In this study, we propose a speech/music discrimination method using spectral peak track analysis. The proposed method uses the spectral peak track's duration at the same frequency channel for feature parameter. And use the duration threshold to discriminate the speech/music. Experiment result, correct discrimination ratio varies according to threshold, but achieved a performance comparable to another method and has a computational efficient for discrimination.
Steady-state natural convection heat transfer characteristics from cylinders in a multiply-connected bounded region are clarified. A spectral finite difference scheme (spectral decomposition of the system of partial differential equations, semi-implicit time integration) is applied in numerical analysis, with a boundary-fitted conformal coordinate system through a Jacobian elliptic function with a successive transformation to formulate a system of governing equations in terms of a stream function, vorticity and temperature. Multiplicity of the domain is expressed explicitly.
We analysis spectral subspaces of $C^*$-algebras for a compacr group action. And we prove the condition that the fixed point algebra of the product action is the tensor product of the fixed point algebras.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.20
no.6
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pp.1773-1783
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1996
Finite element method(FEM) is one of the most popularly used method analyzing the dynamic behaviors of structures. But unless number of finite elements is large enough, the results from FEM some what different from exact analytical solutions, especially at high frequency range. On the other hand, as the spectral analysis method(SAM) deals directly with the governing equations of a structure, the results from this melthod cannot but be exact regardless of any frequency range. However, the SAM can be applied only to the case where a structure is subjected to the concentrated loads, despite a structure could be unddergone distributed loads more generally. In this paper, therefore, new spectral analysis algorithm is introduced through the spectral element method(SEM), so that it can be applied to anlystructures whether they are subjected to the concentrated loads or to the distributed loads. The results from this new SEM are compared with both the results from FEM and the exact analytical solutions. As expected, the results from new SEM algorithm are found to be almost identical to the exact analytical solutions while those from FEM are not agreed well with the exact analytical solutions as the mode number increases.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1289-1289
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2001
Water-methanol and water-acetonitrile mixtures are frequently used as HPLC solvent system and strong hydrogen bonding is well-known. But a detailed aspect of water-methanol and/or water-acetonitrile mixtures have not been shown with direct spectral evidence. Recently, near infrared spectroscopy and chemometric data refinery have been successfully combined in many applications. On the basis of factor analytical methods, the spectral features of water-methanol and water-acetonitrile mixtures were studied to reveal the detail of mixtures. Water-methanol and water-acetonitrile mixtures were prepared with varying concentration of each constituent and near infrared spectral data were acquired in the range of 1100-2500nm with 2-nm interval. The data matrices were analysed with ITTFA(Iterative Target Transform Factor Analysis) algorithm implemented as MATLAB codes. As a result, the concentration profiles of water, methanol and water-methanol complex were resolved and the spectra of water-methanol complexes were calculated, which cannot be acquired with pure complexes. A similar result was obtained with NIR spectral data of water-acetonitrile mixtures. Moreover, pure spectra of hydrogen-bonding complexes of water-methanol and water-acetonitrile can be computed, while any other usual physical methods cannot isolated those complexes for acquiring pure component spectra.
Space-borne remote sensing is an effective and inexpensive way to identify crop fields and detect the crop condition. We examined the multi-temporal spectral characteristics of rice fields in South Korea to detect their phenological development and condition. These rice fields are compact, small-scale parcels of land. For the analysis, moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) and RapidEye images acquired in 2011 were used. The annual spectral tendencies of different crop types could be detected using MODIS data because of its high temporal resolution, despite its relatively low spatial resolution. A comparison between MODIS and RapidEye showed that the spectral characteristics changed with the spatial resolution. The vegetation index (VI) derived from MODIS revealed more moderate values among different land-cover types than the index derived from RapidEye. Additionally, an analysis of various VIs using RapidEye satellite data showed that the VI adopting the red edge band reflected crop conditions better than the traditionally used normalized difference VI.
Near infrared(NIR) spectral data have been used for the noninvasive analysis of various biological samples. Nonetheless, absorption bands of NIR region are overlapped extensively. It is very difficult to select the proper wavelengths of spectral data, which give the best PCR(principal component regression) models for the analysis of constituents of biological samples. The NIR data were used after polynomial smoothing and differentiation of 1st order, using Savitzky-Golay filters. To find the best PCR models, all-possible combinations of available principal components from the given NIR spectral data were derived by in-house programs written in MATLAB codes. All of the extensively generated PCR models were compared in terms of SEC(standard error of calibration), $R^2$, SEP(standard error of prediction) and SECP(standard error of calibration and prediction) to find the best combination of principal components of the initial PCR models. The initial PCR models were found by SEC or Malinowski's indicator function and a priori selection of spectral points were examined in terms of correlation coefficients between NIR data at each wavelength and corresponding concentrations. For the test of the developed program, aqueous solutions of BSA(bovine serum albumin) and glucose were prepared and analyzed. As a result, the best PCR models were found using a priori selection of spectral points and the final model selection by SEP or SECP.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.51
no.3
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pp.37-43
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2009
The objective of this study was to investigate the basic relationships between spectral reflectance and varying concentrations of sediment in surface waters. An experimental method for determining suspended sediment concentration (SSC) in the water by use of a spectroradiometer above the water surface, in visible and near-infrared (NIR) wavelengths, is applied. The main advantage of the method is the direct comparison of spectral reflectance and the SSC, but it requires an accurate knowledge of the water body and sediment. Therefore numerous spectroradiometric measurements are carried out in situ measurements, for SSC, ranging from zero to 100 percentage and two types of sediment applied in the water tank. The results indicate that the suspended sediment causes increasing spectral reflectance response in waters. We observed that spectral reflectance increases with SSC, first at the lower wavelengths (430-480 nm), then in the middle wavelengths (570-700 nm), and finally, in the NIR domain (800-820 nm); a characteristic maximum reflectance appears at 400-670 nm. Relationships between the wavelength, integral value, and the SSC were evaluated on the basis of the regression analysis. The regression curve for the relation between the wavelength, integral value, and the SSC were determined ($R^2$>0.98). Finally, the specular wavelength can be estimated to recognize the sediment and to improve SC estimation accuracy in the water.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.9
no.5
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pp.640-647
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1998
Microstrip patch antennas are analyzed by a multiresolution wavelet method. The spectral Green's dyad of the structure is obtained and its joint spatial-spectral domain representations are presented. Based on the joint spatial-spectral domain representation, we show that the spectral-domain wavelets are useful in the analysis of this problem. We obtain the matrix equations of the integral equations of this Green's dyad by using the method of moment(MoM), and efficiently solve the problem using the spectral domain wavelet transform concepts in conjuction with the conjugate gradient method. The results for a single-layered square patch are compared with those of conventional MoM and CG-FFT.
A novel imaging system for High-resolution Ultrasonic Transmission Tomography (HUTT) and soft tissue differentiation methodology for the HUTT system are presented. The critical innovation of the HUTT system includes the use of sub-millimeter transducer elements for both transmitter and receiver arrays and multi-band analysis of the first-arrival pulse. The first-arrival pulse is detected and extracted from the received signal (i.e., snippet) at each azimuthal and angular location of a mechanical tomographic scanner in transmission mode. Each extracted snippet is processed to yield a multi-spectral vector of attenuation values at multiple frequency bands. These vectors form a 3-D sinogram representing a multi-spectral augmentation of the conventional 2-D sinogram. A filtered backprojection algorithm is used to reconstruct a stack of multi-spectral images for each 2-D tomographic slice that allow tissue characterization. A novel methodology for soft tissue differentiation using spectral target detection is presented. The representative 2-D and 3-D HUTT images formed at various frequency bands demonstrate the high-resolution capability of the system. It is shown that spherical objects with diameter down to 0.3㎜ can be detected. In addition, the results of soft tissue differentiation and characterization demonstrate the feasibility of quantitative soft tissue analysis for possible detection of lesions or cancerous tissue.
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