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한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제34권 제2호(통신이론 및 시스템)
발행연도
2009.2
수록면
181 - 185 (5page)

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프레임 단위로 식별 데이터베이스에 저장된 참조 신호의 특징 벡터와 유사성을 비교하여 입력 신호를 식별하는 경우에, 참조 신호의 특징 벡터로 데이터베이스를 어떻게 구성하는가에 따라 식별 성능은 영향을 받을 수 있다. 즉, 식별 데이터베이스의 구성 방법에 따라 데이터베이스의 크기와 식별을 위한 계산량, 식별 성능 등이 결정되며, 이것은 실제로 수중 천이신호 식별 시스템을 구성할 때 중요한 문제이다. 본 논문에서는 LBG 벡터 양자화 기법을 이용하여 식별 데이터베이스의 크기를 줄여줌으로써 프레임 기반 수중 천이신호 식별 기법의 효율성을 증가시킬 수 있는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
#Underwater transient signal classification #MFCC #LBG clustering algorithm #SONAR

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. LBG 분류 알고리즘
Ⅲ. 제안한 LBG 분류 알고리즘을 이용한 데이터베이스 구성 방법
Ⅳ. 실험 결과 및 고찰
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (6)

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1. [학술대회논문] - F. S Lu / 2004 / An improved Wigner distribution based algorithm for signal identification / UT 2004 : 39 ~ 45 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Simon Tucker / 2005 / Classification of transient sonar sounds using perceptually motivated features / IEEE J. Ocean Engineering 30 (3) : 588 ~ 600 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 임태균 / 2007 / 위그너-빌 분포 함수 기반의 고유치 분해를 이용한 수중 천이 신호 식별 / 한국음향학회지 26 (3) : 123 ~ 128 dbpia 4. [학술지(정기간행물)] - 임태균 / 2007 / MFCC 특징 벡터를 이용한 수중 천이 식호 식별 / 한국통신학회논문지C 32 (8) : 675 ~ 680 google schola 5. [학술대회논문] - T. G. Lim / 2007 / Classification of underwater transient signals using binary pattern image of MFCC and neural network / ITC-CSCC 2007 : 19 ~ 20 google schola

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