• Current Optics and Photonics
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• 제7권4호
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• pp.408-418
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• 2023

Due to the technological limitations of infrared thermography, infrared focal plane array (IFPA) imaging exhibits stripe non-uniformity, which is typically fixed pattern noise that changes over time and temperature on top of existing non-uniformities. This paper proposes a stripe non-uniformity correction algorithm based on scene-adaptive nonlinear filtering. The algorithm first uses a nonlinear filter to remove single-column non-uniformities and calculates the actual residual with respect to the original image. Then, the current residual is obtained by using the predicted residual from the previous frame and the actual residual. Finally, we adaptively calculate the gain and bias coefficients according to global motion parameters to reduce artifacts. Experimental results show that the proposed algorithm protects image edges to a certain extent, converges fast, has high quality, and effectively removes column stripes and non-uniform random noise compared to other adaptive correction algorithms.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제23권5호
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• pp.333-340
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• 2002

생체신호 수집시 전력선 잡음은 일반적인 잡음원이다. 증가평가필터(Incremental Estimation Filter. IEF)는 생체신호, 특히, 심전도 (Electrocadiogram, ECG) 신호에 있어서 전력선 잡음을 제거하기 위해 사용되어 왔다. 증가평가필터의 잡음제거 성능에 영향을 미치는 상수 값의 증가인자는 입력신호에 따라서 경험적으로 혹은 실험적으로 결정되고 있다. 본 논문에서는 증가인자의 시변(time-varying) 제어를 위해 신경망을 이용한 증가평가필터 설계를 제시하고 있다. 제안된 증가평가필터는 인위적인 신호뿐만 아니라 MIT/BIH 데이터베이스의 실제 심전도 신호에 적용함으로써 평가하였으며, 잡음제거 성능의 상대적인 비교를 위해 적응잡음제거기와 기존의 증가평가필터등과 비교하였다. 실험결과 신경망에 근거한 증가평가필터는 수렴속도와 특정 주파수에서의 잡음제거에서 기존의 적응필터보다 우수함을 보여주었다.

• 한국음향학회지
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• 제28권1호
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• pp.77-83
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• 2009

본 논문에서는 비정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 비선형 함수와 사전 음성부재 확률을 이용한 최소 통계치(MS) 방법의 잡음전력편의 보상 방법을 제안한다. 비정상 잡음환경에서 잡음전력추정을 위해 최소 통계치 방법이 잘 알려져 있지만, 예측된 잡음전력 추정 값은 실제 잡음 전력 값보다 하향 편의 되는 특성을 나타낸다. 제안한 방법은 비선형 함수를 적용한 적응보상파라미터와 사전 음성부재 확률 값을 혼용하는 잡음전력편의 보상방법이다. 특히, 적응보상 파라미터는 사후 SNR을 이용한 비 선형함수를 적용하여 잡음수준의 증감에 따라 파라미터 값을 조절한다. 또한, 사전 음성부재확률 값이 1로 수렴할 경우, 적응보상파라미터 값은 각 주파수별로 최대치까지 증가하지만, 확률 값이 0에 가까워지면 반대의 특성을 나타낸다. 제안한 알고리즘의 잡음전력추정 및 음질향상의 성능평가를 위해 다양한 종류의 잡음과 비정상적인 극심한 잡음환경을 설정하여 실험하고, 음질향상을 위해 주파수 차감법과 결합하였다. 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경의 신호 대 잡음비 (SNR)와 Itakura-Saito 음질왜곡 평가법을 이용하여 기존 최소 통계치 (MS)방법에 비해 우수한 결과를 나타냈다.

• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.512-517
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• 2018

음성 품질의 향상은 통신 분야의 주요 관심사이다. 본 논문에서는 VoIP(Voice-over-IP) 수신부에서의 배경잡음 및 패킷손실에 강인한 음질향상 방식을 제안한다. 제안된 방식에서는 하이브리드 마르코프 체인 기반 네트워크 지터추정, 추정된 지터를 이용한 적응적 플레이아웃 스케줄링, 그리고 진폭 및 위상 복원 기반의 음성 향상 방식 등을 결합하여 IP 네트워크를 통해 VoIP 수신부에 도착하는 음성신호의 품질을 향상시킨다. 실험결과는 제안된 방식이 송신부의 인코딩 전에 음성신호에 추가된 잡음을 제거하고 불안정한 네트워크 환경에서 양질의 음성을 제공하는 것을 확인할 수 있다.

• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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• 제4권2호
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• pp.114-123
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• 2002

Called VISTA (Variable-stability In-flight Simulator Test Aircraft), the one-of-a-kind NF-l6D has a simulation system that can mimic several aircraft. Though housed in an F-l6 Fighting Falcon airframe, VISTA can also act like the F-15 Eagle or the Navy's F-14 Tomcat. More importantly, such flexibility allows for improved training and consolidation of some sorties. Consequently USAF Test Pilot School students will have an opportunity to learn how to test future integrated cockpits. In this paper we will use the multiple model adaptive estimation (MMAE) and the multiple model adaptive controller (MMAC) techniques to model the aircraft's flight control system containing the longitudinal and lateral-directional axes. Single and dual actuator and sensor failures will also be included in the simulation. White Gaussian noise will be included to simulate the effects of atmospheric disturbances.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제40권6호
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• pp.213-224
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• 2003

제안된 알고리듬은 채널 잡음전력에 따라 적응적으로 문턱값 레벨을 결정하는 적응 문턱값 설정방식을 사용하여 채널특성에 관계없이 항상 최적의 문턱값을 설정한다. 또한, 이것은 그 추정성능이 다중경로채널에서의 전력지연 프로파일 변동에 대해 덜 민감하도록 만드는 특별하게 설계된 훈련심볼을 사용한다. 그 결과, 제안된 기법의 추정성능은 채널특성 변동에 대해 영향을 적게 받는다.

• 정보학연구
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• 제10권4호
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• pp.27-39
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• 2007

Object tracking in a real time environment is one of challenging subjects in computer vision area during past couple of years. This paper proposes a method of object detection and tracking using adaptive background estimation in real time environment. To obtain a stable and adaptive background, we combine 3-frame differential method and running average single gaussian background model. Using this background model, we can successfully detect moving objects while minimizing false moving objects caused by noise. In the tracking phase, we propose a matching criteria where the weight of position and inner brightness distribution can be controlled by the size of objects. Also, we adopt a Kalman Filter to overcome the occlusion of tracked objects. By experiments, we can successfully detect and track objects in real time environment.

• 대한기계학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.809-823
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• 1991

본 연구에서는 Wiener 필터링 이론에 의하여 소음원의 입력신호에 대한 최적 한 예측을 할 수 있는 최적예측기(optimal predictor)로써 부가적인 음을 발생시키고 입력신호 및 출력신호 간의 차인 오차를 최소화시키도록 하는 적응신호처리방법에 대 해 설명하고 이러한 적응 신호처리 방법을 이용한 능동 소음 제어 방법을 제시하였다. 이와 아울러 제어계의 환경 변화에 따른 파라메타의 변화에 적응적으로 응답이 가능해 야 하는 적응 소음 제어계에서, 음향궤환과 함께 필히 고려해야하는 부가적인 전달함 수-모델과 스피커를 포함하는 보조경로 및 오차미이크로폰을 포함하는 오차경로의 전 달함수의 영향을 고려한 능동소음제어에 대해 연구하였다.

• 한국음향학회지
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• 제14권2호
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• pp.40-49
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• 1995

Filtered-x 최소 평균 제곱(LMS:Least Mean Square) 적응 필터가 능동 소음 제거에 사용될 때 적응 필터 출력과 오차신호 사이의 전달 특성 추정이 요구된다. 본 논문은 소음이 복구 정현파(multiple sinusoids) 신호로 구성될 때 filtered-x 적응 소음 제거 알고리듬을 유도하고 수렴 특성을 이론적으로 분석하였다. 알고리듬의 수렴 분석 결과, 알고리듬에 사용되 파라미터 추정의 부정확성으로 수렴 성능 저하를 가져오는데 위상 추정 오차와 추정 이득에 의하여 특정 지워진다는 사실을 알았다. 특히, filtered-x 최소 평균 제곱 알고리듬의 수렴은 위상 응답 추정의 정확도로부터 많은 영향을 받는다는 것을 보였다. 이 알고리듬에 대한 컴퓨터 모의 실험 결과 이론적인 수렴 분석과 잘 일치함을 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제21권4E호
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• pp.178-182
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• 2002

In this paper, we propose an adaptive wavelet method for car interior noise cancellation. For this purpose, we use a node dependent threshold which minimizes the Bayesian risk. We propose a noise estimation method based on spectral entropy using histogram of intensity and a candidate best basis instead of Donoho's best bases. And we modify the hard threshold function. Experimental results show that the proposed algorithm is more efficient, especially to heavy noisy signal than conventional one.