In speech signal processing, it is necessary to estimate exactly the pitch. We propose a new algorithm which uses the correlation coefficient between the original and the repeated segmental waveform in the frame as a parameter in the pitch extraction. The correlation coefficient in the frame reflects the periodic component and the transient ratio of the waveform.
This paper presents design parameter calculation methodology and its realization to construction for the 10/350${\mu}s$ lightning impulse current generator(ICG) modelled as double exponential function waveform with characteristic parameters ${\alpha},{\beta}$. Matlab internal function, "fzero" was applied to find ${\lambda}={\alpha}/{\beta}$ which is solution of nonlinear equation linearly related with two wave parameter $T_1$ and $T_2$. The calculation results for 10/350${\mu}s$ lightning impulse current show very good accuracy with error less 0.03%. Two type of 10/350${\mu}s$ ICGs based on the calculated design circuit parameters were fabricated by considering the load variation. One is applicable to the MOV based Surge protective device(SPD) for less 15 kA and the other is to test small resistive devices such as spark gap arrester and bonding device with maximum current capability 30 kA. The tested waveforms show error within 10% in comparison with the designed estimation and the waveform tolerance recommended in the IEC 61643-1 and IEC 60060-1.
In electronic warfare(EW), low probability of intercept(LPI) radar signal is a survival technique. Accordingly, identification techniques of the LPI radar waveform have became significant recently. In this paper, classification and extracting parameters techniques for 7 intrapulse modulated radar signals are introduced. We propose a technique of classifying intrapulse modulated radar signals using Convolutional Neural Network(CNN). The time-frequency image(TFI) obtained from Choi-William Distribution(CWD) is used as the input of CNN without extracting the extra feature of each intrapulse modulated radar signals. In addition a method to extract the intrapulse radar modulation parameters using binary image processing is introduced. We demonstrate the performance of the proposed intrapulse radar waveform identification system. Simulation results show that the classification system achieves a overall correct classification success rate of 90 % or better at SNR = -6 dB and the parameter extraction system has an overall error of less than 10 % at SNR of less than -4 dB.
Objectives : In the study on the waveform analysis of radial artery pulse diagnosis, we need to establish fundaments of contemporary pulse diagnosis research, and to find the change of pulse waveform parameter with applied variation pf pressure. Methods : As we will to do experimental research on the difference of pulse waveform on the radial artery with applied variations of pressure(5 stage-pressure) and measuring position(left KWAN). In this research, we analyzed the change of the waveform according to five stage pressure. Results : The results were as follows; When we analyzed the change of the waveform according to pressure in the left KWAN, E, hl, h2 and A were the difference between 8ths pressure grades in 95% trust section. And t2, t4 were the difference between 8ths pressure grades in 95% trust section. W was the difference between 8ths pressure grades in 95% trust section. And h2/h1 was the difference between 6ths pressure grades in 95% trust section. There is the difference between 1st and 2nd grade & between 2nd and 5th grade in the case of t4/t2 in 95% trust section. And there is the difference between 1st and 5th grade, between 3rd and 4th grade, between 3rd and 5th grade & between 4th and 5th grade in the case of W/A in 95% trust section. And there is the difference between 1st and 2nd grade, between 2nd and 3rd grade, between 2nd and 4th grade, between 3rd and 4th grade, between 3rd and 5th grade & between 4th and 5th grade in the case of A/E in 95% trust section. Conclusions : We found the statistically resonable differences between each pulse depending on the applied pressure. And Analysing the radial pulse(left KWAN) at 5 applied pressure levels may be useful to study on the pulse waveform diagnosis.
The discharge characteristics of a ramp reset waveform in the alternating current plasma display panel(ac PDP) were studied using a 2-dimensional numerical simulation. We analyzed the wall charge variation during the reset discharge, address discharge and sustain discharge adopting a ramp reset waveform. Then we investigated the principal parameters for a successful discharge. In this paper, we suggest a new parameter, printing particles' density and its effects on the stability of the ramp discharge. The maximum current flows of the three electrodes during the ramp reset period were decreased with the increase in the priming particles's density which was explained with the wall charge characteristics and the current flow characteristics obtained by a 2-D simulation.
Ultrasonic waves provide a non-destructive and sensitive way to monitor the concrete hydration. However, limited works are reported to monitor the evolution of the mechanical parameter at early ages. In this study, modified piezoelectric aggregates are embedded inside a concrete beam to excite and receive primary waves. A hydration index, namely, the variation of ultrasonic waveform (VUW) is developed to characterize the variation of the transmitted waves during the hydration process. The recorded hydration indices are compared with the compressive strength measured by destructive test at different ages. The results show that the VUW is closer to the compressive strength than the other two traditional hydration indices, ultrasonic velocity and wave packet energy. The proposed VUW provides a simple and accurate way to monitor the concrete hydration at early ages.
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.
This paper describes an effort to develope a microcomputer-based parameter measurement system for a brushless DC motor. Back EMF equation is derived from back EMF waveform of a brushless DC motor. To minimize error the due to the ripple component in the measured armature current, digital averaging filter is employed. The whole identification process of signal generation, measurement parameter determination is fully automated. A new identification algorithm for the brushless DC motor parameters is developed. New parameter correction method is proposed using the deadzone current and the time to reach the peak current. In the proposed correction method, the measured current is in excellent agreement with the estimated current.
제세동기는 심장마비가 진행되는 동안 발생하는 심장의 '심실세동'으로 알려진 발작적인 떨림을 제거하기 위해서 환자의 심장에 전기적 충격을 주는 의료기기이다. 본 연구에서는 제세동기에 개발 및 성능개선시 고려되어야 할 전기회로 각 요소 값들을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 결정하였고, 이를 근거로 하여 제세동기를 개발하였으며, 제세동기 분석기를 통하여 개발된 제세동기의 성능을 시험하였다. 구체적으로, 심장의 심실세동을 제거하기 위하여 필요한 에너지 레벨, 전류의 크기, 횡흉부 저항 등과 같은 요소들간의 관계를 구명하였고, 제세동기 전기회로의 성능을 예측 분석하여 최적의 방전파형을 얻기 위한 회로소자의 매개변수 값 범위를 결정하였으며, 제세동기 성능분석기를 이용하여 개발된 제세동기의 성능을 시험하였다.
We introduce a depth scaling strategy to improve the accuracy of frequency-domain elastic full waveform inversion (FWI) using the new pseudo-Hessian matrix for seismic data without low-frequency components. The depth scaling strategy is based on the fact that the damping factor in the Levenberg-Marquardt method controls the energy concentration in the gradient. In other words, a large damping factor makes the Levenberg-Marquardt method similar to the steepest-descent method, by which shallow structures are mainly recovered. With a small damping factor, the Levenberg-Marquardt method becomes similar to the Gauss-Newton methods by which we can resolve deep structures as well as shallow structures. In our depth scaling strategy, a large damping factor is used in the early stage and then decreases automatically with the trend of error as the iteration goes on. With the depth scaling strategy, we can gradually move the parameter-searching region from shallow to deep parts. This flexible damping factor plays a role in retarding the model parameter update for shallow parts and mainly inverting deeper parts in the later stage of inversion. By doing so, we can improve deep parts in inversion results. The depth scaling strategy is applied to synthetic data without lowfrequency components for a modified version of the SEG/EAGE overthrust model. Numerical examples show that the flexible damping factor yields better results than the constant damping factor when reliable low-frequency components are missing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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