This paper analyzes the relationship between two representative statistical methods for bandwidth extension (BWE): Gaussian Mixture Model (GMM) and Hidden Markov Model (HMM) ones, and compares their performances. The HMM method is a memory-based system which was developed to take advantage of the inter-frame dependency of speech signals. Therefore, it could be expected to estimate better the transitional information of the original spectra from frame to frame. To verify it, a dynamic measure that is an approximation of the 1st-order derivative of spectral function over time was introduced in addition to a static measure. The comparison result shows that the two methods are similar in the static measure, while, in the dynamic measure, the HMM method outperforms explicitly the GMM one. Moreover, this difference increases in proportion to the number of states of HMM model. This indicates that the HMM method would be more appropriate at least for the 'blind BWE' problem. On the other hand, nevertheless, the GMM method could be treated as a preferable alternative of the HMM one in some applications where the static performance and algorithm complexity are critical.
For the same configuration of two-dimensional finite element models, 6-node element exhibits stiffer bending stiffness than 8-node element. This is true in the relation between 16-node element and 20-node element for three-dimensional model. This stiffening phenomenon comes from the elimination of several mid nodes from full-node elements. Therefore, this may be called 'relative stiffness stiffening phenomenon'. It seems that there are a couple of ways to correct the stiffening effect, however, we could find only one effective method-the method of modification of Gauss sampling points-which passes the patch test and does not alter other kinds of stiffness, such as extensional stiffness. The quantity of modification is a function of Poisson's ratios of the constituent materials. We could obtain two modification equations, one for plane stress case and the other for plane strain case. This method can be extended to 3-dimensional solid elements. Except the exact plane strain cases, most 3-dimensional plates could be modeled successfully with 16-node element modified by the equation for the plane stress case. The effectiveness of the modification method is checked by applying it to several examples with excellent improvements. In numerical examples, beams with various boundary conditions are subjected to static and time-dependent loads. Free and forced motion analyses of beams and plates are also tested. The beam and plate may be composed of isotropic multilayers as well as a single layer.
While SVD and Gaussian elimination method were applied to the additive damped least squares(DLS), the convergence and the stability of the optimization process were examined in a triplet-type camera lens-system where the condition number is well conditioned. DLS with SVD method generated a suitable merit function but this merit function may be trapped in a local minimum by the nonlinearity of error function. Therefore, the least camera lens-system was further designed by the global optimization method is grid method, and this method is adopted to get merit function that convergent to global minimum without local minimum trapping.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.23
no.10
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pp.1223-1228
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1999
As part of study on separated flow using the vortex particle method, stability of the method and particle redistribution were scrutinized. Stability was investigated by choosing different combination of numerical parameters. The Gaussian vortex was considered to make the problem simple by eliminating the complexity due to presence of walls. It was shown that the numerical method was stable when $v{\Delta}t/h^2{\leq}0.5$. In all the stable cases the circulation and the linear momentum were conserved. Without the particle redistribution, the angular momentum was severely attenuated.
It has been resulted that Lagrange multiplier method with statistical approach was superior to traditional harmonic balance method in identifying the nonlinear loudspeaker parameters when output signals were contaminated with Gaussian random noise. We have known that the displacement-dependent characteristic values of nonlinear parameters identified by traditional harmonic balance method were estimated less than original values by the increase of output noise and the stiffness coefficients were very sensitive to output noise. Also, by the sensitivity analysis we have verified that the harmonic distortions in acoustic radiation was mainly due to nonlinearity of force factor caused by uneven magnetic fields and that reducing the nonlinearity of damping coefficients were very effective for improving second harmonic distrotion of acoustic radiation.
Kim, Yoon-Ah;Kim, A-Ram;Yang, Sejung;Lee, Byung-Uk
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.11a
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pp.321-324
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2011
본 논문에서는 contourlet 변환을 이용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 영상 센서의 발전으로 이미지의 해상도가 좋아지는 반면 잡음에 민감해진다. 그러므로 이를 전처리 단계에서 처리해주는 것이 필요하다. 잡음은 주로 자연 영상의 윤곽선에서 민감하게 반응하기 때문에 고주파대의 잡음을 최대한 정확하게 제거하는 과정이 중요하다. Contourlet 변환은 기존의 wavelet 변환의 다중 스케일과 더불어 다양한 방향 필터뱅크를 이용하여 방향 성분에 대하여 풍부한 정보를 얻을 수 있는 변환이다. 영상의 화이트 가우시안 잡음을 제거하기 위해 contourlet 변환 영역에서의 계수를 이변수 가우스 확률 모델로 설정하고 Bayes 추정법을 사용한다. Bayes 추정법에 필요한 파라미터들은 근사적으로 추정한다. 제안한 방식을 통하여 잡음이 제거된 영상에 추가적으로 Wiener filter와 cycle-spinning을 적용하여 더 높은 PSNR (peak signal-to-noise ratio)값을 얻을 수 있다. 모의실험을 통해 제안한 방식의 PSNR 값과 결과영상으로 성능이 우수함을 확인하였다.
백터 양자화기 설계는 다차원의 목적함수를 최소화하는 학습 알고리즘을 필요로 한다. 일반화된 Lloyd 방법(GLA)은 벡터 양자화기 설계를 위해 오늘날 가장 널리 사용되는 알고리즘이다. GLA 는 일괄처리(batch) 방식으로 코드북을 생성하며 목적함수를 단조 감소시키는 강하법(descent algorithm)의 일종이다. 한편 Kohonen 학습법(KLA)은 학습벡터가 입력되는 동안 코드북이 갱신되는 온라인 벡터 양자화기 설계 알고리즘 이다. KLA는 원래 신경망 학습을 위해 Kohonen에 의해 제안되었다. KLA 역시 GLA와 마찬가지로 강하법의 일종이라 할 수 있다. 따라서 이들 두 알고리즘은, 비록 사용하기 편리하고 안정적으로 동작을 하지만, 극소(local minimum) 점으로 수렴하는 문제를 안고 있다. 우리는 이 문제와 관련하여 simulated annealing(SA) 방법의 응용을 논하고자 한다. SA는 현재까지 극소에 빠지지 않고 최소(global minimum)로 수렴하면서, 해의 수렴이 (통계적으로) 보장되는 유일한 방법이라 할 수 있다. 우리는 먼저 GLA에 SA를 응용한 그 동안의 연구를 개괄한다. 다음으로 온라인 방식의 벡터 양자화가 설계에 SA 방법을 응용함으로써 SA 방법에 기초한 새로운 온라인 학습 알고리즘을 제안한다. 우리는 이 알고리즘을 OLVQ-SA 알고리즘이라 부르기로 한다. 가우스-마코프 소스와 음성데이터에 대한 벡터양자화 실험 결과 제안된 방법이 KLA 보다 일관되게 우수한 코드북을 생성함을 보인다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.9
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pp.1975-1984
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1997
In this paper, we analyzed the frequency characteristics and the crosstalk of the adjacent parallel lines and the crossed lines in high-speed packaging interconnections by using the three-dimensional finite difference time domain (3D FDTD) method. To analyze the actual crosstalk phenomena in the transmission of the high-speed digital sgnal, the step pulse with fast rise time was used for the source excitation signal instead of using the Gaussian pulse that is generally used in FDTD. To veify the theoretical resutls, the experimental interconnection lines that were fabricated on the Duroid substrate($\varepsilon_{r}$=2.33, h=0.787 [mm]) were tested by TDR(time domain reflectometry). The results show good agreement between the analyzed results and the tested outcomes.
This paper contributes to an improvement of the statistical bandwidth extension(BWE) system based on Hidden Markov Model(HMM). First, the existing HMM training method for BWE, which is suggested originally by Jax, is analyzed in comparison with the general Baum-Welch training method. Next, based on this analysis, a new HMM-based BWE method is suggested which adopts the Baum-Welch re-estimation algorithm instead of the Jax's to train HMM model. Conclusionally speaking, the Baum-Welch re-estimation algorithm is a generalized form of the Jax's training method. It is flexible and adaptive in modeling the statistical characteristic of training data. Therefore, it generates a better model to the training data, which results in an enhanced BWE system. According to experimental results, the new method performs much better than the Jax's BWE systemin all cases. Under the given test conditions, the RMS log spectral distortion(LSD) scores were improved ranged from 0.31dB to 0.8dB, and 0.52dB in average.
This paper proposes a digital image watermarking which is robust to geometric distortions using an independent component analysis(ICA) of fixed-point(FP) algorithm based on secant method. The FP algorithm of secant method is applied for better performance in a separation time and rate, and ICA is applied to reject the prior knowledges for original image, key, and watermark such as locations and size, etc. The proposed method embeds the watermark into the spatial domain of original image The proposed watermarking technique has been applied to lena, key, and two watermarks(text and Gaussian noise) respectively. The simulation results show that the proposed method has higher speed and better rate for extracting the original images than the FP algorithm of Newton method. And the proposed method has a watermarking which is robust to geometric distortions such as resizing, rotation, and cropping. Especially, the watermark of images with Gaussian noise has better extraction performance than the watermark with text since Gaussian noise has lower correlation coefficient than the text to the original and key images. The watermarking of ICA doesn't require the prior knowledge for the original images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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