• 한국음향학회지
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• 제15권4호
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• pp.50-57
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• 1996

본 논문에서는 최적의 웨이브렛 선택방법과 이 선택된 웨이브렛으로 F-검정을 이용하여 AR파라메터를 전개시키는 방법을 제안하였으며 웨이브렛 선택 방법으로서 평가함수를 도입하였다. 이 평가함수를 이용하여 웨이브렛들(D4-D20)을 합성신호에 대해서 시험하였다. 이때 선택된 웨이브렛을 이용하여 합성신호와 실제 음성신호에 대해서 AR파라메터들을 웨이브렛 전개 했을때의 웨이브렛 계수를 구하였다. 제안된 방법을 평가하기 위해서 칼만필터 알고리즘과 비교하였다. 그 결과 제안된 알고리즘이 칼만필터보다 약5-10dB정도 더 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제16권3호
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• pp.18-25
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• 1997

본 연구에서는 성문파에 의한 음원 특성과 입술에서 음성이 방사될 때 발생하는 방사 특성을 효과적으로 제거하기 위하여 성문파의 음원 특성과 입술에서의 방사 특성은 근사적으로 음파의 에너지와 비례한다고 가정하고, 정규화된 단구간 에너지를 이용하는 에너지 의존 프리엠퍼시스 기법을 제안하며, 이를 이용하여 비안정 구간인 발음의 시작 부분과 천이구간에 대하여 음성 신호 분석 성능을 개선하고자 한다. 제안된 프리엠퍼시스 기법을 이용하여 5개 한국어 단모음의 스펙트럼 및 형성음 주파수 추출 등의 음성 신호 분석을 수행하고, 기존에 널리 이용되던 두 가지 프리엠퍼시스 기법과 성능을 비교하여 본 결과, 제안된 방법에 의한 스펙트럼의 형태가 기존의 방법에 비하여 상당히 개선되었고, 보다 더 정확한 형성음 주파수를 나타내며, 인접한 두 형성음 주파수가 증첩되는 현상이 제거되었음을 알 수 있었다.

• 대한인간공학회지
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• 제30권6호
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• pp.689-694
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• 2011

Objective: The aim of this study is to evaluate the fluctuation of signal amplitude during repetitive dynamic contraction based on surface electromyography(EMG). Background: The most previous studies were considered isometric muscle contraction and they were difference to smoothing window length by moving average filter. In practical, the human movement is dynamic state. Dynamic EMG signal which indicated as the nonstationary pattern should be analyzed differently compared with the static EMG signal. Method: Ten male subjects participated in this experiment, and EMG signal was recorded by biceps brachii, anterior/posterior deltoid, and upper/lower trapezius muscles. The subject was performed to repetitive right horizontal lifting task during ten cycles. This study was considered three independent variables(muscle, amplitude processing technique, and smoothing window length) as the within-subject experimental design. This study was estimated muscular activation by means of the linear envelope technique(LE). The dependent variable was set coefficient of variation(CV) of LE for each cycle. Results: The ANOVA results showed that the main and interaction effects between the amplitude processing technique and smoothing window length were significant difference. The CV value of peak LE was higher than mean LE. According to increase the smoothing window length, this study shows that the CV trend of peak LE was decreased. However, the CV of mean LE was analyzed constant fluctuation trend regardless of the smoothing window length. Conclusion: Based on these results, we expected that using the mean LE and 300ms window length increased reproducibility and signal noise ratio during repetitive dynamic muscle contraction. Application: These results can be used to provide fundamental information for repetitive dynamic EMG signal processing.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권10호
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• pp.166-174
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• 1998

신경망은 분산된 비선형 처리구조와 학습능력 때문에 높은 차수의 비선형 동특성 구현능력을 갖고 있으므로 비정적 신호에 대한 적응예측을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 두 가지 방법 (비선형 모듈구조와 비선형과 선형모듈이 직렬로 연결된 예측구조)으로 비정적 신호의 비선형 예측을 다루고 있다. 완전 궤환된 리커런트 신경망과 기존의 TDL(tapped-delay-line) 필터가 비선형과 선형모듈로 각각 사용되었다. 제안된 예측기의 동특성은 카오스 시계열과 음성신호에 대해 시험하였으며, 예측성능의 상대적인 비교를 위해 기존의 ARMA(autoregressive moving average) 구조의 선형 예측모델과 비교하였다. 실험결과에 의하면 신경망을 이용한 적응 예측기는 선형 예측기보다 예측성능이 훨씬 우수하였으며, 특히 직렬구조의 예측기는 신호가 크게 변화하는 시계열의 예측에 효과적으로 사용할 수 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권9호
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• pp.165-170
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• 2014

음성 인식을 위한 전처리기로 주변 잡음을 제거해 주는 음성향상 기법이 강조되고 있다. 다양한 음성향상 기법들 중 코드북 기반 음성향상 기법은 nonstationary 잡음 환경에서도 효율적으로 동작한다. 하지만, 기존 코드북 기반 음성향상 기법에서는 입력 신호와 음성 및 잡음 코드벡터 간에 미스매치가 발생하여 부정확한 게인이 추정되는 문제가 있다. 본 논문에서는 부정확한 게인을 보상하기 위해 long-term 잡음 추정 알고리즘을 사용하여 매 프레임 별로 신호 대 잡음비기반의 Normalized Weighting Factor (NWF)를 구하고, 이것을 기존 게인에 보상하는 방식을 제안한다. 제안된 코드북 기반 음성향상 기법은 기존 코드북 기반 음성향상 기법에 비해 향상된 성능을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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• pp.742-745
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• 1994

In this paper we show the performance of neural Chandrasekhar filtering which is a special case for the new method of neural filtering using the artificial neural network systems developed recently for the filtering problems of linear and nonlinear, stationary and nonstationary stochastic signals. The neurofilter developed has either the finite impulse response(FIR) structure or the infinite impulse response(IIR) structure. The neurofilter differs from the conventional linear digital FIR and IIR filters because the artificial neural network system used in the neurofilter has nonlinear structure due to the sigmoid function. Numerical studies for the estimation of a second order Butterworth process are performed by changing the structures of the neurofilter in order to evaluate the performance indices under the changes of the output noises or disturbances. In the numerical studies both Chandrasekhar filtering estimates and true signals are used as the training signals for the neurofilter. The results obtained from the studies verified the capabilities which are essentially necessary for on-line filtering of various stochastic signals.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.842-847
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• 2005

This paper proposes a novel real-time EMG pattern recognition for the control of a multifunction myoelectric hand from four channel EMG signals. To cope with the nonstationary signal property of the EMG, features are extracted by wavelet packet transform. For dimensionality reduction and nonlinear mapping of the features, we also propose a linear-nonlinear feature projection composed of PCA and SOFM. The dimensionality reduction by PCA simplifies the structure of the classifier, and reduces processing time for the pattern recognition. The nonlinear mapping by SOFM transforms the PCA-reduced features to a new feature space with high class separability. Finally a multilayer neural network is employed as the pattern classifier. We implement a real-time control system for a multifunction virtual hand. From experimental results, we show that all processes, including virtual hand control, are completed within 125 msec, and the proposed method is applicable to real-time myoelectric hand control without an operation time delay.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1871-1873
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• 2002

Partial Discharge is radiated in the form of electromagnetic wave from variable sources. It can be taken by UHF antenna and the signal pulse from that has a nonstationary time-series which can be evaluated with several methods. One of them is STFT(short time fourier transform) processed in frequency region. Statistical results using STFT show the possibility being able to discriminate between several PD sources.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1241-1243
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• 2003

The wavelet transform can apply various lengths of windows according to the amount of signal frequencies. So characteristics of nonstationary disturbances were found to be more closely monitored by the wavelet transform. In this paper, the wavelet transform is applied to the algorithm for monitoring various power quality disturbances. And personal computer monitoring system was developed.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 추계학술대회
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• pp.213-216
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• 1996

In this research we would like to develop an exercise ECG signal analysis algorithm using the wavelet transform, which is possible to analyze the time and the frequency simultaneously. Wavelet transform has an advantage of dividing the nonstationary signals into the high frequency and low frequency band successively. Thus, it can separates the unnecessary noises from the frequency band of QRS complex and then using the selected frequency band we could detect the QRS complex and ST segment.