In this paper, an Optimized Ambisonic Panning Algorithm (OAPA) which reduces sound localization error, is proposed. In the conventional Ambisonic Panning Algorithm (APA), sound localization is usually different from the panning angle, especially when listeners are not in an ideal listening position, because of low signal separation among other channels. To overcome this problem, an OAPA using window functions is proposed. A proper window function can be verified, comprising of higher harmonic components than 2M+1 and improved DPC and channel separation. Analysis results demonstrate that the proposed method results in higher signal separation among other channels and lower sound localization errors than the conventional APA.
This work describes the preparation of functionalized magnetic nanoparticles(MNPs) and their bioapplication to human DNA separation. Silica coated MNPs were prepared by changing the volume ratio of tetraethyl orthosilicate(TEOS) for controlled coating thickness on the original nanoparticle of MNPs. The sol-gel process in silica coating on MNPs surface was adapted for relatively mild reaction condition, low-cost, and surfactant-free. And then amino functionalized magnetic nanoparticles were synthesized using amine groups as surface modifiers. The result of adsorption efficiency for human DNA with amino-functionalized silica coated MNPs was calculated as a function of the number of amine groups.
Background and Objectives: Intractable aspiration in patients with impaired protective function of the larynx often results in multiple episode of aspiration pneumonia, repeated hospitalizations and expensive nursing care. The purpose of this study was to review the authors’experience and Patient outcome with the laryngotracheal separation (LTS) procedure. Materials and Methods A retrospective review of 9 patients who underwent LTS between 1996 and 2001 was conducted. Ages ranged from 3 to 72 years. Results : Seven patients were expected to have morbid aspiration as a consequence of acquired neurologic injuries and two were congenital neurologic injuries. Two patients had a postoperative fistula, which was well controlled with local wound care and minor procedure. Following LTS, aspiration was effectively controlled in all patients and four were able to tolerate a regular diet. Conclusion : LTS is a low-risk, successful. definitive procedure which decreases the potential for aspiration, pulmonary complication, hospitalizations and increases quality of life, especially in patent with irreversible upper airway dysfunction and Poor speech potential.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.6
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pp.145-152
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1998
This paper presents an optimum design of a rotor-bearing spindle system for a ultra centrifuge (80,000 RPM) supported by ball bearings with nonlinear stiffness characteristics. To obtain the nonlinear bearing stiffnesses, a ball bearing is modeled in five degrees of freedom and is analyzed quasi-statically. The dynamic behaviors of the nonlinear rotor-bearing system are analyzed by using a transfer-matrix method iteratively. For optimization. we use the cost function that simultaneously minimizes the weight of a rotor and maximizes the separation margins to yield the critical speeds as far from the operating speed as possible. Augmented Lagrange Multiplier (ALM) method is employed for the nonlinear optimization problem. The result shows that the rotor-bearing spindle system is optimized to obtain 9.5% weight reduction and 21% separation margin.
Proceedings of the Membrane Society of Korea Conference
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1995.04a
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pp.1-4
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1995
The microstructure of polymer membranes produced via thermally induced phase separation (TIPS) of polymer solutions is a strong function of both the early-stage (by spinodal decomposition or nucleation & growth) and the late-stage phase separation (referred to in general as coarsening). In the case of early stage effects, the membrane morphology resulting from a nucleation & growth mechanism is either a poorly interconnecsed, stringy, beady structure which is mechanically fragile or a well interconnected structure with highly nonuniform pore sizes. In contrast, spinodal decomposition results in a well interconnected, mechanically strong membrane with highly uniform pore sizes. Here I describe recent quantitative studies of the coarsening effects on the microstructure of membranes produced via TIPS process. The dependence of microstructure on coarsening time, quench depth, solution viscosity, and polymer molecular weight was investigated in order to distinguish among three possible coarsening mechanisms, Ostwald ripening, coalescence, and hydrodynamic flow, which may be responsible for structural evolution after the early-stage phase Separation (spinodal decomposition or nucleation & growth).
Various methods for blind source separation (BSS) are based on independent component analysis (ICA) which can be viewed as a nonlinear extension of principal component analysis (PCA). Most existing ICA methods require certain nonlinear functions (which leads to higher-order statistics) depending on the probability distributions of sources, whereas PCA is a linear learning method based on second-order statistics. In this paper we show that the PCA can be applied to the task of BBS, provided that source are spatially uncorrelated but temporally correlated. Since the resulting method is based on only second-order statistics, it avoids the nonlinear function and is able to separate mixtures of several colored Gaussian sources, in contrast to the conventional ICA methods.
Maximum likelihood (ML) is the best estimator asymptotically as the number of training samples approaches infinity. This paper deduces an adaptive algorithm for blind signal processing problem based on gradient optimization criterion. A parametric density model is introduced through a parameterized generalized distribution family in ML framework. After specifying a limited number of parameters, the density of specific original signal can be approximated automatically by the constructed density function. Consequently, signal separation can be conducted without any prior information about the probability density of the desired original signal. Simulations on classical biomedical signals confirm the performance of the deduced technique.
This paper proposes an application of artificial neural networks to the bus-bar separation in a substation for radial network operation. For the effective bus-bar operation, the insecurity index of transmission line load is introduced. For the radial network operation. the constraints of bus-bar switch is formulated in the performance function with the insecurity index. The determination of bus-bar switching is to find the states of 0 or 1 in the circuit breakers. In this paper, it is tested that the bus-bar separation of binary optimization problem can be solved by Hopfield networks with adequate manipulations.
Recently, the color separation issue of wide-spreading white LEDs has attracted attention due to their wide applicability as light sources in direct-lit LCD backlights. These wide-spreading LED packages usually consist of LED chips, a color-conversion phosphor layer, and a light-shaping lens. The technical aspect of this color issue was related to a method for balancing the yellow spectral component emitting from phosphors with respect to the blue one from the LED chip as a function of viewing angle. In this study, we suggested an approach for carrying out quantitative analysis for the color separation problem occurring in wide-spreading LED packages by optical simulation. In addition, the effect of an internal scattering layer on the color uniformity was investigated, which may be considered as a potential solution for this problem.
As one of the pivotal techniques of image restoration, single-channel blind source separation (SCBSS) is capable of converting a visual-only image into multi-source images. However, image degradation often results from multiple mixing methods. Therefore, this paper introduces an innovative SCBSS algorithm to effectively separate source images from a composite image in various mixed modes. The cornerstone of this approach is a novel triple generative adversarial network (TriGAN), designed based on dual learning principles. The TriGAN redefines the discriminator's function to optimize the separation process. Extensive experiments have demonstrated the algorithm's capability to distinctly separate source images from a composite image in diverse mixed modes and to facilitate effective image restoration. The effectiveness of the proposed method is quantitatively supported by achieving an average peak signal-to-noise ratio exceeding 30 dB, and the average structural similarity index surpassing 0.95 across multiple datasets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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