This article gives an overview of a recently developed channel system, frit-inlet asymmetrical flow field-flow fractionation (FI-AFlFFF), which can be applied for the separation of nanoparticles, proteins, and water soluble polymers. A conventiona l asymmetrical flow FFF channel has been modified into a frit-inlet asymmetrical type by introducing a small inlet frit near the injection point and the system operation of the FI-AFlFFF channel can be made with a great convenience. Since sample components injected into the FI-AFlFFF channel are hydrodynamically relaxed, sample injection and separation processes proceed without interruption of the migration flow. Therefore in FI-AFlFFF, there is no requirement for a valve operation to switch the direction of the migration flow that is normally achieved during the focusing/relaxation process in a conventional asymmetrical channel. In this report, principles of the hydrodynamic relaxation in FI-AFlFFF channel are described with equations to predict the retention time and to calculate the complicated flow variations in the developed channel. The retention and resolving power of FI-AFlFFF system are demonstrated with standard nanospheres and protreins. An attempt to elucidate the capability of FI-AFlFFF system for the separation and size characterization of nanoparticles is made with a fumed silica particle sample. In FI-AFlFFF, field programming can be easily applied to improve separation speed and resolution for a highly retaining component (very large MW) by using flow circulation method. Programmed FI-AFlFFF separations are demonstrated with polystyrene sulfonate standards and pululans and the dynamic separation range of molecular weight is successfully expanded.
We present a new technique for achieving source separation when given only a single channel recording. The main idea is based on exploiting the inherent time structure of sound sources by learning a priori sets of time-domain basis functions that encode the sources in a statistically efficient manner. We derive a learning algorithm using a maximum likelihood approach given the observed single channel data and sets of basis functions. For each time point we infer the source parameters and their contribution factors. This inference is possible due to the prior knowledge of the basis functions and the associated coefficient densities. A flexible model for density estimation allows accurate modeling of the observation, and our experimental results exhibit a high level of separation performance for simulated mixtures as well as real environment recordings employing mixtures of two different sources. We show separation results of two music signals as well as the separation of two voice signals.
Hollow Fiber flow field-flow fractionation (HF-FlFFF) has been tested in polyacrylonitrile (PAN) membrane channel in order to compare it with polysulfone (PSf) membrane channel. It has been experimentally shown that the separation time of 0.05-0.304 ${mu}m$ polystyrene latex (PSL) standards in PAN membrane channel is shorter than that in PSf channel by approximately 65%. The optimized separation condition in PAN membrane is ${\dot V}_{out}/{\dot V}_{rad}=1.4/0.12\;mL/min$, which is equal to the condition in PSf membrane channel. In addition both the resolution ($R_s$) and plate height (H) in PAN membrane channel are better than that in PSf membrane channel. The membrane radius was obtained by back calculation with retention time. It shows that the PSf membrane is expanded by swelling and pressure, but the PAN membrane doesn't expand by swelling and pressure.
This paper addresses the problem of single-channel speech separation to extract the speech signal uttered by the speaker of interest from a mixture of speech signals. We propose to apply time-frequency smoothing to the existing statistical single-channel speech separation algorithms: The soft mask and the minimum-mean-square-error (MMSE) algorithms. In the proposed method, we use the two smoothing later. One is the uniform mask filter whose filter length is uniform at the time-Sequency domain, and the other is the met-scale filter whose filter length is met-scaled at the time domain. In our speech separation experiments, the uniform mask filter improves speaker-to-interference ratio (SIR) by 2.1dB and 1dB for the soft mask algorithm and the MMSE algorithm, respectively, whereas the mel-scale filter achieves 1.1dB and 0.8dB for the same algorithms.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.3
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pp.198-205
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2005
In this paper, we proposed a new algorithm for the separation of fetal ECG from single channel abdominal ECG. The algorithm consists of a stage of demixing vector calculation for initial signal and a stage of fetal beat detection for the rest of signal. The demixing vector was obtained by applying independent component analysis technique to projected signals into time-frequency domain. For the test of this algorithm, simulation signals, De Lathauwer's data and some measured data, which was acquired from 8 healthy volunteers whose pregnant periods ranged from 22 weeks to 35 weeks and whose ages from 27 to 37, were used. For each data, the accuracy of fetal beat detection was $100\%$ and with the location of fetal beats, fetal heart rate variability and morphology could be offered. In conclusion, this proposed algorithm showed the possibility of fetal beat separation with a single channel abdominal ECG and it might be adopted to a fetal health monitoring system, by which a single channel abdominal ECG is acquired.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.17
no.11
s.114
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pp.1058-1064
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2006
In this paper, the channel capacity of a specified wireless indoor multiple-input multiple-output(MIMO) channel is estimated by analyzing spatial characteristics of this channel using the three-dimensional ray tracing method, and a technique for deriving an optimized separation of multi-antenna elements is proposed. At first, the ray paths, the path losses, and the time-delay profile are computed using the three-dimensional ray tracing method in an indoor corridor environment, which has the line of sight(LOS) and non-line of sight(NLOS) regions. The ray tracing method is verified by a comparison between the computation results and the measurements which are obtained with dipole antennas, an amplifier and a network analyzer. Then, an MIMO system is positioned in the indoor channel environment and the ray paths and path losses are computed for four antenna-position combinations and various values of the antenna separation to obtain the channel capacity for the MIMO system. An optimum antenna-separation is derived by averaging the channel capacities of 100 receiver positions with four different antenna combinations.
Despite abundant research outcomes of blind source separation (BSS) in many types of simulated environments, their performances are still not satisfactory to be applied to the real environments. The major obstacle may seem the finite filter length of the assumed mixing model and the nonlinear sensor noises. This paper presents a two-step speech enhancement method with multiple microphone inputs. The first step performs a frequency-domain BSS algorithm to produce multiple outputs without any prior knowledge of the mixed source signals. The second step further removes the remaining cross-channel interference by a spectral cancellation approach using a probabilistic source absence/presence detection technique. The desired primary source is detected every frame of the signal, and the secondary source is estimated in the power spectral domain using the other BSS output as a reference interfering source. Then the estimated secondary source is subtracted to reduce the cross-channel interference. Our experimental results show good separation enhancement performances on the real recordings of speech and music signals compared to the conventional BSS methods.
Flow field-flow fractionation (FlFFF) is a technology to separate the molecules by size in an open channel. Molecules with different size have different diffusivities and are located vertically in different positions when passing through an open channel. In this study, hollow fiber membranes instead of conventional rectangular channels have been used as materials for the open channel and this change would decrease the cost of manufacturing. FlFFF is a useful technique to characterize the biopolymeric materials. Retention time, diffusion coefficients and Stokes radius of analysis can be calculated from the related simple equations. Hollow-fiber flow field-flow fractionation (HF-FlFFF) has been used for the characterization and separation of protein mixture in a phosphate buffer solution and has demonstrated the potential to be developed into a disposable FlFFF channel. The important indexes for the analytical separation are selectivity, resolution and plate height. The optimized separation condition for protein mixture of Ovalbumin, Alcohol dehydrogenase, Apoferritin and Thyroglobulin is ${\dot V}_{out}/{\dot V}_{rad}=0.65/0.85\;mL/min$.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.5
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pp.2434-2453
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2019
To improve the separation performance of time-frequency overlapped radar and communication signals from a single channel, this paper proposes an effective separation method based on an improved empirical wavelet transform (EWT) that introduces a fast boundary detection mechanism. The fast boundary detection mechanism can be regarded as a process of searching, difference optimization, and continuity detection of the important local minima in the Fourier spectrum that enables determination of the sub-band boundary and thus allows multiple signal components to be distinguished. An orthogonal empirical wavelet filter bank that was designed for signal adaptive reconstruction is then used to separate the input time-frequency overlapped signals. The experimental results show that if two source components are completely overlapped within the time domain and the spectrum overlap ratio is less than 60%, the average separation performance is improved by approximately 32.3% when compared with the classic EWT; the proposed method also improves the suitability for multiple frequency shift keying (MFSK) and reduces the algorithm complexity.
The IVA(Independent Vector Analysis) is a well-known FD-ICA method used to solve the frequency permutation problem. It generally works quite well for blind source separation problems, but still needs some improvements in the frequency bin permutation problem. This paper proposes a post-processing method which can improve the source separation performance with the IVA by fixing the remaining frequency permutation problem. The proposed method makes use of the correlation coefficient of power ratio between frequency bins for separated signals with the IVA-based 2-channel source separation. Experimental results verified that the proposed method could fix the remaining frequency permutation problem in the IVA and improve the speech quality of the separated signals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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