The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.1
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pp.19-24
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2017
Nowadays, based on the advancement of IT techniques, innovative products combining IT techniques to PA system are developing. In this paper, we presented the hybrid mixer controller for digital PA system. We develop the integrated mixer controller which includes the digital mixer composing an existing digital PA system and function of digital integrated controller. Developed integrated mixer controller consists of multichannel mixer function with 16 audio input channels, 8 output channels. And, it has an equalizer for processing digital audio signal, matrix and limiter. Also, the developed controller has some features such as internet connection for controlling of overall PA system and remote monitoring of mixer process condition.
In the field of prosthesis arm control, tile pattern classification of the EMG signal is a required basis process and also the estimation of force from col looted EMG data is another necessary duty. But unfortunately, what we've got is not real force but an EMG signal which contains the information of force. This is the reason why he estimate the force from the EMG data. In this paper, when we handle the EMG signal to estimate the force, spatial prewhitening process is applied from which the spatial correlation between the channels are removed. And after the orthogonal transformation, which is used in the force estimation process the transformed signal is inputed into the probabilistic model for pattern classification. To verify the different results of the multiple channels, SNR(signal to noire ratio) function is introduced.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.9
no.4
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pp.22-35
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1992
In highly automated machining centers, intelligent sensor fddeback systems are indispensable on order to monitor their operations, to ensure efficient metal removal, and to initate remedial action in the event of accident. In this study, an on-line tool wear detection system for thrning operations is developed, and experimentally evaluated. The system employs multiple sensors and the signals from these sensors are processed using a multichannel autoegressive (AR) series model. The resulting output from the signal processing block is then fed to a previously tranied artificial neural network (multiayered perceptron) to make a final decision on the state of the cutting tool. To learn the necessary input/output mapping for tool wear detection, the weithts and thresholds of the network are adjusted according to the back propagation (BP) method during off-line training. The results of experimental evaluation show that the system works well over a wide range of cutting conditions, and the ability of the system to detect tool wear is improved due to the generalization, fault-tolearant and self-ofganizing properties of the neural network.
'Kite' is a newly developed single-channel seismic imaging system capable of producing high resolution three dimensional images of subbottom geology in one traverse of a survey region. The system consists of a horizontally towed hydrophone array and active source. The hydrophone array is towed axis perpendicular to ship direction and the airgun source at the end of the hydrophone array is excited at timed intervals during the progression. The construction of the three dimensional subbottom image was made simply by using conventional multichannel seismic reflection data processing techniques. Common source shot (CSS) gathers of the hydrophone traces are evaluated using Dix's equation for average interval velocity of each subbottom layer. From the interval velocity profile and the normal consolidation stress condition, values of shear modulus, porosity, and shear velocity are deduced from the chosen values of physical constants. The system has been successfully tested at several locations on the North Atlantic continental shelf.
신경신호의 계측은 신경계의 연구에 필수적인 도구로 최근 반도체미세전극기술 등 수십, 수백개의 채널로부터 신경신호를 기록할 수 있는 방법들이 발달함에 따라 많은 수의 뉴런으로부터 신경 신호를 측정하여 컴퓨터로 그 신호를 처리할 수 있는 시스템의 필요성은 더욱 커지고 있다. 본 연구에서는 최대 16채널의 신경신호를 실시간에 측정하여 기록하고, 저장된 신호로부터 활동전위를 검출하며, 단일 뉴런들로부터의 신호를 분류하여 spike train의 형태로 저장한 뒤 여러 뉴런들간의 상관관계를 분석하기 위한 spike train 해석이 가능한 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 보통사양의 PC이외에는 단지 신호획득보드만을 포함하여 다채널미세전극으로부터 뉴런의 신호를 측정, 증폭하여 호스트PC로 전송하고 저장하며 이로부터 활동전위를 검출하여 단일뉴런으로부터의 spike train으로 분류할 수 있다. 또한 저장된 spike train들로부터 신경회로망을 이루는 여러뉴런 들간의 관계를 분석하여 기능들이 시스템에 포함되어있다. 개발된 시스템을 사용하여 개구리 감각 신경의 신호를 실시간에 동시기록하여 활동전위을 검출하고 특징추출방법과 principal component analysis를 이용하여 분류한 뒤 spike train 해석을 수행하였다.
Since epileptic seizure is unpredictable and paroxysmal, an automatic system for seizure detecting could be of great significance and assistance to patients and medical staff. In this paper, a novel method is proposed for multichannel patient-specific seizure detection applying the earth mover's distance (EMD) in scalp EEG. Firstly, the wavelet decomposition is executed to the original EEGs with five scales, the scale 3, 4 and 5 are selected and transformed into histograms and afterwards the distances between histograms in pairs are computed applying the earth mover's distance as effective features. Then, the EMD features are sent to the classifier based on the Bayesian linear discriminant analysis (BLDA) for classification, and an efficient postprocessing procedure is applied to improve the detection system precision, finally. To evaluate the performance of the proposed method, the CHB-MIT scalp EEG database with 958 h EEG recordings from 23 epileptic patients is used and a relatively satisfactory detection rate is achieved with the average sensitivity of 95.65% and false detection rate of 0.68/h. The good performance of this algorithm indicates the potential application for seizure monitoring in clinical practice.
Background: Measurement of body temperature is an important parameter in patient management in many clinical conditions. Failure to reach minimal acceptable body temperature standards has been associated with physiological derangements and has necessitated the application of additional therapy. The authors developed a new, simple, accurate thermometry system, which could be used to undertake precise temperature measurement for various clinical conditions. Materials and Methods: A new thermometry system using a specially designed temperature detecting and display system was developed. This system contains a temperature detecting sensor(LM 35CZ), which enables multiple serial checking of heat, data collection and processing computer, and 3-dimensional display system. It provides real time volumetric visualization of temperature distribution of a defined volume and stores and prints the data. Results: With this system, temperature can be measured at multiple interesting sites simultaneously, demonstrated as a 3-dimensional temperature distribution and stored. In well-controlled, systematic experiments a significant correlation has been observed between standard temperature and temperature using this system at various measuring points. Conclusion: This thermometry system is a real-time measurement system, which can demonstrate 3-dimensional heat distribution in experimental phantom and human body and can be used for diagnosing abnormal clinical conditions. In addition, this system reduces the nursing staff work load, providing them more time for long term care to patients.
Since the output of retina for visual stimulus is carried by neurons of very diverse functional properties, it is not adequate to use conventional single electrode for recording the retinal action potential. For this purpose, we used newly developed multichannel recording system for monitoring the simultaneous electrical activities of many neurons in a functioning piece of retina. Retinal action potentials are recorded with an extra-cellular planar array of 60 microelectrodes. In studying the collective activity of the ganglion cell population it is essential to recognize basic functional distinctions between individual neurons. Therefore, it is necessary to detect and to classify the action potential of each ganglion cell out of mixed signal. We programmed M-files with MATLAB for this sorting process. This processing is mandatory for further analysis, e.g. poststimulus time histogram (PSTH), auto-correlogram, and cross-correlogram. We established MATLAB based protocol for waveform classification and verified that this approach was effective as an initial spike sorting method.
Multichannel seismic data acquired in Ulleung Basin of East Sea for gas hydrate exploration. The seismic sections of this area show strong BSR(bottom simulating reflections) associated with methane hydrate occurrence in deep marine sediments. Very limited information is available from deep sea drilling as the risk of heating and destabilizing the initial hydrate conditions during the processing of drilling is considerably high. Not so many advanced status of gas hydrate exploration in Korea, the most of information of gas hydrate characteristics and properties are inferred from seismic reflection data. In this study, The AVO analysis using the long offset seismic data acquired in Ulleung Basin used to explain the characteristics and structure of gas hydrate. It is used primarily P-wave velocity accessible from seismic data. To make a good quality of AVO analysis input data, seismic preprocessing including 'true gain correction', 'source signature deconvolution', twice velocity analysis and some kinds of multiple rejection and enhancing the signal to noise ratio processes is carried out very carefully. The results of AVO analysis, the eight kinds of AVO attributes are estimated basically and some others of AVO attributes are evaluated for interpretation of AVO analysis additionally. The impedance variation at the boundary of gas hydrate and free gas is estimated for investing the BSR characteristics and properties. The complex analysis is performed also to verifying the amplitude variation and phase shift occurrence at BSR. Type III AVO anomaly appearance at saturated free gas area is detected on BSR. It can be an important evidence of gas hydrate deposition upper the BSR.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.1
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pp.18-25
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2018
In this paper, we present a low-power implementation of the multi-channel hearing aid system using a general-purpose DSP chip. The system includes an acoustic amplification algorithm based on Wide Dynamic Range Compression (WDRC), an adaptive howling canceller, and a single-channel noise reduction algorithm. To achieve a low-power implementation, each algorithm is re-constructed in forms of integer program, and the integer program is converted to the assembly program using BelaSigna(R) 250 instructions. Through experiments using the implementation system, the performance of each processing algorithm was confirmed in real-time. Also, the clock of the implementation system was measured, and it was confirmed that the entire signal processing blocks can be performed in real time at about 7.02MHz system clock.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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