In this paper, a new time-domain parameter extraction method for speech recognition is proposed. The suggested emthod is based on the fact that the local peak-to-peak interval, i.e., the interval between maxima and minima of speech waveform is closely related to the frequency component of the speech signal. The parameterization is achieved by a sort of filter bank technique in the time domain. To test the proposed parameter extraction emthod, an isolated word recognizer based on Vector Quantization and Hidden Markov Model was constructed. As a test material, 22 words spoken by ten males were used and the recognition rate of 92.9% was obtained. This result leads to the conclusion that the new parameter extraction method can be used for speech recognition system. Since the proposed method is processed in the time domain, the real-time parameter extraction can be implemented in the class of personal computer equipped onlu with an A/D converter without any DSP board.
We propose a new static current source model and parameter extraction method for AlGaAs/GaAs HBT. The proposed model has 9 parameters describing internal currents and are experessed with the physically meaningful parameters.The proposed parameter extraction method uses the measured dC IV curves and does not need the gummel plt data and any optimization process. the constructed model based on the proposed method predicts the measured data well.
Distribution diagram of $FeCl_2$ in HCl solution indicated that $FeCl^+$ was a predominant species in strong HCl solution up to 10 M. Solvent extraction of $FeCl_2$ has been performed in the HCl concentration range from 5 to 9 M by using Alamine336 as an extractant. Interaction parameter of $FeCl^+$ for Bromley equation was estimated from our solvent extraction data. This parameter thus obtained in our study can be employed in calculating the activity coefficient of $FeCl^+$ in high concentration of HCl.
A direct parameter extraction method using several two-port parameter equations derived in cutoff and active bias modes has been studied to obtain an accurate Gummel-Poon BJT model. First, dc model parameters were extracted from slopes and y-axis intercepts of I-V curve and Gummel plot. The pad capacitances and junction capacitance parameters were determined by using measured S-parameter sets in the cutoff bias. The resistance and transit time parameters were extracted by using measured S-parameter sets in the active bias.
In physical and reactive extraction of acrylic acid using various solvents the equilibrium characteristics of extraction were investigated. The degree of extraction in reactive extraction with Tri-n-octylamine(TOA) was 1.5~3 times than that in physical extraction. Distribution ratio was constant in methyl isobutyl ketone(MIBK) and n-butylacetate(n-BAc) but was increased with increasing the concentration of acrylic acid in benzene and chloroform. It can be explained by formation of dimers. Maximum extraction leadings of acrylic acid were three in benzene and were two in MIBK, chloroform and n-BAc, and it was found that acrylic acid was extracted as the form of $A_3$R In benzene and $A_2R$ in MIBK, chloroform and n-BAc. In effect of solvent, the degree of extraction was increased as he difference of solubility parameter of solvent and solute was decreased, and as dielectric constant of solvent was increased.
In this paper, a new efficient feature extraction method based on Daubechies discrete wavelet transform is presented. This paper especially deals with the assessment of process statistical parameter using the features extracted from the wavelet coefficients of measured acoustic emission signals. Since the parameter assessment using all wavelet coefficients will often turn out leads to inefficient or inaccurate results, we selected that level-3 stage of multi decomposition in discrete wavelet transform. We make use of the feature extraction parameter namely, maximum value of acoustic emission signal, average value, dispersion, skewness, kurtosis, etc. The effectiveness of this new method has been verified on ability a diagnosis transformer go through feature extraction in stage of aging(the early period, the middle period, the last period)
DC Gummel-Poon SPICE model parameter extraction program has been implemented. This program extracts the parameters from measured data using Levenberg-Marquardt algorithm. Measured data consist of forward and reverse Gummel plot, forward and reverse output characteristics and RE and RC measurements.
Multi-bias parameter extraction technique for HEMT small signa] equivalent circuits is presented in this paper. The technique in this paper uses S-parameters measured at various bias points in the active region to construct one optimization problem, of which the vector of unknowns contains only a set of bias-independent elements. Tests are peformed on measured S-parameters of a pHEMT at 30 bias points. Results indicate that the calculated S-parameters is similar to the measured data.
We briefly compared GaAs MESFET model and s셔요 on the method of parameter extraction for PSPICE simulation. The parameter determined from above method were substituded into a commercial version of PSPICE which supports the hyperbolic tangentent model. The result of simulation is reasonably good at the lower VGS and is significantly fitted overall by optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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