본 논문에서는 강한 광대역정규잡음 환경에서 송신한 확산신호와 수신기에서 발생한 확산신호의 동기에 따른 2비트 비균등 양자화기의 변환손실을 (conversion loss) 분석하고, 이를 통해 변환손실이 최소인 2비트 비균등 양자화기의 출력은 ${\pm}1$, ${\pm}2$이고, 양자화 간격은 재밍 대 신호 전력비로 근사화할 수 있음을 보인다.
RPE 음성부호화기에서 합성 필터로 인한 구동벡터 양자화잡음의 증폭효과를 분석하고 regular pulse 시퀀스의 양자화로 인한 성능감쇄를 줄이기 위해 pyramid vector 양자화방식을 도입하였다. 제안된 방식의 성능평가는 구동시퀀스 양자화를 위해 adaptive PCM을 이용하는 GSM 표준 RPE 방식과의 객관적 및 주관적 성능비교를 통해 수행하였다.T JDSMDQLRY 결과 제안된 방식은 대략 1dB의 SNR 및 segmental SNR 값 증가를 가져왔고, 또한 비공식 청취시험결과 명료도의 증가를 느낄 수 있었다.
많은 사물들이 네트워크를 통해서 연결되고 제어되면서 제어 시스템에서 양자화 오류를 다루는 문제의 중요성이 증가하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 제어시스템의 실용적 안정성을 달성하기 위해서 양자화기에서 필요로 하는 데이터 율에 대한 조건을 제시한다. 먼저, 프로세스 잡음이 없는 조건에서 데이터율이 궤환 시스템 행렬의 고유값, 초기 상태의 크기, 초기 양자화 오류의 크기 및 제어 이득 등에 의해서 결정됨을 보이고, 프로세스 잡음이 있는 경우 프로세스 잡음의 최대 크기에 의한 추가적인 데이터율이 발생함을 보인다. 또한, 점근적 분석을 통해서 네트워크 제어를 위한 데이터율을 감소시키기 위해서는 이를 고려한 제어기의 설계가 필요함을 보인다. 간단한 예제를 통해서 균일 양자화기 및 로그형 양자화기가 데이터 율에 따라서 어떤 실용적 안정성을 보이는지를 확인한다.
본 논문에서는 IEEE 802.11a의 OFDM 통신시스템에 대한 송수신 주파수편차의 교정기법을 연구하고 편차주파 수들의 교정오차에 의한 잡음을 분석한다. 반송주파수편차에 의한 심볼당 회전위상을 짧은 훈련신호(short preamble)의 자기상관에서 추정한다. 잡음의 영향을 줄이기 위하여 짧은 훈련신호(short preamble)를 과도표본화 (over-sampling)한다. 파일롯(pilot) 신호를 도입하여 추정된 반송주파수편차의 오차와 표본화 주파수편차에 의한 OFDM 심볼당 회전위상을 추정한다. 이러한 회전위상의 추정과 교정에 CORDIC(Coordinated Rotational Digital Computer) 프로세서 또는 각도와 복소수의 환산표를 사용하고 이것들의 구현기법과 장단점을 비교한다. 복소수와 위상은 CORDIC 프로세서와 환산표에서 한정된 비트(bit) 개수로 계산되므로 각도양자화 오차가 있게 된다. 비트개수에 따른 각도양자화 오차를 OFDM 신호의 SNR로 나타내고 IEEE 802.11a의 편차주파수 교정에서 요구되는 최소한의 비트 개수를 제시한다. 끝으로, 모의실험을 통하여 짧은 훈련신호로 반송주파수편차를 추정하고 CORDIC 프로세서와 환산표에서 사용된 비트 개수에 따른 양자화 잡음을 검증한다.
영상 데이타는 전송, 검출 및 처리과정에서 여러 잡음에 의해 훼손될 수 있다. 적응성 가중 메디안 필터라는 공간변화 필터를 사용하여 방사선 투과영상의 양자 잡음을 제거하였다. 제안된 필터는 처리 윈도우 내 각 픽셀의 국소 통계치의 변화에 따라 필터의 성능이 변화하여 에지를 최대한 보존하면서 잡음만을 제거하고자 이러한 국소 통계 값에 근거한 적응성 가중 메디안 휠터 (AWMF)를 제시한다. AWMF를 구현함에 있어 두 가지 방법으로 나뉘는데, 우선 국소 통계의 특성에 따라 3개의 영역으로 분류하여 가중치를 부여하는 간단한 비선형 필터이고, 다음으로는 잡음모델로부터 국소 통계의 특성에 따라 경계(edge) 영역과 균일 영역으로 구분하여 영상시스템에 적당한 균일 척도 값을 구하여 영상의 공간적인 변화 정도를 판단하는 기준이 되도록 하였다. 제안한 알고리듬은 IBM-PC 상에서 C 언어로 구현하였으며 AWMF가 다른 잡음 제거 필터들과의 성능 비교를 통하여 경계는 보존하면서 잡음은 최대한 제거하는 우수한 필터임을 검증하였다.
분산 비디오 기술의 대표적인 기술 중 하나는 와이너 지브 부호화 기술이다. 와이너 지브 부호화 구조에서 보조정보는 인트라 복호화된 키 픽처들을 이용하여 생성한다. 키 픽처의 객관적 화질은 보조정보의 성능에 많은 영향을 끼치고, 잡음이 많은 보조정보를 복호화에 이용할 경우 부호화로부터 많은 패리티 비트를 요구하게 되어 율 왜곡 성능을 저하된다. 기존의 부호화 기술은 키 픽처 부호화 시 Quantization Matrix에 따라 미리 정의된 양자화 계수를 이용한다. 본 논문에서는 미리 정의된 양자화 계수 보다 낮은 계수 값을 사용하여 부호화 하는 방법을 제안한다. 제안방법은 키 픽처의 객관적 화질이 높아짐에 따라 보조정보의 화질을 향상시킨다. 잡음이 적은 보조정보는 와이너 지브 복호화 시 율 왜곡 성능을 향상시킨다. 실험결과는 기존 방법에 비해 최대 0.7dB에 이르는 성능향상을 보인다.
잡음(雜音)에 견주어 세기가 작은 신호(信號)를 검파(檢波)할 때에는 국소(局所) 최적(最適) 검파기(檢波器)가 쓸모있는데, 이 검파기(檢波器)를 이루는 국소(局所) 최적(最適) 비선형성(非線型性) 함수(函數)는 때때로 구현(具現)하기 어렵다. 이 논문(論文)에서는 국소(局所) 최적(最適) 비선형성(非線型性) 함수(函數)를 균(均) 최자화기(最子化器)와 부호화기(符號化器)로 바꾸는 準最適 양자화(量子化) 검파(檢波) 방식(方式)을 제안(提案)하였다. 이 방식(方式)은 양자화기(量子化器) 매개(媒介) 변수(變數)를 쉽게 얻을 수 있고 구현(具現)하기 쉽다는 좋은 점을 가지고 있다.
프란운호퍼 회절에 의하여 임의의 주어진 세기무늬를 발생시키는 연속적인 또는 양자화된 위상형 회절무늬소자를 설계하는데 hybrid input-output 알고리즘과 새로운 Pnoise 알고리즘을 결합.변형한 2단계 iterative Fourier transform 알고리즘을 이용하였다. 두 가지의 $128\times128$ 이진 세기 무늬와 두 가지의 grayscale 세기 무늬에 때하여 기존 알고리즘들과 비교하였는데, 2단계 iterative Fourier transform 알고리즘은 회절효율이 약간 낮지만 신호 대 잡음비와 특히 균일도에 있어서 우수한 결과를 보였다. 알고리즘에서 사용하는 매개변수들과 잡음영역의 크기에 따른 성능의 변화를 살펴보았고, 양자화된 위상소자의 경우 위상층수에 따른 변화도 살펴보았다. 양자화된 위상소자의 경우 세기 무늬보다는 잡음영역의 크기가 성능을 좌우하는 것으로 나타났다.
반점 간섭무늬 위상단면도의 잡음을 제거하기 위해 위상이동 convolution과 2-bit 양자화 스무딩 필터를 조합하였다. 위상이동 convoltion처리로 톱니파 형태를 갖는 반점 간섭무늬 위상단면도에서 2.pi. jump 양단의 edge 성분을 완벽하게 유지하면서 스무딩 처리를 할 수 있었다. 2-bit 양자화 스무딩 필터는 반점 간섭무늬 위상단면도의 스무딩 처리를 하는데 있어서 average, low-pass 필터 및 median 필터 보다 처리속도가 빠르고 S/N비 특성이 우수하였다. 잡음을 제거한 반점 위상단면도를 path dependent unwrapping 알고리즘을 적용하여 위상의 2.pi. 불연속성을 해소하고 펼쳐 보았다.
본 논문은 글자 영상을 효과적으로 확대 (up-scaling)하기 위한 학습 기반 초고해상도 (super-resolution; SR) 기법을 제안한다. 제안 기법은 크게 학습 단계와 합성 단계로 나뉜다. 학습 단계에서 다양한 HR (high-resolution) /LR (low-resolution) 글자 영상 쌍들을 수집한다. LR영상들은 양자화를 하고, 충분히 많은 수의 HR-LR 블록쌍들을 추출한다. 양자화된 LR블록을 기준으로 블록 쌍들을 소정의 개수의 클래스들로 구분한다. 클래스 별로 최적의 2D-FIR 필터 계수를 계산하고, 양자화한 후색인용 LR 블록과 함께 사전에 저장한다. 합성 단계에서 입력 LR 영상 내 각 블록을 양자화한 후 사전 내 양자화된 LR블록들과 정합하여 가장 근사한 블록에 대응하는 FIR 필터계수를 선정한다. 마지막으로 선택된 FIR필터로 HR 블록을 합성하여 최종적인 HR영상을 생성한다. 또한, 우리는 잡음이 있는 글자 영상에 대응하기 위해 학습과정에서 잡음 세기에 따른 복수개의 사전들을 제작한다. 입력 LR 영상의 잡음 레벨에 맞는 사전을 선택하여 HR영상을 합성한다. 실험 결과는 제안 기법이 종래 기법보다 잡음이 없는 환경에서는 물론 잡음이 있는 환경에서 우수한 주관적/객관적 화질을 가짐을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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