat conditioning technique using pure tones coupled with a delayed electric shock. The auditory critical ratios were about 23 - 34dB at measurement frequency range. The ratio increased almost linearly with increasing frequency from 200 to 500Hz. The noise spectrum level at the start of masking was about 61 - 73dB within the measurement frequency range. This suggests that hearing of dusky spinefoot is masked in the natural environment with the noise spectrum level above 70dB. The sound pressure level of which the signal sound of 100Hz is recognized by dusky spinefoot under the white noise of 70dB is above 98dB and the critical ratio of them is above 23dB.
This paper compares and evaluates model performance from two perspectives according to the learning target and network structure for training Deep Neural Network (DNN)-based speech enhancement models in the frequency domain. In this case, spectrum mapping and Time-Frequency (T-F) masking techniques were used as learning targets, and a real network and a complex network were used for the network structure. The performance of the speech enhancement model was evaluated through two objective evaluation metrics: Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) and Short-Time Objective Intelligibility (STOI) depending on the scale of the dataset. Test results show the appropriate size of the training data differs depending on the type of networks and the type of dataset. In addition, they show that, in some cases, using a real network may be a more realistic solution if the number of total parameters is considered because the real network shows relatively higher performance than the complex network depending on the size of the data and the learning target.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.12A
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pp.2100-2108
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2001
A digital image watermarking algorithm is proposed that uses human visual system (HVS) and discrete wavelet transform (DWT). In this algorithm, an image is decomposed into four-level by DWT which reveals the characteristics of the human eyes and watermark is embedded into DWT coefficients using HVS. For robustness, the lowest level subbands which represent the highest frequency component are excluded in watermark embedding step and watermark is embedded into the perceptually significant coefficients (PSCs) of the rest subbands. PSCs of the baseband are selected according to the amplitude of the coefficients and PSCs of the high frequency subbands are selected by successive subband quantization (SSQ). Watermark is embedded into the PSCs of the baseband and high frequency subbands by Weber\`s law and spatial masking effect, respectively, for the invisibility and robustness. We tested the performance of the proposed algorithm compared with the conventional watermarking algorithm by computer simulation. Experimental results show that the proposed watermarking algorithm produces a better invisibility and robustness than the conventional algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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