The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.4
no.2
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pp.77-82
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2011
In this paper, we investigate source separation algorithms for stereo audio mixed using amplitude panning method. This source separation algorithms can be used in various applications such as up-mixing, speech enhancement, and high quality sound source separation. The methods in this paper estimate the panning angles of individual signals using the principal component analysis being applied in time-frequency tiles of the input signal and independently extract each signal through directional filtering. Performances of the methods were evaluated through computer simulations.
입출력버퍼형 스위치를 위한 간단한 셀 스케줄링 알고리즘을 제시한다. 스위치는 고속동작 및 성능 향상을 위해 이중 스위칭 플랜을 갖고 있다. 제안한 알고리즘은 각각의 스위칭 플랜에서 독립적으로 수행되며 전송요청 (request), 전송허가(grant). 전송확정 (accept)의 3 단계 동작으로 이루어져 있다. 또한 각 3 단계동작을 한 셀시간에 한 번씩만 수행하여 단위 셀시간이 작은 고속 스위칭에 적합하다. 모의실험 결과 제안한 알고리즘의 성능이 Bernoulli 트래픽 입력에 대해 출력버퍼형 스위치의 성능과 거의 동일하였다.
In this paper, we consider the input-output transformation for the time-varying linear system and get the time-invarying linear system. And we present the necessary sufficient condition for the I/O transformation. The transformed system represent the system with the multiple integral. We verify the proposal algorithm via the example and examine.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.9
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pp.19-25
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2016
This paper is to recognize and play tab chords from guitar musical sheets. The musical chord area of an input image is segmented by changing the image in saturation and applying the Grabcut algorithm. Based on a template matching, our approach detects tab starting sections on a segmented musical area. The virtual block method is introduced to search blanks over chord lines and extract tab fret segments, which doesn't cause the computation loss to remove tab lines. In the experimental tests, the prototype based classification outperforms Bayesian method and the nearest neighbor rule with the whole set of training data and its performance is similar to that of the support vector machine. The experimental result shows that the prediction rate is about 99.0% and the number of selected prototypes is below 3.0%.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.6
no.2
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pp.1-6
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2001
This paper proposes a pattern classification method of interval vectors by interval neural networks. The proposed method can be applied to pattern classification where attribute values of each sample are given as interval numbers. First, an architecture of interval neural networks is proposed for dealing with interval input vectors. Next, a learning algorithm is derived from the cost function. a cost function is defined using the interval output from the interval neural network and the corresponding target output. Last, using numerical examples, the proposed approach is illustrated and compared with other approach based on the standard back-propagation neural networks.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.16
no.12
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pp.1236-1248
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1991
A new fast algorithm for computing the discrete cosine transform(DCT) Is developed decomposing N-point DCT into an N /2-point DCT and two N /4 point transforms(transpose of an N /4-point DCT. TN/t'and)It has an important characteristic that in this method, the roundoff noise power for a fixed point arithmetic can be reduced significantly with respect to the wellknown fast algorithms of Lee and Chen. since most coefficients for multiplication are distributed at the nodes close to the output and far from the input in the signal flow graph In addition, it also shows three other versions of factorization of DCT matrix with the same number of operations but with the different distributions of multiplication coefficients.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.7
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pp.1520-1526
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2003
Design and implementation method or the 100[W] DD/AC invertor using PICl6C711 processor is described in this paper. Especially, fuzzy inference algorithm is involved in this system which can be adaptive to the environment variation. Input/output control and power consumption monitoring is controlled based on PIC16C711 processor, which compute the optimal values acquired from inference engine. Such experimental as function, efficiency, motoring are performed and experimental results showed that monitoring error is less than 2% and widely used in the area of industrial fields.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.3
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pp.481-492
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1997
This paper presents an algorithm for recognizing surface mount device(SMD) IC pattern based on the error back propoagation(EBP) neural network and discrete cosine transform(DCT). In this approach, we chose such parameters as frequency, angle, translation and amplitude for the shape informantion of SMD IC, which are calculated from the coefficient matrix of DCT. These feature parameters are normalized and then used for the input vector of neural network which is capable of adapting the surroundings such as variation of illumination, arrangement of objects and translation. Learning of EBP neural network is carried out until maximum error of the output layer is less then 0.020 and consequently, after the learning of forty thousand times, the maximum error have got to this value. Experimental results show that the rate of recognition is 100% in case of the random pattern taken at a similar circumstance as well as normalized training pattern. It also show that proposed method is not only relatively relatively simple compare with the traditional space domain method in extracting the feature parameter but also able to re recognize the pattern's class, position, and existence.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.6B
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pp.993-1001
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2000
This research features a method that quantitatively evaluates the performance of edge detection algorithms. Contrary to conventional methods that evaluate the performance of edge detection as a function of the amount of noise added to he input image, the proposed method is capable of assessing the performance of edge detection algorithms based on chosen parameters that influence the performance of edge detection. We have proposed a quantitative measure, called average performance index, that compares the average performance of different edge detection algorithms. We have applied the method to the commonly used edge detectors, Sobel, LOG(Laplacian of Gaussian), and Canny edge detectors for noisy images that contain straight line edges and curved line edges. Two kinds of noises i.e, Gaussian and impulse noises, are used. Experimental results show that our method of quantitatively evaluating the performance of edge detection algorithms can facilitate the selection of the optimal dge detection algorithm for a given task.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.6B
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pp.1092-1099
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2000
An adaptive array system can effectively remove all received interferences by using adaptive algorithms even though the received signal condition is not known. The conventional adaptive array systems, however, cannot remove all interferences adaptively and converge very slowly when the eigenvalue spread of the input covariance matrix is large. In the paper, a new adaptive array system called an automatic gain controller (AGC) Applebaum array and its control algorithm are proposed to overcome the performance degradation of conventional Applebaum array in multiple interference conditions. The performance analysis of the proposed AGC Applebaum array is described under the condition of multiple narrowband interferences. Simulation results show the array output signal-to-noise ratio (SNR) of the AGC Applebaum array increases by 30dB compared to that of the conventional Applebaum array in the simulation condition. The gain of the AGC Applebaum array in the incident direction of a weaker interference is also shown to be lower than that of the conventional Applebaum array.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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