Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.9
no.1
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pp.1-9
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2008
One of the problems for implementing the spot detection phase in the 2-DE gel image analysis program is the eliminating noises in the image. Remained noises after the preprocessing phase cause the over-segmented regions by the segmentation phase. To identify and exclude the over-segmented background regions, if we use the fixed thresholding method that is choosing an intensity value for the threshold, the spots that is invisible by the eyes but mean a very small amount proteins which have important role in the biological samples could be eliminated. This paper propose an adaptive thresholding method that come from an idea that is got on statistical analysing for the prominences of the peaks. The adaptive thresholding method works as following. Firstly we calculate an average prominence value curve and fit it to exponential function curve, as a result we get parameters for the exponential function. And then we calculate a threshold value by using the parameters and probability distribution of errors. Lastly we apply the threshold value to the region for determining the region is a noise or not. According to the probability distribution of errors, the reliability is 99.85% and we show the correctness of the proposed method by representing experiment results.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.5C
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pp.478-486
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2007
Double-talk detection errors can result in either large residual echo or distorting the near-end talker's input speech. Thus accurate double-talk detection is an important problem in the acoustic echo canceller to improve the speech quality. In the double-talk detection algorithm using a cross-correlation coefficient, double-talk detection errors can occur in the initial convergence period of an adaptive filter or in noisy environment since the cross-correlation coefficient becomes large in such situations. In this paper, we propose a new double-talk detection algorithm based on the cross-correlation method using a normalized error signal power to reduce the double-talk detection errors. The experimental results have shown the performance improvement of an acoustic echo canceller as well as the noise-robustness of the proposed double-talk detector.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.23
no.7
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pp.1650-1658
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1998
This paper describes how to remove echoes effectively using speech parameter information provided form speech coder. More specially, the proposed adaptive echo canceller utilizes the excitation signal or linearly predicted error signal instead of output speech signal of vocoder as the input signal for adaptation algorithm. The normalized least mean ssquare(NLMS) algorithm is used for the adaptive echo canceller. The proposed algorithm showed a fast convergece charactersitcis in the sinulatio compared to the conventional method. Specially, the proposed echo canceller utilizing the excitation signal of speech coder showed about four times fast convergence speed over the echo canceller utilizing the output speech signal of the speech coder for the adaptation input.
Background subtraction from video data is one of the most important task in various realtime machine vision applications. In this paper, a new scheme for background subtraction based on the hexagonal pixel sampling is proposed. Generally it has been found that hexagonal spatial sampling yields smaller quantization errors and remarkably improves the understanding of connectivity. We try to apply the hexagonally sampled image to the LBP based non-parametric background subtraction algorithm. Our scheme makes it possible to omit the bilinear pixel interpolation step during the local binary pattern generation process, and, consequently, can reduce the computation time. Experimental results revealed that our approach based on hexagonal spatial sampling is very efficient and can be utilized in various background subtraction applications.
For compensation of channel distortion from multipath fading and impulsive noise, a decision feedback equalizer (DFE) algorithm based on minimization of Error entropy (MEE) is proposed. The MEE criterion has not been studied for DFE structures and impulsive noise environments either. By minimizing the error entropy with respect to equalizer weight based on decision feedback structures, the proposed decision feedback algorithm has shown to have superior capability of residual intersymbol interference cancellation in simulation environments with severe multipath and impulsive noise.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.6
no.3
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pp.148-151
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2013
A new direction of arrival estimation method using effects of model errors and sensitivity analysis is proposed. Since a desired signal is obtained after interference rejection through correction effects of model error, the effect of channel interference on the estimation is significantly reduced. Through simulation, we show that the proposed method offers significantly improved estimation resolution and accuracy relative to existing method.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2000.10a
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pp.606-609
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2000
These results indicate that the low-Sequency signal of T/P data (with periods greater than 200 days) can be interpreted most safely. Similarly to the case of the T/P data, corrections were also applied to those of tide gauge counterparts. Hence, when the 200-day effect was filtered out, the agreement between T/P and TG data sets was optimized.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.6
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pp.753-758
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1998
본 논문은 카메라 파라메터의 측정오차에 대하여 강인성을 보이는 새로운 로봇의 스테레오 시각 위치제어 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 카메라로부터 측정된 영상 데이터만을 이용함으로써, 특히 파라메터 측정오차에 대하여 매우 민감함을 보이는 영상 데이터로부터 작업 공간에서의 위치로의 변환, 즉 역변환 추정장치의 필요성을 제거하였다. 이러한 특징이 기존 개발된 시각 제어기와의 큰 차이를 두고 있다. 그럼에도 불구하고 제시된 제어기는 전 작업 영역 내에서 시스템 안정성을 갖는다. 또한 카메라의 위치 측정 오차에 대하여 전혀 영향을 받지 않음이 증명되어지고 방향 폭정 오류에 대해서도 기존 제어기보다 강인함을 시뮬레이션을 통하여 보여진다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.523-525
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1998
웨이브렛 변환을 사용한 영상은 인간의 시각체계(HVS)에 적적한 양자화 및 부호화를 위한 계층적 구조를 제공한다. 인간의 시각이 민감하게 감지하는 부분을 더 정확하게 부호화 하고, 그렇지 못한 부분에서는 적절한 정보의 손실을 허용하는 원리를 이상적으로 적용할 수 있다. 이런 웨이브렛 변환영상의 통계적 특성을 이용한 제로트리 부호화 기법은 중요한 영상계수를 선별하여 영상전체에서 의미있는 계수를 순서대로 부호화 함으로써 매입 파일(Embeded File)을 생성한다. 본 연구에서는 제로트리 부호화 과정중 불확실 구간(Uncertainty Interval)에서 발생하는 오차(Error)를 줄이기 위하여 LBG(Line Bute Gray) 알고리즘을 도입하여 최적의 오차 코드북을 생성한 후 복원시 사용함으로써 결과의 향상을 보였다. 오차교정(Error Correction)은 EZW(Embeded Zerotee Wavelet) 부호화 과정에서 손실되기 쉬운 고주파수 밴드에 적용하여 복원시 영상의 자세한(detail) 성분을 살리는데 효과적이다. JPEG과 같은 DCT 기반 영상압축 결과에 비하여 화질에서 더 좋은 성능을 보일뿐아니라, DCT 특유의 블록화 현상도 제거되었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.104-106
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2012
본 논문에서는 단일 반송파 MIMO 시스템 기반의 PN 시퀀스를 이용한 반송파 주파수 오차 추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 송신되는 각각의 PN 시퀀스들의 위상을 회전시켜 전송하여, 일부 PN 시퀀스들이 서로 상쇄되어 버리는 것을 방지한다. 수신한 PN 시퀀스와 수신기에서 자체 생성한 PN 시퀀스의 공액곱셈 연산을 통해 변조를 제거한 뒤, 다수의 자기 상관기를 이용한 ML 알고리듬 계열의 L&R[3]을 이용하여 반송파 주파수 오차를 추정한다. 컴퓨터 모의실험을 통해, 송신 및 수신 안테나가 두 개인 $2{\times}2$ MIMO 시스템에 제안하는 기법을 적용하고 L&R 알고리듬을 이용하여 AWGN (Additive White Gaussian Noise) 채널에서의 분산 성능을 측정하였다. 그 결과 MIMO 시스템에서의 분산 성능이 SISO 시스템에서의 성능과거의 동일함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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