Subspace projection based modeling for signal enhancement and classification
저자
발행사항
Seoul : Graduate School, Korea University, 2017
학위논문사항
학위논문(박사)-- 고려대학교 대학원: 전기전자전파공학과 2017. 8
발행연도
2017
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
xii, 85장 : 삽화(일부천연색), 도표 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 고한석
부록: A. Constant false alarm rate detectors, B. Implementation of music in a compact HF radar, C. Cepstral combination for acoustic scene classification 외
참고문헌: 장 64-71
DOI식별코드
소장기관
For dimensionality reduction task, hence, mapping from high-dimensional vector space to low-dimensional subspace, two objectives can be considered; signal representation and signal classification. Firstly, the dimensionality reduction for signal representation objective can be considered for representing the original data onto a low-dimensional space in order to save computational load or to extract signal component from noisy observations. This is typically achieved by minimizing discrepancy between the original data and that of the recovered data from compressed version in low-dimensional space, or that of the distorted data in noisy environment. Signal classification is achieved by estimating a subspace that best partitions samples of different classes by maximizing interclass separation while minimizing intra-class distance. Many algorithms have been developed for dimensionality reduction and their performances can be interpreted from these two objectives.
This dissertation addresses signal representation objective of dimensionality reduction, which is aimed at extracting signal component from noisy observation as there are many signal processing applications in real environment. In particular, signal representation is proposed by this dissertation by means of subspace projection toward achieving two following goals; signal enhancement from noisy signal and feature extraction for classification. The specific approaches are developed to achieve these two goals and several applications are presented such as ship detection using a high frequency radar, noise robust acoustic event recognition, and acoustic scene classification.
Firstly, an effective signal enhancement method for improving ship detection performance is developed and applied to High Frequency radar system which has been primarily optimized for observing surface radial current velocities. Previously proposed ship detection algorithms using High Frequency radar systems have been vulnerable to error sources such as environmental noise and clutter when they are applied in compact high frequency radar optimized for observing surface current. To overcome this problem, a signal enhancement method is proposed in this dissertation, for compact HF radar, which projects range-Doppler map data onto a noise suppressed signal subspace obtained by eigenvalue decomposition. The proposed method is then validated by comparing it to the conventional ship detection method in terms of detection and false alarm rates. The experimental results confirm that the proposed method show superior performance in both simulated and practical environments.
Secondly, a novel feature devised for noise robust acoustic event classification is developed. For obtaining the new feature, a subspace-bank is firstly trained via target event analysis in complex vector space. Then, by projecting observation vectors onto a subspace-bank, noise effect is reduced while generating discriminant characters originated from differing event subspaces. To demonstrate robustness of the proposed feature, experiments with several classifiers are conducted with varying SNR cases under four noisy environments. According to the experimental results, the proposed method shows superior performance over prominent conventional methods in terms of accuracy.
Thirdly, the subspace-bank based feature described above is investigated for effectiveness in acoustic scene classification. Even in same space, various overlapping sounds may be emitted depending on the presence of people, objects, and/or their behaviors. This overlapping sound is a critical issue in acoustic scene classification task. This dissertation proposes to resolve the issue by applying the new feature to the acoustic scene classification task. The proposed acoustic scene classification method by exploiting the new feature achieved 4th ranking result in the IEEE AASP challenge of Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events 2016. The acoustic scene classification method is demonstrated and validated by the experiments conducted using the Challenge database.
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