Euclidean distance (ED) between error distribution and Dirac delta function has been used as an efficient performance criterion in impulsive noise environmentsdue to the outlier-cutting effect of Gaussian kernel for error signal. The gradient of ED for its minimization has two components; $A_k$ for kernel function of error pairs and the other $B_k$ for kernel function of errors. In this paper, it is analyzed that the first component is to govern gathering close together error samples, and the other one $B_k$ is to conduct error-sample concentration on zero. Based upon this analysis, it is proposed to normalize $A_k$ and $B_k$ with power of inputs which are modified by kernelled error pairs or errors for the purpose of reinforcing their roles of narrowing error-gap and drawing error samples to zero. Through comparison of fluctuation of steady state MSE and value of minimum MSE in the results of simulation of multipath equalization under impulsive noise, their roles and efficiency of the proposed normalization method are verified.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.23
no.7
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pp.1797-1806
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1998
Future satellite communication systems will be developed at Ka-band (20/30 GHz) owing to the relatively wide frequency allocation and current freedom from terrestrial interference for multimedia services. A serious disadvantage of the Ka-band, however, is the very high atmospheric attenuation in rainy weather. Synchronous CDMA drastically redces the effect of self-noise with several interesting features of CDMA for mobile communications such as fixible freuqncy rese, the capability of performin soft-handover and a lower sensitivity to interference. This paper evaluates the performance of a synchronous CDMA reture link for a Ka-band geostationary satellite communication system. For a fixed satellite channel whose characteristics depend on weather conditions, the signal envelope and phase for this channel is modelled as Gaussian. The bit error and outage probability, and the detection loss due to imperfect chip timing synchronization is analytically evaluated and the system capacity degaradation due to the weather condition is estimated. The two cases consist of the general case in which all users are affected by rain condition, and the worst case in which the reference user is only affected by rain attenuation. the results for two cases of rain condition clearly show that synchronous CDMA eases the power control requirements and has less sensitivity to imperfect power control.
Evaluation of three-dimensional ore body modeling has been performed by applying the geostatistical integration technique to multiple geophysical (electrical resistivity, MT) and geological (borehole data, physical properties of core) information. It was available to analyze the resistivity range in borehole and other area through multiple geophysical data. A correlation between resistivity and density from physical properties test of core was also analyzed. In the case study results, the resistivity value of ore body is decreased contrast to increase of the density, which seems to be related to a reason that the ore body (magnetite) includes heavy conductive component (Fe) in itself. Based on the lab test of physical properties in iron mine region, various geophysical, geological and borehole data were used to provide ore body modeling, that is electrical resistivity, MT, physical properties data, borehole data and grade data obtained from borehole data. Of the various geostatistical techniques for the integrated data analysis, in this study, the SGS (sequential Gaussian simulation) method was applied to describe the varying non-homogeneity depending on region through the realization that maintains the mean and variance. With the geostatistical simulation results of geophysical, geological and grade data, the location of residual ore body and ore body which is previously reported was confirmed. In addition, another highly probable region of iron ore bodies was estimated deeper depth in study area through integrated modeling.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.41
no.3
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pp.27-36
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2004
Detection and recognition of human faces in images can be considered as an important aspect for applications that involve interaction between human and computer. In this paper, we propose a face recognition method using eigenfaces and fuzzy neural networks. The Principal Components Analysis (PCA) is one of the most successful technique that have been used to recognize faces in images. In this technique the eigenvectors (eigenfaces) and eigenvalues of an image is extracted from a covariance matrix which is constructed form image database. Face recognition is Performed by projecting an unknown image into the subspace spanned by the eigenfaces and by comparing its position in the face space with the positions of known indivisuals. Based on this technique, we propose a new algorithm for face recognition consisting of 5 steps including preprocessing, eigenfaces generation, design of fuzzy membership function, training of neural network, and recognition. First, each face image in the face database is preprocessed and eigenfaces are created. Fuzzy membership degrees are assigned to 135 eigenface weights, and these membership degrees are then inputted to a neural network to be trained. After training, the output value of the neural network is intupreted as the degree of face closeness to each face in the training database.
Kim, Joong-Hyuk;Kim, Jung-Chae;Kim, Kee-Deog;Yoo, Sun-K.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.49
no.1
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pp.29-38
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2012
The noise generated in the process of obtaining the medical image acts as the element obstructing the image interpretation and diagnosis. To restore the true image from the image polluted from the noise, the total variation optimization algorithm was proposed by the R.O. F (L.Rudin, S Osher, E. Fatemi). This method removes the noise by fitting the balance of the regularity and fidelity. However, the blurring phenomenon of the border area generated in the process of performing the iterative operation cannot be avoided. In this paper, we propose the adaptive total variation method by mapping the control parameter to the proposed transfer function for minimizing boundary error. The proposed transfer function is determined by the noise variance and the local property of the image. The proposed method was applied to 464 tooth images. To evaluate proposed method performance, PSNR which is a indicator of signal and noise's signal power ratio was used. The experimental results show that the proposed method has better performance than other methods.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.4
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pp.148-156
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2009
This paper presents a new image rejection algorithm based on the analysis of the distortion of a single-frequency continuous-wave (CW) signal due to the I/Q mismatch. Existing methods estimated the gain mismatch and phase mismatch on RF receivers and compensated them However, this paper shows that the circular trajectory of a single-frequency CW signal is distorted elliptic-type trajectory due to the I/Q mismatch. Utilizing the analysis, we propose a I/Q mismatch compensation method. It has two processing steps. In the first processing step, the generated signal is rotated to align the major axis of the elliptic-type trajectory diagram with the x-axis. In the second processing step, the Q-channel signal in the regenerated signal is scaled to align the regenerated signal with the transmitted single-frequency CW signal. Simulation results show that a receiver using the proposed image rejection algorithm can achieve an image rejection ratio of more than 70dB. And, simulation results show that the bit error rate performances of receivers using the proposed image rejection algorithm are almost the same as those of conventional coherent demodulators, even in fading channels.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.2
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pp.30-39
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2009
Extraction of glomeruli region plays a very important role for diagnosing nephritis automatically. However, it is not easy to extract glomeruli region correctly because the difference between glomeruli region and other region is not obvious, simultaneously unevennesses that is brought in the sampling process and in the imaging process. In this study, a new method for extracting renal glomeruli region using genetic algorithm is proposed. The first, low and high resolution images are obtained by using Laplacian-Gaussian filter with ${\sigma}=2.1$ and ${\sigma}=1.8$, then, binary images by setting the threshold value to zero are obtained. And then border edge is detected from low resolution images, the border of glomeruli is expressed by a closed B-splines' curve line. The parameters that decide the closed curve line with this low resolution image prevent the noises and the border lines from breaking off in the middle by searching using genetic algorithm. Next, in order to obtain more precise border edges of glomeruli, the number of node points is increased and corrected in order from eight to sixteen and thirty two from high resolution images. Finally, the validity of this proposed method is shown to be effective by applying to the real images.
This paper presents a new algorithm to the segmentation of the FISH images. First, for segmentation of the cell nuclei from background, a threshold is estimated by using the gaussian mixture model and maximizing the likelihood function of gray value of cell images. After nuclei segmentation, overlapped nuclei and isolated nuclei need to be classified for exact nuclei analysis. For nuclei classification, this paper extracted the morphological features of the nuclei such as compactness, smoothness and moments from training data. Three probability density functions are generated from these features and they are applied to the proposed Bayesian networks as evidences. After nuclei classification, segmenting of overlapped nuclei into isolated nuclei is necessary. This paper first performs intensity gradient transform and watershed algorithm to segment overlapped nuclei. Then proposed stepwise merging strategy is applied to merge several fragments in major nucleus. The experimental results using FISH images show that our system can indeed improve segmentation performance compared to previous researches, since we performed nuclei classification before separating overlapped nuclei.
Recently, the necessity of safety diagnosis of electrical devices has been increasing as the fire caused by electric devices has increased rapidly. This study is concerned with the safety diagnosis of electric equipment using intelligent Fuzzy technology. It is used as a diagnostic input for the multiple electrical safety factors such as the use current, cumulative use time, deterioration and arc characteristics inherent to the equipment. In order to extract these information in real time, a device composed of various sensor circuits, DSP signal processing, and communication circuit is implemented. The fuzzy logic algorithm using the Gaussian function for each information is designed and compiled to be implemented on a small DSP board. The fuzzy logic receives the four diagnostic information, deduces it by the fuzzy engine, and outputs the overall safety status of the device as a 100-step analog fuzzy value familiar to human sensibility. By experiments of a device that combines hardware and fuzzy algorithm implemented in this study, it is verified that it can be implemented in a small DSP board with human-friendly fuzzy value, diagnosing real-time safety conditions during operation of electric equipment. In the future, we expect to be able to study more intelligent diagnostic systems based on artificial intelligent with AI dedicated Micom.
A novel technology for CWDM (Coarse Wavelength Division Multiplexer) utilizing a PLC (Planar Lightwave Circuit)-AWG (Arrayed Waveguide Grating) fabrication process is proposed. BPM (Beam Propagation Method) Simulation results on the employed parabolic-horn-type input slab waveguide of AWG and the performance of the 20 nm-channel spacing CWDM with flattened passband are presented. Waveguides of $0.75{\triangle}%$ have been used in this experiment and the insertion loss at the peak wavelength is 3.5 dB for a Gaussian spectrum and is 4.8 dB for a flat-top spectrum. The bandwidth at 3 dB is better than 10 nm and 13 nm for Gaussian and flat-top spectra, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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