This paper proposes a novel approach to the problem of audio signal clustering using a stacked autoencoder. The proposed stacked autoencoder learns an efficient representation for the input signal, enables clustering constituent signals with similar characteristics, and therefore the original sources can be separated based on the clustering results. STFT (Short-Time Fourier Transform) is performed to extract time-frequency spectrum, and rectangular windows at all the possible locations are used as input values to the autoencoder. The outputs at the middle, encoding layer, are used to cluster the rectangular windows and the original sources are separated by the Wiener filters derived from the clustering results. Source separation experiments were carried out in comparison to the conventional NMF (Non-negative Matrix Factorization), and the estimated sources by the proposed method well represent the characteristics of the orignal sources as shown in the time-frequency representation.
I developed an enhanced correction method for Ricean bias which occurs in linear polarization measurement. Two known methods for Ricean bias correction are reviewed. In low signal-to-noise area, the method based on the mode of the equation gives better representation of the fractional polarization. But a caution should be given that the accurate estimation of noise level, i.e. ${\sigma}$ of the polarized flux, is important. The maximum likelihood method is better choice for high signal-to-noise area. I suggest a hybrid method which uses the mode of the equation at the low signal-to-noise area and takes the maximum likelihood method at the high signal-to-noise area. A modified correction coefficient for the mode solution is proposed. The impact on the depolarization measure analysis is discussed.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
/
2003.06a
/
pp.110-113
/
2003
In this paper, the multi-channel high speed data acquisition system is implemented. This high speed signal processing system for 3-D image display is applicable to the manipulation of a medical image processing, multimedia data and various fields of digital image processing. In order to convert the analog signal into digital one, A/D conversion circuit is designed. PCI interface method is designed and implemented, which is capable of transmission a large amount of data to computer. In order to, especially, channel extendibility of images acquisition, bus communication method is selected. By using this bus method, we can interface each module effectively. In this paper, 32-channel A/D conversion and PCI interface system for 3-dimensional and real-time display of the retina image is developed. The 32-channel image acquisition system and high speed data transmission system developed in this paper is applicable to not only medical image processing as 3-D representation of retina image but also various fields of industrial image processing in which the multi-point realtime image acquisition system is needed.
In this paper, we propose a pseudo-cepstral representation of line spectrum pair(LSP) frequencies and evaluate speech recognition performance with cepstral lift using the pseudo-cepstrum. The pseudo-cepstrum corresponding to LSP frequencies is derived by approxmating the relationship between LPC-cepstrum and LSP frequencies. Three cepstral liftering procedures are applied to the pseudo-cepstrum to improve the performance of speech recognition. They are the root-power-sums ligter, the general exponential lifter, and the bandpass lifter. Then, the liftered psedudo-cepstra are warped into a mel-frequency scale to obtain feature vectors for speech recognition. Among the three lifters, the general exponential lifter results in the best performance on speech recognition. When we use the proposed pseudo-cepstra feature vectors for recognizing noisy speech, the signal-to-noise ratio (SNR) improvement of about 5~10dB LSP is obtained.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
/
1994.10a
/
pp.670-675
/
1994
Yhis paper describes a fault diagnosis simulation of the Real-Time Multiple Fault Dignosis System (RTMFDS) for forcasting faults in a system and deciding current machine state from signal information. Comparing with other diagnosis system for single fault,the system developed deals with multiple fault diagnosis,comprising two main parts. One is a remotesignal generating and transimission terminal and the other is a host system for fault diagnosis. Signal generator generate the random fault signal and the image information, and send this information to host. Host consists of various modules and agents such as Signal Processing Module(SPM) for sinal preprocessing, Performence Monotoring Module(PMM) for subsystem performance monitoring, Trigger Module(TM) for multi-triggering subsystem fault diagnosis, Subsystem Fault Diagnosis Agent(SFDA) for receiving trigger signal, formulating subsystem fault D\ulcornerB and initiating diagnosis, Fault Diagnosis Module(FDM) for simulating component fault with Hierarchical Artificial Neural Network (HANN), numerical models and Hofield network,Result Agent(RA) for receiving simulation result and sending to Treatment solver and Graphic Agent(GA). Each agent represents a separate process in UNIX operating system, information exchange and cooperation between agents was doen by IPC(Inter Process Communication : message queue, semaphore, signal, pipe). Numerical models are used to deseribe structure, function and behavior of total system, subsystems and their components. Hierarchical data structure for diagnosing the fault system is implemented by HANN. Signal generation and transmittion was performed on PC. As a host, SUN workstation with X-Windows(Motif)is used for graphic representation.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
/
v.47
no.5
/
pp.34-44
/
2010
In this study, the algorithms for multichannel format conversion and robust representation of spatial sound information are proposed. In the spatial analysis, the directional information of sound source is estimated and sound sources are separated from stereo signal. In the spatial resynthesis, the multichannel matrixing with spatial repanning and post-scaling method are applied to represent a spatial sound. The conventional method about channel format conversion has the problem that the energy of sound source and the spatial information are not preserved in the desired channel format. Because the proposed method is designed in consideration of the target multichannel format and its resynthesized signal, the robust representation of spatial sound can be achieved in the multichannel format conversion.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.14
no.1
/
pp.53-76
/
2020
The synchronous phasor measurement algorithm is the core content of the phasor measurement unit. This manuscript proposes a dynamic synchronous phasor measurement algorithm based on compressed sensing theory. First, a dynamic signal model based on the Taylor series was established. The dynamic power signal was preprocessed using a least mean square error adaptive filter to eliminate interference from noise and harmonic components. A Chirplet overcomplete dictionary was then designed to realize a sparse representation. A reduction of the signal dimension was next achieved using a Gaussian observation matrix. Finally, the improved orthogonal matching pursuit algorithm was used to realize the sparse decomposition of the signal to be detected, the amplitude and phase of the original power signal were estimated according to the best matching atomic parameters, and the total vector error index was used for an error evaluation. Chroma 61511 was used for the output of various signals, the simulation results of which show that the proposed algorithm cannot only effectively filter out interference signals, it also achieves a better dynamic response performance and stability compared with a traditional DFT algorithm and the improved DFT synchronous phasor measurement algorithm, and the phasor measurement accuracy of the signal is greatly improved. In practical applications, the hardware costs of the system can be further reduced.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.16
no.5
/
pp.1755-1777
/
2022
The development of wireless communication technology has led to the underutilization of radio spectra. To address this limitation, an intelligent cognitive radio network was developed. Specific emitter identification (SEI) is a key technology in this network. However, in realistic non-cooperative scenarios, the system may detect signal classes beyond those in the training database, and only a few labeled signal samples are available for network training, both of which deteriorate identification performance. To overcome these challenges, a meta-learning-based open-set identification system is proposed for SEI. First, the received signals were pre-processed using bi-spectral analysis and a Radon transform to obtain signal representation vectors, which were then fed into an open-set SEI network. This network consisted of a deep feature extractor and an intrinsic feature memorizer that can detect signals of unknown classes and classify signals of different known classes. The training loss functions and the procedures of the open-set SEI network were then designed for parameter optimization. Considering the few-shot problems of open-set SEI, meta-training loss functions and meta-training procedures that require only a few labeled signal samples were further developed for open-set SEI network training. The experimental results demonstrate that this approach outperforms other state-of-the-art SEI methods in open-set scenarios. In addition, excellent open-set SEI performance was achieved using at least 50 training signal samples, and effective operation in low signal-to-noise ratio (SNR) environments was demonstrated.
The auto-encoder network which is a good candidate to handle the modeling of the signal strength attenuation is designed for denoising and compensating the distortion of the received data. It provides a non-linear mapping function by iteratively learning the encoder and the decoder. The encoder is the non-linear mapping function, and the decoder demands accurate data reconstruction from the representation generated by the encoder. In addition, the adaptive network width which supports the automatic generation of new hidden nodes and pruning of inconsequential nodes is also implemented in the proposed algorithm for increasing the efficiency of the algorithm. Simulation results show that the proposed method can improve the neural network training surface to achieve the highest possible accuracy of the signal modeling compared with the conventional modeling method.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
v.22
no.2
/
pp.159-172
/
2015
This paper considers the problem of reconstructing an underlying signal from noisy data. This paper presents a reconstruction method based on synchrosqueezed wavelet transform recently developed for multiscale representation. Synchrosqueezed wavelet transform based on continuous wavelet transform is efficient to estimate the instantaneous frequency of each component that consist of a signal and to reconstruct components. However, an objective selection method for the optimal number of intrinsic mode type functions is required. The proposed method is obtained by coupling the synchrosqueezed wavelet transform with cross-validation scheme. Simulation studies and musical instrument sounds are used to compare the empirical performance of the proposed method with existing methods.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.