In this paper, several modal identification techniques for output-only structural systems are extensively investigated. The methods considered are the power spectral method, the frequency domain decomposition method, the Ibrahim time domain method, the eigensystem realization algorithm, and the stochastic subspace identification method. Generally, the power spectral method is most widely used in practical area, however, the other methods may give better estimates particularly for the cases with closed modes and/or with large measurement noise. Example analyses were carried out on typical structural systems under three different loading cases, and the identification performances were examined throught the comparisons between the estimates by various methods.
In this paper, we propose a speech recognition method based on independent component analysis (ICA) and spectral enhancement techniques. While ICA tris to separate speech signal from noisy speech using multiple channels, some noise remains by its algorithmic limitations. Spectral enhancement techniques can compensate for lack of ICA's signal separation ability. From the speech recognition experiments with instantaneous and convolved mixing environments, we show that the proposed approach gives much improved recognition accuracies than conventional methods.
Measuring spectral reflectance can be regarded as obtaining inherent color parameters, and spectral reflectance has been used in image processing. Model-based spectrum recovering, one of the method for obtaining spectral reflectance, uses ordinary camera with multiple illuminations. Conventional model-based methods allow to recover spectral reflectance efficiently by using only a few parameters, however it requires some parameters such as power spectrum of illuminations and spectrum sensitivity of camera. In this paper, we propose an enhanced model-based spectrum recovering method without pre-measured parameters: power spectrum of illuminations and spectrum sensitivity of camera. Instead of measuring each parameters, spectral reflectance can be efficiently recovered by estimating and using the spectrum characteristic matrix which contains spectrum parameters: basis function, power spectrum of illumination, and spectrum sensitivity of camera. The spectrum characteristic matrix can be easily estimated using captured images from scenes with color checker under multiple illuminations. Additionally, we suggest fast recovering method preserving positive constraint of spectrum by nonnegative basis function of spectral reflectance. Results of our method showed accurately reconstructed spectral reflectance and fast constrained estimation with unmeasured camera and illumination. As our method could be conducted conveniently, measuring spectral reflectance is expected to be widely used.
정확한 음성 구간 검출은 음성 인식 및 음성 코딩 그리고 음성 통신 시스템 등과 같은 음성 어플리케이션의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 실제 운전하고 있는 상태에서 다양한 차량 노이즈 환경의 음성 구간 검출 방법을 제안한다. 기존의 음성 구간 검출은 시간 에너지, 주파수 에너지, 영 교차율, spectral entropy 등 다양한 방법을 사용하였으며 잡음 환경에서 급격하게 성능이 저하되는 단점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 spectral entropy를 기반으로 하여 MFB(Mel-frequency Filter Banks) spectral entropy, 기울기 FFT(Fast Fourier Transform) spectral entropy, 기울기 MFB spectral entropy를 이용한 음성 구간 검출 방법을 제안한다. MFB는 멜 스케일과 FFT를 곱한 것으로 멜 스케일은 인간이 소리를 인지할 때 주파수에 대해 비선형적인 스케일이며 음성의 특징을 잘 반영한다. 제안한 MFB spectral entropy 방법은 다양한 차량 잡음 환경에서 음성 및 비음성 분별 능력을 향상시킬 수 있으며 실험 결과 93.21%의 음성 구간 검출율을 나타내었다. 이는 기존의 spectral entropy 방법과 비교할 때 MFB를 이용한 음성 구간 검출 방법이 3.2%의 검출율이 향상되었다.
지난 30년간 부가 잡음에 의해 열화된 음성신호의 개선에 관해 많은 연구가 진행되어 왔다. 잡음제거를 위한 고전적인 방법인 spectral subtraction, Wiener filter와 최근에 제안된 심리음향모델에 근거한 perceptual filter, EVRC의 잡음제거단을 성능과 구현의 복잡도 측면에서 비교하였다.
We consider here the problem of spectral estimation of multidimensional wide sense stationary (WSS) random process. A method, employing a special difference equation of correlation function, is proposed to solve the problem of multidimensional spectral estimation. In this approach, the special difference equation of correlation function is derived by modal decomposition method. Maximum likelihood estimator and Kalman filter are used to estimate the model parameters of the difference equation and the decomposed spectral residues. An algorithm is presented to estimate the multidimensional spectral density. According to the result of the simulation, these methods are feasible to estimate the spectral density of WSS process, which is realized by finite dimensional multivariable lineal system driven by white noise.
Although the intensity-hue-saturation (IHS) method for pan-sharpening has a spectral distortion problem, it is a popular method in the remote sensing community and has been used as a standard procedure in many commercial packages due to its fast computing and easy implementation. Recently, IHS-like approaches have tried to overcome the spectral distortion problem inherited from the IHS method itself and yielded a good result. In this paper, a similar IHS-like method with least squares for WorldView-2 pan-sharpening is presented. In particular, unlike the previous methods with three or four-band multispectral images for pan-sharpening, six bands of WorldView-2 multispectral image located within the range of panchromatic spectral radiance responses are considered in order to reduce the spectral distortion during the merging process. As a result, the new approach provides a satisfactory result, both visually and quantitatively. Furthermore, this shows great value in spectral fidelity of WorldView-2 eight-band multispectral imagery.
In this paper, we propose a novel radiometric calibration method which can effectively compensate the nonlinearity of the detector for hyper-spectral camera. In general, the detector of hyper-spectral camera can produce nonlinear output depending on radiance and integral time. The conventional radiometric calibration methods extract the imprecise radiance profile from the spectral profile of the target due to this nonlinearity. In our proposed method, we use a quadratic equation instead of a linear equation to describe the relation between output of detector and radiance. Then, we use a fractional function to compensate variation of integration time. Thus, our proposed method can extract more precise spectral profile of radiance than conventional radiometric calibration method.
본 연구는 서로 다른 센서 특성을 지닌 KOMPSAT-2, QuickBird 및 WorldView-2 고해상도 위성영상에 영상융합기법을 적용하여 그 결과를 비교평가 하는 것이다. 사용된 기법은 대표적인 CS 기반 융합기법인 GIHS, GIHSA, GS1 및 Adaptive IHS를 사용하였다. 영상융합 기법의 품질평가는 시각적 분석과 정량적 분석을 수행하였으며, 정량적 분석에는 SAM, Spectral ERGAS 및 Q4을 사용하였다. KOMPSAT-2 영상은 GHISA 기법의 경우 상대적으로 우수한 성능을 나타내는 반면, QuickBird와 WorldView-2영상은 GS1기법의 경우에 우수한 성능을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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