In the research of speech recognition, locating the beginning and end of a speech utterance in a background of noise is of great importance. Since the background noise presenting to record will introduce disturbance while we just want to get the stationary parameters to represent the corresponding speech section, in particular, a major source of error in automatic recognition system of isolated words is the inaccurate detection of beginning and ending boundaries of test and reference templates, thus we must find potent method to remove the unnecessary regions of a speech signal. The conventional methods for speech endpoint detection are based on two simple time-domain measurements - short-time energy, and short-time zero-crossing rate, which couldn't guarantee the precise results if in the low signal-to-noise ratio environments. This paper proposes a novel approach that finds the Lyapunov exponent of time-domain waveform. This proposed method has no use for obtaining the frequency-domain parameters for endpoint detection process, e.g. Mel-Scale Features, which have been introduced in other paper. Comparing with the conventional methods based on short-time energy and short-time zero-crossing rate, the novel approach based on time-domain Lyapunov Exponents(LEs) is low complexity and suitable for Digital Isolated Word Recognition System.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2001.05a
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pp.892-896
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2001
Investigation is performed on the stability of nonlinear system under turbulent fluid motion modelled as white noise random process, which is a preliminary result in the course of research on the characteristic and nonlinear control of the stochastic system. Adopted physical model is beam-type structure with tip-mass and main base mass. The governing equation is derived via F-P-K approach in stochastic sense. By means of Gaussian Closure method infinite dynamic moment equations due to system nonlinearity is closed to finite one. At the best of authors' knowledge, it is the first trial to design nonlinear controller by using of sliding mode technique in stochastic domain and control performance and effect in stochastic domain is studied.
High-Speed train has been developed and it becomes faster and environmental friendly. As trains run faster, Noise of trains is generated mainly by aerodynamic disturbance. Pantograph, both ends of trains, and gaps of coaches which are thought to be aerodynamic noise's factors are primarily studied. Pantograph is a similarly shaped metal framework on the roof of an electric high speed train, transmitting current from an overhead electric catenary wire. Panhead which contacts electric wires directly looks like a bluff strut, goes through flows, is sensitive to external disturbances and is one of the most important factors which decide whole vehicles' driving ability. In this study, aerodynamically robust optimized pantograph panhead shape is designed and then evaluated through subsonic wind tunnel test. To compare these with existing panhead rectangular shapes or circular cylinder shapes, By visualizing strong vortex flow patterns which are main noise sources, characteristics are compared and analyzed
Kim, Seong-Woo;Seo, Ji-Ho;Ryu, Young-Woo;Park, Young-Cheol;Youn, Dae Hee
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.34
no.2
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pp.163-170
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2015
In this paper, it is shown that the performance of the frequency-domain multi-reference narrowband noise canceller is determined by the narrowband component to the broadband disturbance power ratio in the reference signals. To overcome this problem, a new narrowband ANC is proposed, where the update of the adaptive filter is determined based on SNR of the reference inputs being measured using the magnitude squared coherence (MSC) between the primary and the reference signals. Simulation results show that the proposed ANC has superior performance over the conventional one.
An adaptive extended Kalman filter based on the maximum likelihood (EKF-ML) is proposed for detecting voltage sag in this paper. Considering that the choice of the process and measurement error covariance matrices affects seriously the performance of the extended Kalman filter (EKF), the EKF-ML method uses the maximum likelihood method to adaptively optimize the error covariance matrices and the initial conditions. This can ensure that the EKF has better accuracy and faster convergence for estimating the voltage amplitude (states). Moreover, without more complexity, the EKF-ML algorithm is almost as simple as the conventional EKF, but it has better anti-disturbance performance and more accuracy in detection of the voltage sag. More importantly, the EKF-ML algorithm is capable of accurately estimating the noise parameters and is robust against various noise levels. Simulation results show that the proposed method performs with a fast dynamic and tracking response, when voltage signals contain harmonics or a pulse and are jointly embedded in an unknown measurement noise.
Byung-Kyu Choi;Junseok Hong;Dong-Hyo Sohn;Sul Gee Park;Sang Hyun Park
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.13
no.3
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pp.269-275
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2024
On May 11, 2024, there was a strong solar flare explosion. A powerful geomagnetic storm triggered by a solar flare caused a major ionospheric disturbance over the Korean Peninsula. When a geomagnetic storm occurred, an abnormal change in vertical total electron content (VTEC) values was detected at all Global Navigation Satellite System (GNSS) stations in the Korean Peninsula. In addition, we performed GNSS precise point positioning (PPP) processing using observations from the SBAO and MKPO stations. We found that the up-directional position error increased significantly in both stations at around 17:00 UT on the day of year (DOY) 132, 2024. At that point, the root mean square (RMS) values for all position errors (East, North, and Up) increased compared to other dates. Due to very high noise, the L1 signal-to-noise ratio (SNR) values of QZSS pseudo-random noise (PRN) 07 dropped to about 25 dB. As a result, we suggest that the strong geomagnetic storm increased the GNSS PPP position errors in the Korean Peninsula.
Roads are widely accepted to be as a major cause of habitat fragmentation. The wildlife road-crossing structure is one of the most acceptable alternatives among the solutions to provide connectivity between patches isolated by roads. We investigated noise disturbance, vegetation structure and wildlife crossing and habitation at a wildlife road-crossing structure located at the Jingmaei-Pass in Incheon, Korea, to monitor and evaluate its conservation value and ecological performance and to propose measures for their adaptive management. From the result of noise measurement, the noise disturbance from the road traffic was not properly blocked out at the wildlife crossing structure. The survey results of vegetation structure showed that the early-successional plant species such as Ambrosia trifida, Erigeron annuus, Pueraria lobata, Rosa multiflora invaded widely on the crossing structure. An efficient management of the vegetation should be necessarily considered for the facilitation of vegetation succession and the improvement of animal habitat. The crossing structure was used by limited mammal species: Apodemus agrarius, Nyctereutes procyonoides, Mogera wogura and Sciurus vulgaris coreae as the results of the monitoring using footprints and closed-circuit television. In conclusion, The Jingmaei-Pass wildlife crossing structure is unable to function properly as a biological corridor because of the interference of noise and flourishing disturbed vegetation. Therefore, proper alternatives are required for improving animal habitats and mobile environments to enhance the ecological function of a wildlife corridor.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.53
no.3
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pp.188-195
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2004
This paper presents neural load torque observer that is used to deadbeat load torque observer and gain compensation by parameter estimator As a result, the response of the PMSM(permanent magnet synchronous motor) follows that nominal plant. The load torque compensation method is composed of a neural deadbeat observer To reduce the noise effect, the post-filter implemented by MA(moving average) process, is adopted. The parameter compensator with RLSM (recursive least square method) parameter estimator is adopted to increase the performance of the load torque observer and main controller The parameter estimator is combined with a high performance neural load torque observer to resolve the problems. The neural network is trained in on-line phases and it is composed by a feed forward recall and error back-propagation training. During the normal operation, the input-output response is sampled and the weighting value is trained multi-times by error back-propagation method at each sample period to accommodate the possible variations in the parameters or load torque. As a result, the proposed control system has a robust and precise system against the load torque and the Parameter variation. A stability and usefulness are verified by computer simulation and experiment.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.61
no.2
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pp.87-92
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2012
Voltage and current phasor estimation has been executed by GPS-based synchronized PMU, which has become an important way of wide-area blackout protection for the prevention of expending faults in a power system. The PMU technique can not easily get the field data and it is impossible to share information, so that there has been used a FNET(Frequency Monitoring Network) method for the wide-area intelligent protection in USA. It consists of FDR(Fault Disturbance Recorder) and IMS(Information Management System). Therefore, FDR must provide an optimal frequency estimation method that is robust to noise and failure. In this paper, we present comparative studies for the frequency estimation method using IRDWT(Improved Recursive Discrete Wavelet Transform), FRDWT(Fast Recursive Discrete Wavelet Transform), and DFT(Discrete Fourier Transform). The Republic of Korea345[kV] power system modeling data by EMTP-RV are used to evaluate the performance of the proposed two kinds of RDWT(Recursive Discrete Wavelet Transform) and DFT. The simulation results show that the proposed frequency estimation technique using FRDWT could be the optimal frequency measurement method, and thus be applied to FDR.
A dynamic system under random disturbance is considered in the study. In order to control the system efficiently, proper reduction of system dimension is indispensible in design stage. The reduction method using component cost analysis in conjunction with stochastic analysis is proposed for the control of a system. System response is obtained in terms of dynamic moment equation via Fokker-Plank-Kolmogorov(F-P-K) equation. The dynamic moment response of the system under random disturbance are reduced by using of deterministic version of component cost analysis. The reduced system via proposed "stochastic component cost analysis" is successfully implemented for dynamic response and shows remarkable control performance effectively utilizing "stochastic controller" in physical time domain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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