In this paper, an enhanced localization algorithm based on double thresholds (LAD) is proposed for localizing narrowband signals in the frequency domain. A simplified LAD method is first studied to reduce the computational complexity of the original LAD method without performance loss. The upper and lower thresholds of the simplified LAD method are directly calculated by running the forward consecutive mean excision algorithm only once. By combining the simplified LAD method and binary morphological operators, the enhanced LAD method is then proposed and its performance is simply discussed. The simulation results verify the correctness of discussion and show that the enhanced LAD method is superior to the LAD with adjacent cluster combining method, especially at low signal-to-noise ratio.
This paper proposes a real-time method to recognize shoulder elevation motions by comparing EMG signals on the Levator scapulae muscles with double threshold values. To achieve real-time, we implement a EMG signal processing hareware embedded band-rejection filter, low-pass filter, full rectifier and moving average circuits. And a high speed microprocessor is used for implementing the double thresholds method. The available shoulder motions for the human-computer interface are elevation of left, right and both shoulders. From experimental results we show that the proposed real-time processing hardware and double thresholds method are useful for the real-time EMG-based human-computer interface.
This paper proposes a wireless EMG-based human-computer interface (HCI) for persons with disabilities. For the HCI, four interaction commands are defined by combining three elevation motions of shoulders such as left, right and both elevations. The motions are recognized by comparing EMG signals on the Levator scapulae muscles with double thresholds. A real-time EMG processing hardware is implemented for acquiring EMG signals and recognizing the motions. To achieve real-time processing, filters such as high- and low-pass filter and band-pass and -rejection filter, and a full rectifier and a mean absolute value circuit are embedded on a board with a high speed microprocessor. The recognized results are transferred to a wireless client system such as a mobile robot via a Bluetooth module. From experimental results using the implemented real-time EMG processing hardware, the proposed wireless EMG-based HCI is feasible for the disabled.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.3
no.5
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pp.461-474
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2009
The cognitive radio (CR) technique is a useful tool for improving spectrum utilization by detecting and using the vacant spectrum bands in which cooperative spectrum sensing is a key element, while avoiding interfering with the primary user. In this paper, we propose a novel cluster-based cooperative spectrum sensing scheme in cognitive radio with two solutions for the purpose of improving in sensing performance. First, for the cluster header, we use the double adaptive energy thresholds and a multi-bit quantization with different quantization interval for improving the cluster performance. Second, in the common receiver, the weighed HALF-voting rule will be applied to achieve a better combination of all cluster decisions into a global decision.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.1
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pp.15-20
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2013
An energy detection based spectrum sensing is widely known to be susceptible to the noise power uncertainty. As one of the methods to resolve this problem, a cooperative spectrum sensing based on an energy detector with double thresholds has been published recently. However, its performance analysis under a fading channel has not been carried out yet. In this paper, we present a closed form of performance analysis of the scheme by extending our previous work on evaluating the performance of an energy detector in the presence of noise power uncertainty.
Recent advances in energy harvesting (EH) technology have motivated the adoption of rechargeable mobile devices for communications. In this paper, we consider a point-to-point (P2P) wireless communication system in which an EH transmitter with a non-ideal rechargeable battery is required to send a given fixed number of bits to the receiver before they expire according to a preset delay constraint. Due to the possible energy loss in the storage process, the harvest-use-and-store (HUS) architecture is adopted. We characterize the properties of the optimal solutions, for additive white Gaussian channels (AWGNs) and then block-fading channels, that maximize the energy efficiency (i.e., battery residual) subject to a given rate requirement. Interestingly, it is shown that the optimal solution has a water-filling interpretation with double thresholds and that both thresholds are monotonic. Based on this, we investigate the optimal double-threshold based allocation policy and devise an algorithm to achieve the solution. Numerical results are provided to validate the theoretical analysis and to compare the optimal solutions with existing schemes.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.14
no.1
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pp.1-8
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2016
Spectrum sensing in cognitive radio networks allows secondary users to sense the unused spectrum without causing interference to primary users. Cognitive radio requires more accurate sensing results from unused portions of the spectrum. Accurate spectrum sensing techniques can reduce the probability of false alarms and misdetection. In this paper, a two-stage spectrum sensing scheme is proposed for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks. In the first stage, spectrum sensing is executed for each secondary user using energy detection based on double adaptive thresholds to determine the spectrum condition. If the energy value lies between two thresholds, a fuzzy logic scheme is applied to determine the channel conditions more accurately. In the second stage, a fusion center combines the results of each secondary user and uses a fuzzy logic scheme for combining all decisions. The simulation results show that the proposed scheme provides increased sensing accuracy by about 20% in some cases.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.207-210
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2009
Edge detection is an important process in low level image processing. But many proposed methods for edge detection are not very robust to the image noise and are not flexible for different images. To solve the both problems, an algorithm is proposed which eliminate the noise by mean shift algorithm in advance, and then adaptively determine the double thresholds based on gradient histogram and minimum interclass variance, With this algorithm, it can fade out almost all the sensitive noise and calculate the both thresholds for different images without necessity to setup any parameter artificially, and choose edge pixels by fuzzy algorithm.
Although it is well-known that environmental noise can lead to hearing loss in individuals, the true extent of subway noise effects in the general population remains poorly understood. The purpose of the present study is to see changes of acoustic reflex thresholds and speech perception scores when passengers listen to music presented from their personal listening device in the subway. Forty subjects with normal hearing participated being divided into two groups, experimental and control groups. As a baseline, all subjects were measured by acoustic reflex thresholds in five test frequencies and Korean speech perception in noise (KSPIN) test at 0 and -5 dB SNR. In the experiment, the control group read newspaper or magazine in the subway noise, whereas the experimental group listened to music presented from their smartphone under the subway noise through speakers at 73.45 dBA for 60 min. After completing the experiment, two groups also conducted both acoustic reflex thresholds and KSPIN tests in the same condition as the baseline. The results showed that there was a significant difference of correct percent in speech-in-noise test between experimental and control groups and of that between two signal-to-noise ratios, which means the double noise exposure of 60 min might cause some degradation of speech perception when noise increases compared to only subway noise condition that was not statistically significant difference. We concluded that a risk of some degraded speech perception ability would be expected when passengers have a habit of listening to music in the subway noisy situation for a long duration.
In this paper, we propose a new double talk detection algorithm which detects near end signals with less degradation, tracking echo path variation of echo canceler simultaneously. Our method makes use of a cross-correlation between channel input signals and estimated error signals and a normalized cross-correlation between microphone input signals and estimated error signals. By combing thresholds for these cross-correlations pertinently, this algorithm discriminates between variation of echo path and occurrence of double talk. These two cross-correlation are used to detect double talk periods, tracking echo path variation. During the detection period, adjustive adaptive filter is ceased to prevent the echo canceler from being disturbed by near end signals. Also, the echo canceler will still be kept on for tracking any variation in echo path. Through computer simulation results, it was confirmed that the proposed algorithm shows better performance, tracking echo path variation and detecting the double talk periods, than the Ye et. al's and the NLMS algorithms from ERLE viewpoint.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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