The most popular speech feature used in speech recognition today is the Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) algorithm, which could reflect the perception characteristics of the human ear more accurately than other parameters. This paper adopts MFCC and its first order difference, which could reflect the dynamic character of speech signal, as synthetical parametric representation. Furthermore, we quote Dynamic Time Warping (DTW) algorithm to search match paths in the pattern recognition process. We use the software "GoldWave" to record English digitals in the lab environments and the simulation results indicate the algorithm has higher recognition accuracy than others using LPCC, etc. as character parameters in the experiment for Digital Isolated Word Recognition (DIWR) system.
In this paper we propose the measurement of muscle fatigue using STFT(short time fourier transfom). The proposed method is time-frequency representation of muscle activity. We suggest that the proposed method can replace the classical muscle fatigue monitoring method using the median frequency.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.24
no.4
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pp.324-331
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2014
The sensor configuration of the magnetostrictive guided wave system can be described as a single continuous transducing element which makes it difficult to separate the individual modes from the reflected signal. In this work we develop the mode decomposition technique employing chirplet transform based on the maximum likelihood estimation, which is able to separate the individual modes from dispersive and multimodal waveform measured with the magnetostrictive sensor, and estimate the time-frequency centers and individual energies of the reflection, which would be used to locate and characterize defects. Simulation results on a carbon steel pipe are presented, which show the accurate mode separation and more discernible time-frequency representation could become enabled using the proposed technique.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.32A
no.9
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pp.1244-1249
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1995
Wavelet transform technique is applied to two important electromagnetic problems:1) to analyze the frequency-domain radar echo from finite-size targets and 2) to the integral solution of two- dimensional electromagnetic scattering problems. Since the frequency- domain radar echo consists of both small-scale natural resonances and large-scale scattering center information, the multiresolution property of the wavelet transform is well suited for analyzing such ulti-scale signals. Wavelet analysis examples of backscattered data from an open- ended waveguide cavity are presented. The different scattering mechanisms are clearly resolved in the wavelet-domain representation. In the wavelet transform domain, the moment method impedance matrix becomes sparse and sparse matrix algorithms can be utilized to solve the resulting matrix equationl. Using the fast wavelet transform in conjunction with the conjugate gradient method, we present the time performance for the solution of a dihedral corner reflector. The total computational time is found to be reduced.
Object-based audio coding can provide new music applications with interactivity. To efficiently compress a lot of target audio objects, a subband-based parametric coding scheme has been adopted for MPEG spatial audio object coding. In this letter, the time-frequency (T/F) subband analysis structure is investigated. A reconfigured T/F structure is also proposed to enhance the generating performance of sound scenes such as 'karaoke' and 'solo' play in interactive music scenarios. From the experimental results, it was confirmed that the proposed scheme remarkably improves the SNR and sound quality.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.3
no.2
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pp.190-199
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2014
In the last years, fault problem in power electronics has been more and more investigated both from theoretical and practical point of view. The fault problem can cause equipment failure, data and economical losses. And the analyze system require to ensure fault problem and also rectify failures. The current errors on these faults are applied for identified type of faults. This paper presents technique to detection and identification faults in three-phase voltage source inverter (VSI) by using time-frequency distribution (TFD). TFD capable represent time frequency representation (TFR) in temporal and spectral information. Based on TFR, signal parameters are calculated such as instantaneous average current, instantaneous root mean square current, instantaneous fundamental root mean square current and, instantaneous total current waveform distortion. From on results, the detection of VSI faults could be determined based on characteristic of parameter estimation. And also concluded that the fault detection is capable of identifying the type of inverter fault and can reduce cost maintenance.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.34
no.1
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pp.29-37
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1985
During Severe emergencies which result in the case of outage of large generator units, an automatic underfrequency protection scheme can prevent the system frequency from decaying and improve the system stability. This paper presents methods and results of a study on the optimum load shedding scheme which covering as follows. 1) Detail representation of governor model 2) Determination of optimum load shedding amount 3) Selection of action time settings of UFR 4) Comparsson of load shedding programs By this study, the optimum system operating method was recommended for reliable operation of power system.
In this paper, computerized BEAM was implemented for the space domain analysis of EEG. Trans-formation from temporal summation to two-dimensional mappings is formed by 4 nearest point inter-polaton method. Methods of representation of BEAM are two. One is dot density method which classify brain electrical potential 9 levels by dot density of gray levels and the other is colour method which classify brain electrical 12 levels by red-green colours. In this BEAM, instantaneous change and average energy distribution over any arbitrary time interval of brain electrical activity could be observed and analyzed easily. In the frequency domain, the distribution of energy spectrum of a special band can easily be distinguished normality and abnormality.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06b
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pp.34-36
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2006
In this paper we present a method of feature extraction for motor imagery single trial EEG classification, where we exploit nonnegative matrix factorization (NMF) to select discriminative features in the time-frequency representation of EEG. Experimental results with motor Imagery EEG data in BCI competition 2003. show that the method indeed finds meaningful EEG features automatically, while some existing methods should undergo cross-validation to find them.
We will deal with an n locus model in which mutation and gene conversion are taken into consideration. Also random partitions of the number n determined by chromosomes with n loci should be investigated. The diffusion process describes the time evolution of distributions of the random partitions. In this paper, we find the probability of distribution of the diffusion process with special diffusion operator $L_1$ and we show that the average probability of genes at different loci on one chromosome can be described by the rate of gene frequency of mutation and gene conversion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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