한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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pp.963-970
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1994
In speech signal processing, it is very important to detect the pitch exactly. The algorithms for pitch extraction that have been proposed until now are not enough to detect the fine pitch in speech signal. Thus we propose the new algorithm which takes advantage of the G-peak extraction. It is the method to find MZCI(maximum zer-crossing interval) which is defined as cut-off bandwidth rate of LPF (low pass filter)and detect the pitch period of the voiced signals. This algorithm performs robustly with a gross error rate of 3.63% even in 0 dB SNR environment. The gross error rate for clean speech is only 0.18%. Also it is able to process all course with speed.
The existing R-peak detection research suggests improving the distortion of the signal such as baseline variations in ECG signals by using preprocessing techniques such as a bandpass filtering. However, preprocessing can introduce another distortion, as it can generate a false detection in the R-wave detection. In this paper, we propose an R-peak detection algorithm in ECG signal, based on primitive signal in order to detect reliably an R-peak in baseline variation. First, the proposed algorithm decides the primitive signal to represent the QRS complex in ECG signal, and by scaling the time axis and voltage axis, extracts multiple primitive signals. Second, the algorithm detects the candidates of the R-peak using the value of the voltage. Third, the algorithm measures the similarity between multiple primitive signals and the R-peak candidates. Finally, the algorithm detects the R-peak using the mean and the standard deviation of similarity. Throughout the experiment, we confirmed that the algorithm detected reliably a QRS group similar to multiple primitive signals. Specifically, the algorithm can achieve an R-peak detection rate greater than an average rate of 99.9%, based on eight records of MIT-BIH ADB used in this experiment.
FBG센서는 구조물의 변형과 온도 측정에 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 FBG센서를 이용하여 균열을 측정하기 위하여 FPGA와 DSP를 이용하여 인테로게이터를 개발 구현하였다. 개발한 인테로게이터는 광원, 광서큘레이터, 광그레이팅 그리고 CCD센서 및 제어기로 구성된다. FBG센서로부터 반사된 광원의 스펙트럼을 분석하여 피크 파장를 검출하고 피크 파장의 변이를 이용하여 구조물의 변형 정도를 측정한다. 본 논문에서는 FBG센서 인테로게이터의 피크 검출 알고리즘에 주로 적용하는 중심점 알고리즘과 Gaussian 근사법을 비교한다. Gaussian 근사법에 개발한 인테로게이터에 적합함을 실험을 통하여 확인한다.
In this work a method to detect the vibrational peak and to decide the vibrational mode of detected peak for core internal vibration monitoring system which is particularly concerned on the core support barrel (CSB) and fuel assemblies is developed. Flow induced vibration and aging process in the reactor internals cause unsoundness of the internal structure. In order to monitor the vibrational status of core internal, signals from the ex-core neutron detectors are transformed into frequency domain. By analyzing transformed frequency domain signal, an analyst can acquire the information on the vibrational characteristics of the structures, i.e., vibration frequencies of each component, vibrational level, modes of vibration, and the causes of the abnormal vibration, if any. This study is focused on the development of the automated monitoring system. Several methods are surveyed to define the peaks in power spectrum and fuzzy theory is used to automatic detection of the vibrational peaks. Fuzzy algorithm is adopted to define the modes of vibration using the peak values from fuzzy peak recognition, phase spectrum, and coherence spectrum.
Maximum power point tracking (MPPT) under the partial shading condition is a challenging research topic for photovoltaic systems. Shaded photo-voltaic module result in complex peak patterns on the power versus voltage curve which can misguide classical MPPT algorithms. Thus, various kinds of global MPPT algorithms have been studied. These have typically consisted of partial shading detection, global peak search and MPPT. The conventional partial shading detection algorithm aims to detect all of the occurrences of partial shading. This results in excessive execution of global peak searches and discontinuous operation of the MPPT. This in turn, reduces the achievable power for the PV module. Based on a theoretical investigation of power verse voltage curve patterns under various partial shading conditions, it is realized that not all the occurrences of partial shadings require a global peak search. Thus, an intelligent partial shading detection algorithm that provides exact identification of global peak search necessity is essential for the efficient utilization of solar energy resources. This paper presents a new partial shading determinant algorithm utilizing adaptive threshold levels. Conventional methods tend to be too sensitive to sharp shading patterns but insensitive to smooth patterns. However, the proposed algorithm always shows superb performance, regardless of the partial shading patterns.
심전도에서 QRS complex와 R-wave의 검출은 부정맥 진단, 심전도의 특성점 검출 기준, heart rate variability(HRV) 측정에 있어서 중요하나, 시시각각 변화하는 생리적 변화와 여러 가지 노이즈로 인해 검출이 쉽지 않다 제안된 알고리듬에서는 wavelet filter banks를 이용하여 대칭적 enhanced 신호와 noise 와 같은 very high frequency 성분이 제거된 ECG에 근사화 된 approximated 신호를 얻는다. Enhanced 신호로부터 QRS complex의 위치를 검출하고, 검출된 위치의 주변에서 대칭적 wavelet의 특성이 반영된 dominant한 peak의 위치정보, 즉 R wave의 후보점을 얻는다. 이 위치 정보를 이용하여 enhanced 신호에서 각 peak에서의 크기, approxi-mated 신호에서 각 peak 주변에서의 기울기 변화, 기울기 부호 등을 고려하여 R-wave의 위치를 원래의 ECG 신호에서 얻는다. MIT/BIH database에 적용한 결과 99.6%의 QRS complex검출률과 92.9%의 R-wave 검출률을 보였다.
In this study, we proposed a new promising idea of utilizing moving window principal component analysis (MWPCA) as a sensitive diagnostic tool to detect the presence of peak position shift. In this approach, the moving window is constructed from a small data segment along the wavenumber axis. For each window bound by a narrow wavenumber region, separate PCA analysis was applied. Simulated spectra with complex spectral feature variations were analyzed to explore the possibility of MWPCA technique. This MWPCA-based detection of the peak shift, potentially coupled with 2D correlation analysis to provide additional verification, may offer an attractive solution.
This paper presents a new algorithm for P-wave detection in the ECG signal. We detect the peak and valley point using significant point extraction algorithm with 9-point derivative. Because P-wave duration is changed according to heart-rates, we search for the R-peak and calculate the R-R interval time prior to the determination of P-wave duration threshold values in order to actively adapt to the change of P duration. We determine the parameters for P-wave detection and then P-peak, P-onset and P-offset are detected by these parameters. The results obtained from the proposed algorithm have detected successively P-wave almost more than 90%.
Herein, a new electrochemical method was described for the determination of ciprofloxacin based on the enhancement effect of an anionic surfactant: sodium dodecyl benzene sulfonate (SDBS). In pH 4.0 phosphate buffer and in the presence of 1.0 × 10-4 mol/L SDBS, ciprofloxacin yields a well-defined and sensitive oxidation peak at the carbon paste electrode (CPE). Compared with that in the absence of SDBS, the oxidation peak current of ciprofloxacin remarkably increases in the presence of SDBS. The experimental parameters, such as supporting electrolyte, concentration of SDBS, and accumulation time, were optimized for ciprofloxacin determination. The oxidation peak current is proportional to the concentration of ciprofloxacin over the range from 8.0 × 10-8 to 5.0 × 10-6 mol L-1. The detection limit is 2.0 × 10-8 mol L-1 after 2 min of accumulation. This new voltammetric method was successfully used to detect ciprofloxacin in drugs.
A novel and convenient electrochemical method has been developed for sensitive determination of melamine (MEL) using ascorbic acid (AA) as the recognition element. The working electrode employed in this method was modified with the nanocomposite of hydroxyapatite/carbon nanotubes to enhance the current signal of recognition element. The interaction between MEL and AA was investigated by fourier transform infrared spectroscopy and cyclic voltammetry, and the experimental results indicated that hydrogen bonding was formed between MEL and AA. Because of the existing hydrogen bonding and electrostatic interaction, the anodic peak current of AA was decreased obviously while the non-electroactive MEL added in. It illustrated that the MEL acted as an inhibitor to the oxidation of AA and the decreasing signals can be used to detect MEL. Under the optimal conditions, the decrease in anodic peak current of AA was proportional to the MEL concentrations ranging from 10 to 350 nM, with a detection limit of 1.5 nM. Finally this newly-proposed method was successfully employed to detect MEL in infant formula and milk, and good recovery was achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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