In our research, we will extract diagnostic parameters by LPC method and wavelet transform. Then, we will design artificial neural network which is based on RBF that can express input features in terms of fuzzy. Because PVC(Premature Ventricular Contraction) has possibility to cause heart attack, the detection of PVC is a very significant problem. To deal with this problem, LPC method which gives different coefficients or different morphologies and wavelet transform which has superior localization nature of time-frequency, are used to extract effective parameters or classification of normal and PVC. Because RBF network can allocate an input feature to the membership degree of each category, total system will be more flexible.
This paper presents a DFT (Discrete Fourier Transform) based estimation algorithm for the parameters of a low-frequency oscillating signal. The proposed method estimates the parameters, i.e., the frequency, the damping factor, the mode amplitude, and the phase, by fitting a discrete Fourier spectrum with an exponentially damped cosine function. Parameter estimation algorithms that consider the spectrum leakage of the discrete Fourier spectrum are introduced. The multi-domain mode test functions are tested in order to verify the accuracy and efficiency of the proposed method. The results show that the proposed algorithms are highly applicable to the practical computation of low-frequency parameter estimations based on DFTs.
본 논문은 스펙트럴 크기 파라미터들에 대한 효율적인 가변 차원 양자화 기법을 제안한다. 특히, 하모닉 부호화 기에서의 스펙트럴 크기값 계수들은 가변차원이기 때문에 가변 차원의 양자화를 필요로 한다. 따라서, 본 논문에서는 스펙트럴 크기값 계수들에 대해 가변 이산 코사인 변환(DCT: Discrete Cosine Transform) 및 가변 차원에 적합한 훈련구조를 가지는 비정방형 변환 벡터 양자화 (NSTVQ: Nonsquare Transform Vector Quantization)를 홀수/짝수 구조 및 분할(Split) 구조 그리고 다단계(Multi-stage) 구조 등과 결합시킨 효율적인 양자화 기법을 제안한다. 제안된 양자화 기법의 성능평가는 스펙트럴의 크기값에 대한 주파수 왜곡(SD: Spectral Distortion) 값을 사용하였으며, 다단계 비정방형 변환 벡터 양자화(MSNSTVQ: Multi-Stage Nonsquare Transform Vector Quantization)가 가장 좋은 성능을 나타내었다.
프란운호퍼 회절에 의하여 임의의 주어진 세기무늬를 발생시키는 연속적인 또는 양자화된 위상형 회절무늬소자를 설계하는데 hybrid input-output 알고리즘과 새로운 Pnoise 알고리즘을 결합.변형한 2단계 iterative Fourier transform 알고리즘을 이용하였다. 두 가지의 $128\times128$ 이진 세기 무늬와 두 가지의 grayscale 세기 무늬에 때하여 기존 알고리즘들과 비교하였는데, 2단계 iterative Fourier transform 알고리즘은 회절효율이 약간 낮지만 신호 대 잡음비와 특히 균일도에 있어서 우수한 결과를 보였다. 알고리즘에서 사용하는 매개변수들과 잡음영역의 크기에 따른 성능의 변화를 살펴보았고, 양자화된 위상소자의 경우 위상층수에 따른 변화도 살펴보았다. 양자화된 위상소자의 경우 세기 무늬보다는 잡음영역의 크기가 성능을 좌우하는 것으로 나타났다.
Shahryari, Homayoon;Karami, M. Reza;Chiniforush, Alireza A.
Earthquakes and Structures
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제16권2호
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pp.165-175
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2019
Incremental dynamic analysis (IDA), as an accurate method to evaluate the parameters of structural performance levels, requires many non-linear time history analyses, using a set of ground motion records which are scaled to different intensity levels. Therefore, this method is very computationally demanding. In this study, a new method is presented to estimate the summarized (16%, 50%, and 84% fractiles) IDA curves of a first-mode dominated structure using discrete wavelet transform and bees optimization algorithm. This method reduces the number of required ground motion records for the prediction of the summarized IDA curves. At first, a subset of first list ground motion records is decomposed by means of discrete wavelet transform which have a low dispersion estimating the summarized IDA curves of equivalent SDOF system of the main structure. Then, the bees algorithm optimizes a series of factors for each level of detail coefficients in discrete wavelet transform. The applied factors change the frequency content of original ground motion records which the generated ground motions records can be utilized to reliably estimate the summarized IDA curves of the main structure. At the end, to evaluate the efficiency of the proposed method, the seismic behavior of a typical 3-story special steel moment frame, subjected to a set of twenty ground motion records is compared with this method.
본 논문은 음성신호의 주파수를 반으로 나누어 양자화 계수 추출에 직선과 DCT (Discrete Cosine Transform)를 혼합하여 사용한 양자화 기법을 제안한다. 하모닉 부호화기에서의 하모닉은 가변이므로 저주파에서의 하모닉만을 오버샘플링하여 차원을 고정한다. 고정된 차원의 스펙트럼 포락선을 직선으로 표현한 후 직선이 불연속인 주파수에서의 샘플값만을 전송한다. 이 논문에서는 저주파에서의 하모닉은 복원을 위해 고정된 직선의 계수를 사용하였고 고주파에서의 하모닉은 가변 DCT를 적용하여 직선과 DCT가 격합된 형태의 양자화기법을 제안한다. 제안된 양자화 기법의 성능평가는 스펙트럴의 크기값에 대한 Spectral Distortion (SD)값을 사용하였다. 실험결과 HVXC보다 제안된 양자화 기법의 SD가 0.3dB 정도 개선되었다.
Harmonic/inter-harmonic detection and analysis is an important issue in power system signal processing. This paper proposes a fast algorithm based on matching pursuit (MP) sparse signal decomposition, which can be employed to extract the harmonic or inter-harmonic components of a distorted electric voltage/current signal. In the MP iterations, the method extracts harmonic/inter-harmonic components in order according to the spectrum peak. The Fast Fourier Transform (FFT) and nonlinear optimization techniques are used in the decomposition to realize fast and accurate estimation of the parameters. First, the frequency estimation value corresponding to the maxim spectrum peak in the present residual is obtained, and the phase corresponding to this frequency is searched in discrete sinusoids dictionary. Then the frequency and phase estimations are taken as initial values of the unknown parameters for Nelder-Mead to acquire the optimized parameters. Finally, the duration time of the disturbance is determined by comparing the inner products, and the amplitude is achieved according to the matching expression of the harmonic or inter-harmonic. Simulations and actual signal tests are performed to illustrate the effectiveness and feasibility of the proposed method.
ECG신호가 임상적으로 환자의 심장활동에 관련된 여러 정보를 의사에게 제공한다는 점에서 ECG 신호의 검출은 중요한 환자 진단방법의 하나이다. 특히 QRS복합 파형, P파, T파 등의 위치와 각 파 간의 간격에 의미 있는 정보가 담겨져 있어 정확한 환자진단을 위해 의공학 분야에서 ECG신호의 잡음제거에 관련된 여러 연구들이 있어 왔다. 기존의 ECG신호의 잡음제거 방법은 특정한 단일 잡음이 혼입된 경우에는 만족할 만한 성능을 보여 주는데 반해 여러 형태의 복합잡음이 혼입된 ECG신호로부터 정상 ECG신호를 분리해 내는데는 성능의 한계를 가진다. 본 논문에서는 최근 공학분야에서 그 활용 영역이 확대되고 있는 웨이브렛 변환 기법을 ECG신호의 잡음제거에 적용하여, 잡음이 혼입된 ECG신호의 잡음제거를 통한 정상 파형 복원을 수행하였다.
본 논문은 2-D 영상의 운동 변화량(크기, 회전, 이동)을 추정할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 이 방법은 입력 영상내의 직선 성분을 Hough 영역에서 한 점으로 대응시키는 Hough 변환 알고리듬을 사용하여 입력 영상에서 크기 변화가 있는 물체의 운동과 그 Hough space상의 특징점들의 변화를 나타내는 운동 변화량들에 대한 관계식을 유도한다. 유도한 관계식은 크기, 회전, 이동을 가지고 모든 입력 영상에 대해서 운동 변화량을 효율적으로 계산할 수 있다. 제안된 관계식을 항공기 영상에 적용하여 운동 변화량을 비교적 정확히 측정하였다. 또한 제안된 방식이 잡음이 섞인 영상에 대해서도 큰 오차 없이 추정 결과를 나타내고 있음을 보인다.
Discrimination of music and speech from the multimedia signal is an important task in audio coding and broadcast monitoring systems. This paper deals with the problem of feature parameter extraction for discrimination of music and speech. The wavelet transform is a multi-resolution analysis method that is useful for analysis of temporal and spectral properties of non-stationary signals such as speech and audio signals. We propose new feature parameters extracted from the wavelet transformed signal for discrimination of music and speech. First, wavelet coefficients are obtained on the frame-by-frame basis. The analysis frame size is set to 20 ms. A parameter $E_{sum}$ is then defined by adding the difference of magnitude between adjacent wavelet coefficients in each scale. The maximum and minimum values of $E_{sum}$ for period of 2 seconds, which corresponds to the discrimination duration, are used as feature parameters for discrimination of music and speech. To evaluate the performance of the proposed feature parameters for music and speech discrimination, the accuracy of music and speech discrimination is measured for various types of music and speech signals. In the experiment every 2-second data is discriminated as music or speech, and about 93% of music and speech segments have been successfully detected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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