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논문 기본 정보

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저널정보
한국융합신호처리학회 융합신호처리학회 논문지 융합신호처리학회 논문지 제18권 제2호
발행연도
2017.1
수록면
43 - 48 (6page)

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수중천이신호는 복잡하고 시변, 비선형 및 짧은 지속성의 특성을 지니고 있어서 기준패턴으로 모델링 하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 신호들을 프레임간의 중첩을 허용하는 일정한 짧은 신호로 잘라서 분석 한다. 더빈 알고리듬을 이용하여 20차의 선형예측계수(LPC)를 프레임마다 추출하여 2층 은닉신경망회로의 입력 신호로 사용한다. 추출된 선형예측계수들의 65%는 신경망구조의 학습에 이용되고 35%는 시험용 입력신호로 사 용된다. 고래소리 분류에 사용된 고래 종류는 대왕고래, 들쇠고래, 귀신고래, 혹등고래, 밍크고래, 북방긴수염고 래 등이다. 결과적으로 이러한 시험용의 신호들로부터 83%이상의 고래 소리 평균 분류율을 얻을 수 있었다
#Whale Sounds #Classification #LPC #Neural Network

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A.V. Oppenheim / 1999 / Discrete-Time Signal Processing / Prentice Hall : 635 ~ 650 google schola Antonio Guli / / Deep Learning with Keras / Acorn Publisher google schola D. Cazu / 2017 / Bi-class of Humpback Whale Sound Units Against Complex Background Noise With Deep Convolution Neural Network / Workshop Track-ICLR 2017 : 1 ~ 7 google schola H.S. Han / 2016 / Neural Network Based Detection of Drowsiness with Eyes Open using AR Modeling / IETE Tech. Review 33 (5) : 518 ~ 524 google schola J.G. Jung / 2009 / Feature Extraction and Classification of Underwater Transient Signal using MFCC and Wavelet Packet Based on Entropy / The Proceeding of Korea Univ.-Industry Tech google schola

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