Vector fields in three-space admit bundles of internal variables such as a Heisenberg algebra bundle. Information transmission along field lines of vector fields is described by a wave linked to the Schrodinger representation in the realm of time-frequency analysis. The preservation of local information causes geometric optics and a quantization scheme. A natural circle bundle models quantum information visualized by holographic methods. Features of this setting are applied to magnetic resonance imaging.
In hands-free telephone systems, the received speech signal is fed back to the microphone and constitutes the so-called echo. To cancel the effect of this time-varying echo path, it is necessary to device an adaptive filter between the receiving and the transmitting ends. For a typical FIR realization, the length of the fullband adaptive filter results in high computational complexity and low convergence rate. Consequently, subband adaptive filtering schemes have been proposed to improve the performance. In this work, we use deterministic approach to analyze the relationship between fullband and subband adaptive filtering structures. With block adaptive filtering structure as an intermediate stage, the analysis is divided into two parts. First, to avoid aliasing, it is found that the matrix of block adaptive filters is in the form of pseudocirculant, and the elements of this matrix are the polyphase components of the fullband adaptive filter. Second, to transmit the near-end voice signal faithfully, the analysis and the synthesis filter banks in the subband adaptive filtering structure must form a perfect reconstruction pair. Using polyphase representation, the relationship between the block and the subband adaptive filters is derived.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.10
no.1
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pp.31-37
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1985
An interesting area of application which makes use of the unique features of the walsh series is that on non-linear stochastic problems. In particular, some success has been obtained in improving the efficiency of signal detection for those transducers which are essentially non-linear in operation. The set of harmonically-related nonorthogonal triangle waves is shown to form a basis apanning the same function space representable by fourier(trigonometric) series. A method for generating nonorthogonal bases for signal representation is presented tailor-made basis function can be used for specific purposes. Fundamental proofs of the basis properties of the representation are examined along with examples illustrating the techniques and computer simulation.
This paper propose a method for representing distributed data of sensor networks. The proposed method is based on a general distributed regression framework that models sensor data by fitting a global function to each of the local measurements and explores the possible extensions of distribution regression by using complex signal representations. In order to reduce the amount of processed data and the required communication, the signal model has to be as compact as possible, with the ability to restore the arbitrary measurements. To achieve this requirement, data compression step is included, where the basis function set is changed to an overcomplete set. This have better advantages in case of nonstationary signal modeling than complete base representation.
For efficient quantization of speech representation, it is common to incorporate Perceptual characteristics of human hearing. However, the focus has been confined only to the magnitude information of speech, and little attention has been paid to phase information. This paper presents a novel approach, termed perceptually irrelevant phase elimination (PIPE), to find out irrelevant phase information of acoustic signals in terms of perception. The proposed method, which is based on the observation that the relative phase relationship within a critical band is perceptually important, is derived not only for stationary Fourier signal but also for harmonic signal. The proposed method is incorporated into the analysis/synthesis system based on harmonic representation of speech, and subjective test results demonstrate the effectiveness of proposed method.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.3
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pp.237-247
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2014
This paper describes a 2D discrete-time wavelet transform for which the Q-factor is easily specified. Hence, the transform can be tuned according to the oscillatory behavior of the image signal to which it is applied. The tunable Q-factor wavelet transform (TQWT) is a fully-discrete wavelet transform for which the Q-factor, Q, of the underlying wavelet and the asymptotic redundancy (over-sampling rate), r, of the transform are easily and independently specified. In particular, the specified parameters Q and r can be real-valued. Therefore, by tuning Q, the oscillatory behavior of the wavelet can be chosen to match the oscillatory behavior of the signal of interest, so as to enhance the sparsity of a sparse signal representation. The TQWT is well suited to fast algorithms for sparsity-based inverse problems because it is a Parseval frame, easily invertible, and can be efficiently implemented. The TQWT can also be used as an easily-invertible discrete approximation of the continuous wavelet transform. The transform is based on a real valued scaling factor (dilation-factor) and is implemented using a perfect reconstruction over-sampled filter bank with real-valued sampling factors. The transform is parameterized by its Q-factor and its oversampling rate (redundancy), with modest oversampling rates (e. g. 3-4 times overcomplete) being sufficient for the analysis/synthesis functions to be well localized. Therefore, This method services good performance in image processing fields.
A Multilinear LDA Method of Tensor Representation for ECG Signal Based Individual Identification Electrocardiogram signals, included in the cardiac electrical activity, are often analyzed and used for various purposes such as heart rate measurement, heartbeat rhythm test, heart abnormality diagnosis, emotion recognition and biometrics. The objective of this paper is to perform individual identification operation based on Multilinear Linear Discriminant Analysis (MLDA) with the tensor feature. The MLDA can solve dimensional aspects of classification problems in high-dimensional tensor, and correlated subspaces can be used to distinguish between different classes. In order to evaluate the performance, we used MPhysionet's MIT-BIH database. The experimental results on this database showed that the individual identification by MLDA outperformed that by PCA and LDA.
This paper addresses the problem of joint time of arrival (TOA) and direction of arrival (DOA) estimation in impulse radio ultra-wideband systems with a two-antenna receiver and links the joint estimation of TOA and DOA to the sparse representation framework. Exploiting this link, an orthogonal matching pursuit algorithm is used for TOA estimation in the two antennas, and then the DOA parameters are estimated via the difference in the TOAs between the two antennas. The proposed algorithm can work well with a single measurement vector and can pair TOA and DOA parameters. Furthermore, it has better parameter-estimation performance than traditional propagator methods, such as, estimation of signal parameters via rotational invariance techniques algorithms matrix pencil algorithms, and other new joint-estimation schemes, with one single snapshot. The simulation results verify the usefulness of the proposed algorithm.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2002.09a
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pp.429-431
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2002
Metabolic analysis of biological tissues, the interventional radiology in MRT (Magnetic Resonance Treatment) and for clinical diagnoses, representation of 4-Dimensional (4D) structural information (x,y,z,t) of biological tissues is required. This paper discusses image representation techniques for those 4D MR Images. We have proposed an image reconstruction method for ultra-fast 3D MRI. It is based on image interpolation and prediction of un-acquired pictorial data in both of the real and the k-space (the acquisition domain in MRI). A 4D MR image is reconstructed from only two 3D MR images and acquired a few echo signals that are optimized by prediction of the tissue motion. This prediction can be done by the phase of acquired echo signal is proportioned to the tissue motion. On the other hand, reconstructed 4D MR images are represented as a 3D-movie by using computer graphics techniques. Rendered tissue surfaces and/or ROIs are displayed on a CRT monitor. It is represented in an arbitrary plane and/or rendered surface with their motion. As examples of the proposed representation techniques, the finger and the lung motion of healthy volunteers are demonstrated.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.2
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pp.292-298
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2011
In order to acquire new information and biological meaning of the signal data by defining the relationships between them, new modeling technique, ontology, has been proposed. The data of bio-signal can be represented as a systematic and logical to manage continuously bio-signal data using ontology. Furthermore, knowledge of which resources are utilized to provide improved service quality in medical information, health services in various fields. However, relevant studies have not been performed actively to compare importance of relationships between bio-signals. Therefore semantic representation of biometric information should be by defining the relationship between bio-signals. In this paper, we have developed bio-signal ontology to use as a model for using domain knowledge. We verified the usefulness of the ontology by using scenarios.
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