The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.35
no.4
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pp.127-135
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1986
This paper represents a real time algorithm which improves the some drawbacks in the past methods for detection of the QRS conplexes of ECG signals. In the conventional method we can't detect QRS complex and QRS duration more correctly in case of (1) the contaminated ECG with 60Hz noise, muscle noise. (2) the movement of the baseline for a QRS complex. (3) being abnormal QRS complex with prolonging QRS. Therefore, we have proposed a new algorithm which can detect accurate QRS complex detection in case of the contaminated ECG with 60Hz noise, muscle noise, and movement of baseline for QRS complex. Moreover, in case of prolonging QRS we accomplished to detect not only QRS complex but also a single pulse that has a width proportional to QRS duration. This algorithm which is proposed in our paper in our paper in programmed with 6502 assembly language for real time ECG signal processing.
Pantograph sliding plate abrasion auto-detect system, one of the electric rail car auto-detecting devices, is a system that decides how much abrasion and when to replace without an inspector physically looking at the abrasion on the wet plate using machine vision, a cutting-edge technology. This paper covers the cause of deteriorating reliability that affects pantograph wet plate edge detection doe to noise added to the video when it rains. In order to remove such noise, problems should be checked through Smoothing, Averaging mask and Median filter using filtering technique and stable edge detection without being affected by noise should be induced in video measurement used in machine vision technology.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.207-210
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2009
Edge detection is an important process in low level image processing. But many proposed methods for edge detection are not very robust to the image noise and are not flexible for different images. To solve the both problems, an algorithm is proposed which eliminate the noise by mean shift algorithm in advance, and then adaptively determine the double thresholds based on gradient histogram and minimum interclass variance, With this algorithm, it can fade out almost all the sensitive noise and calculate the both thresholds for different images without necessity to setup any parameter artificially, and choose edge pixels by fuzzy algorithm.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.16
no.4
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pp.319-325
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1991
A nonparametric detection scheme which uses rank statistics for detection of known signals is considered in a special case of a generalized observation model. Specifically locally optimum rank detectors for detection of known deterministic singals in a singnal-dependent noise model are derived, and compared to those derived for the purely-additive noise model. Examples of the score functions are given, which constitutes the test statistics of the locally optimum rank detectors.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.9
no.5
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pp.510-514
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2011
To detect the insulator in the fault state on the electric poles, we first measured radiation sounds from normal state insulators and error state insulators in the anechoic chamber. We processed the signals in frequency domain to find the features with filter bank, narrow band and wide band analysis. So we could found two apparent results from their frequency spectrums - one was 120Hz harmonic components, the other was high average noise level than normal state ones. Then we also introduced a technique for the direction detection of the fault state insulator using the cross correlation from the three dimensional array microphones. To eliminate the noise signal from unexpected directions, we suggested the zero padding technique in cross correlation function. From these, we could conclude that acoustic fault detection techniques are useful of the detection of insulators' faults and the estimation of the direction of the fault state insulators.
Detecting the fundamental frequency(Fo) of the speech signal is a problem in many speech applications. A problem of the pitch detection method in the frequency domain is occurred by the first formant and the background noise. Thus, in this paper, we proposed a pitch detection algorithm in the frequency domain that reduces the effects of the first formant and the background noise by the spectral AMDF function. Several computer simulation results showed that the proposed algorithm was very effective for fundamental frequency detection.
This letter proposes the use of vowel sound detection for voice activity detection. Vowels have distinctive spectral peaks. These are likely to remain higher than their surroundings even after severe corruption. Therefore, by developing a method of detecting the spectral peaks of vowel sounds in corrupted signals, voice activity can be detected as well even in low signal-to-noise ratio (SNR) conditions. Experimental results indicate that the proposed algorithm performs reliably under various noise and low SNR conditions. This method is suitable for mobile environments where the characteristics of noise may not be known in advance.
Fast Fourier Transformation is employed to convert the head variation of a pipeline in the time domain to the amplitude of the frequency domain. Applying method of characteristics to a pipeline provides a significant frequency range for a surge introduced from the valve modulation. Inverse Fast Fourier Transformation and a Finite Impulse Response Filter can be used to remove any possible noise existing from the significant frequency range of an unsteady condition. A filtered signal shows higher potential for the inverse calculation of leakage detection than the noise-added signal does. The respective performances of Inverse Fast Fourier Transformation and a Finite Impulse Response Filter are compared in terms of leakage detection capability. Characteristics of the frequency range for multiple leakages were investigated to validate the effectiveness of the noise control method in the frequency domain.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.39
no.7
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pp.729-739
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1990
This paper deals with the fault detection problem in uncertain linear/non-linear systems having both undermodelling and noise. A robust fault detection method is presented which accounts for the effects of noise, model mismatch and nonlinearities. The basic idea is to embed the unmodelled dynamics in a stochastic process and to use the nominal model with a predetermined fixed denominator. This allows the input /output relationship to be represented as a linear function of the system parameters and also facilitate the quatification of the effect of noise, model mismatch and linearization errors on parameter estimation by the Bayesian method. Comparisons are made via simulations with traditional fault detection methods which do not account for model mismatch or linearization errors. The new method suggested in this paper is shown to have a marked improvement over traditional methods on a number of simulations, which is a consequence of the fact that the new method explicitly for the effects of undermodelling and linearization errors.
In this paper we propose a lock-in detection method for portable sensor systems and demonstrate with the portable detection module that has high sensitivity and robustness against the noise. The simple portable sensor module is manufactured using MCU(Micro Contorl Unit), OPAMP, MOSFET and a pair of infrared sensor. Manufactured sensor module is testified in the noisy environment caused by an external light and an white noise source. Without any type of band pass filters, we recover a signal of 33 $mV_{p-p}$ in 80 $mV_{p-p}$ white noise and get the DR(Dynamic Reserve) of 14 dB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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