Supervised Control of a Flying Performing Robot using its Intrinsic Sound

We present the current results of our ongoing research in achieving efficient control of a flying robot for a wide variety of possible applications. A lightweight small indoor helicopter has been equipped with an embedded system and relatively simple sensors to achieve autonomous stable flight. The controllers have been tuned using genetic algorithms to further enhance flight stability. A number of additional sensors would need to be attached to the helicopter to enable it to sense more of its environment such as its current location or the location of obstacles like the walls of the room it is flying in. The lightweight nature of the helicopter very much restricts the amount of sensors that can be attached to it. We propose utilising the intrinsic sound signatures of the helicopter to locate it and to extract features about its current state, using another supervising robot. The analysis of this information is then sent back to the helicopter using an uplink to enable the helicopter to further stabilise its flight and correct its position and flight path without the need for additional sensors

Développement d'une sonde et d'une méthode expérimentale pour la génération d'ondes guidées pures dans les structures aéronautiques

Les essais non destructifs (non destructive testing : NDT) et la surveillance de l'état des structures (Structural Health Monitoring : SHM) sont des approches visant à détecter l'apparition de défauts dans les structures aéronautiques. Une nouvelle approche pour ces inspections a vu le jour ces dernières années et consiste à utiliser des ondes guidées (guided wave : GW) et à observer leur interaction avec un défaut pour le détecter, le localiser et le caractériser. Cependant, l'interaction entre les différents modes qui composent l'onde propagée et les défauts peut être très complexe, car elle dépend de nombreux paramètres. Afin de caractériser l'influence de ces paramètres sur les ondes propagées, il peut être nécessaire d'effectuer un très grand nombre de mesures sur une grande variété de structures. Ainsi, il est intéressant de développer un transducteur facilement manipulable permettant la génération d'ondes guidées pures a n d'aider à l'analyse des mesures. Dans ce mémoire, un transducteur piézoélectrique mobile co-localisé est présenté pour la génération de GW dans les structures minces. Le transducteur a été conçu pour mieux caractériser le comportement des ondes dans les structures aérospatiales complexes, indépendamment de l'actionneur. À cet effet, deux transducteurs piézocéramiques minces rectangulaires identiques (PZT) ont été montés dans un système de serrage magnétique permettant ainsi la génération d'ondes guidées symétriques et antisymétriques dans la structure. Deux paires d'aimants viennent colocaliser les deux PZTs de part et d'autre de la plaque et garantissent un effort constant tout au long de la mesure entre la structure étudiée et les PZTs. La directivité de la pince est favorisée par la forme rectangulaire des PZTs, permettant ainsi la génération d'ondes planes et ainsi d'éviter la dispersion spatiale de l'énergie comme dans le cas de PZTs circulaires. La performance de la pince est évaluée par des mesures des fonctions de transfert entre la tension appliquée au PZT et la vitesse mesurée suivant les trois axes directionnels réalisées sur une grille linéaire de points. Ces mesures permettent l'extraction des caractéristiques des modes propagés en utilisant les transformées de Fourier spatiales. L'ensemble des mesures des vitesses dans le plan et hors plan est réalisé en utilisant un vibromètre laser 3-D à effet Doppler (LDV) et permet de valider le bon fonctionnement de la pince

High-resolution, slant-angle scene generation and validation of concealed targets in DIRSIG

Traditionally, synthetic imagery has been constructed to simulate images captured with low resolution, nadir-viewing sensors. Advances in sensor design have driven a need to simulate scenes not only at higher resolutions but also from oblique view angles. The primary efforts of this research include: real image capture, scene construction and modeling, and validation of the synthetic imagery in the reflective portion of the spectrum. High resolution imagery was collected of an area named MicroScene at the Rochester Institute of Technology using the Chester F. Carlson Center for Imaging Science\u27s MISI and WASP sensors using an oblique view angle. Three Humvees, the primary targets, were placed in the scene under three different levels of concealment. Following the collection, a synthetic replica of the scene was constructed and then rendered with the Digital Imaging and Remote Sensing Image Generation (DIRSIG) model configured to recreate the scene both spatially and spectrally based on actual sensor characteristics. Finally, a validation of the synthetic imagery against the real images of MicroScene was accomplished using a combination of qualitative analysis, Gaussian maximum likelihood classification, grey-level co-occurrence matrix derived texture metrics, and the RX algorithm. The model was updated following each validation using a cyclical development approach. The purpose of this research is to provide a level of confidence in the synthetic imagery produced by DIRSIG so that it can be used to train and develop algorithms for real world concealed target detection

Analyse de signaux musicaux multipitch

Ce mémoire de maîtrise traite de la séparation multipitch dans un signal polyphonique (en particulier les accords de guitare). Le but est de déterminer le nombre et la valeur des fréquences fondamentales présentes dans un tel signal. Pour résoudre une telle problématique, on s'est basé sur des techniques de traitement de signal, mais aussi sur des connaissances acoustiques et musicales. Le problème se concentre sur l'extraction de paramètres tels que le début de la note ou de l'accord joué, sa longueur et sa composition, dans laquelle on va retrouver les informations sur les fréquences fondamentales. La méthode développée est décomposée en 2 étages. Premièrement, à l'aide de la dérivée de l'enveloppe temporelle, le signal est segmenté dans le temps. Cela permet donc de séparer les différents accords joués. Ensuite, une procédure itérative basée sur la détection et la soustraction des raies spectrales est appliquée au spectre d'amplitude pour estimer les possibles fréquences fondamentales ou harmoniques. Afin d'améliorer la résolution fréquentielle de la transformée utilisée ( TFD ), une méthode d'interpolation fréquentielle est appliquée autour des harmoniques détectées dans le spectre."--Résumé abrégé par UMI

The recognition of New Zealand English closing diphthongs using time-delay neural networks

As a step towards the development of a modular time-delay neural network (TDNN) for recognizing phonemes realized with a New Zealand English accent, this thesis focuses on the development of an expert module for closing diphthong recognition. The performances of traditional and squad-based expert modules are compared speaker-dependently for two New Zealand English speakers (one male and one female). Examples of each kind of expert module are formed from one of three types of TDNN, referred to as basic-token TDNN, extended-token TDNN and sequence-token TDNN. Of the traditional expert modules tested, those comprising extended-token TDNNs are found to afford the best performance compromises and are, therefore, preferable if a traditional expert module is to be used. Comparing the traditional and squad-based expert modules tested, the latter afford significantly better recognition and/or false-positive error performances than the former, irrespective of the type of TDNN used. Consequently, it is concluded that squad-based expert modules are preferable to their traditional counterparts for closing diphthong recognition. Of the squad-based expert modules tested, those comprising sequence-token TDNNs are found to afford consistently better false-positive error performances than those comprising basic- or extended-token TDNNs, while similar recognition performances are afforded by all. Consequently, squad-based expert modules comprising sequence-token TDNNs are recommended as the preferred method of recognizing closing diphthongs realized with a New Zealand accent. This thesis also presents results demonstrating that squad-based expert modules comprising sequence-token TDNN s may be trained to accommodate multiple speakers and in a manner capable of handling both uncorrupted and highly corrupted speech utterances