KCI등재
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저자
김주호(Juho Kim) ; 복태훈(Tae-Hoon Bok) ; 팽동국(Dong-Guk Paeng) ; 배진호(Jinho Bae) ; 이종현(Chong Hyun Lee) ; 김성일(Seongil Kim)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2012
작성언어
Korean
주제어
KDC
454
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
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57-63(7쪽)
KCI 피인용횟수
3
제공처
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In this paper, a Bayesian classifier based on PCA (principle component analysis) is proposed to classify underwater transient signals using 16<SUP>th</SUP> order LPC<linear predictive coding> coefficients as feature vector. The proposed classifier is composed of two steps. The mechanical signals were separated from biological signals in the first step, and then each type of the mechanical signal was recognized in the second step. Three biological transient signals and two mechanical signals were used to condut esperiments. The classification ratios for the feature vectors of biological signals and mechanical signals were 94.75% and 97.23, respectively, when all 16 order LPC vector were used. In order to determine the effect of underwater noise on the classification performance, underwater ambient noise was added to the test signals and the classification ratio according to SNR (signal-to-noise ratio) was compared by changing dimension of feature vector using PCA. The classification ratios of the biological and mechanical signals under ocean ambient noise at 10dB SNR, were 0.51% and 100% respectively. However, the ratios were changed to 53.07%and 83.14% when the dimension of feature vector was converted to three by applying PCA. For correct, classification, it is required SNR over 10dB for three dimension feature vector and over 30dB SNR for seven dimension feature vector under ocean ambient noise environment.
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2001-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
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2016 | 0.36 | 0.36 | 0.3 |
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0.29 | 0.28 | 0.548 | 0.03 |
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