We investigate noise-induced phase transitions in globally coupled active rotators with multiplicative and additive noises. In the system there are four phases, stationary one-cluster, stationary two-cluster, moving one-cluster, and moving two-cluster phases. It is shown that multiplicative noise induces a bifurcation from one-cluster phase to two-cluster phase. Pinning force also induces a bifurcation from moving phase to stationary phase suppressing the multiplicative noise effect. Additive noise reduces both effects of multiplicative noise and pinning force urging the system to the stationary one-cluster phase. The frustrated effects of pinning force and additive and multiplicative noises lead to a reentrant transition at intermediate additive noise intensity. Nature of the transition is also discussed.
신호 의존성 잡음(signal-dependent noise)이 섞인 관측 모형에서 순위 통계량(rank statistic)을 써서 약한 신호를 검파하는 검파기의 검정 통계량을 얻었다. 이 논문에서는 비가선성 잡음(non-additive noise)환경을 생각하려고 순가산성 잡음 뿐만 아니라 신호 의존성 잡음도 함께 나타내는 일반화된 관측모델을 썼다. 이 모형에서 얻은 국소 최적순위(locally optimum rank) 검파기는 국소 최적(locally optimum) 검파기와 비슷한 몰을 가지고, 순가산성 잡음 모형에서의 국소 최적 순위 검파기를 일반화한 것임을 보였다. 또한 다중 입력인 때에도 비슷한 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
A parametric detection scheme for determenistic signals is obtained in a generalized observation model which contains non-additive noise. The model employed in this paper includes several special cases such as those describing purely-additive noise, multiplicative noise, and signal dependent noise and allows the consideration of deterministic and random signals. Locally optimum detectors for known deterministic signals in the model are derived and analyzed for performance. It is shown that the locally optimum detectors are interesting generalizations of those for the purely-additive noise model. Performance of the locally optimum detectors designed for the generalized observation model is compared to that of other common detectors.
In this paper, rank-based nonparmetric detection of composite signals in additive noise is considered. Based on signs and ranks of observations, the locally optimum detector is deived for weak-signal detection under any specified noise probability density funhction. This detector has similarities to the locally optimum detector for comjposite signals in additive noise. The asymptotic performance of this nonparametric detector is shown to be as good as that of the locally optimum detector.
Chitwong S.;Minhayenud S.;Intajag S.;Cheevasuvit F.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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pp.574-576
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2004
Since variance of noise is important parameter for a noise filter to reduce noise in image and the performance of noise filter is dependent on estimated variance. In this paper, we apply additive noise variance estimation method to estimate variance of speckle noise of synthetic aperture radar (SAR) imagery. Generally, speckle noise is in multiplicative model, logarithmic transformation is then used to transform multiplicative model into additive model. Here, speckle noise is generally modeled as Gamma distribution function with different looks. The additive noise variance estimation is processed in log domain. The synthesis image and real image of SAR are implemented to test and confirm results and show that more accurate estimation can be achieved.
When the noise has both additive and signal-dependent components, locally optimum detector test statistics are obtained for detection of weak composite signals using the generalized Neyman-Pearson lemma. In order to consider the non-additive noise as well as purely-additive noise, a generalized observation model is used in this paper. The locally optimum detector test statistics are derived for several different cases according to the relative strengths of the known signal component, the random signal component, and the signal-dependent noise component. Schematic diagrams of the locally optimum detector structures are also included.
We investigate noise-induced transitions in active rotator model with a fluctuating threshold in the presence of an additive noise. The fluctuation of the threshold depends on the additive noise in a nonlinear fashion. In the white-noise limit of the fluctuation, the Fokker-Planck equation of the system reduces to that of the system with correlated linear fluctuation implying that the nonlinearity may be transformed into the correlation of linear noises. We also investigate the system with a nonlinear colored noise which depends on the additive noise as its square. The system shows a single peak, two peaks, and three peaks in its steady state probability distribution according to the noise intensities and the correlation time whose change leads to peak-creating, peak-splitting, and peak-merging transitions.
최근에 소개된, 순가산성 잡음뿐만 아니라 신호의존성 잡음과 적산성 잡음도 나타낼 수 있는 일반화된 관측모델을 이용하여 신호의존성 잡음이 있을 때 약한 확률적 신호를 검파하는 문제를 다루었다. 신호의존성 잡음이 있을 경우, 약한 확률적 신호를 검파하기 위한 국소최적 검파기의 검정통계량은 순가산성 잡음만 있을 때의 국소최적 검파기의 검정 통계량이 확장된 것임을 보였다. 이는 이미 발표된 적산성 잡음에서의 약한 확률적 신호 검파의 경우와 비슷한 상황이다.
We prove the existence of random attractors for the continuous random dynamical systems generated by stochastic damped plate equations with linear memory and additive white noise when the nonlinearity has a critically growing exponent.
In this paper, a MMSE filter in homomorphic wavelet transform domain is proposed for restoring an ultrasonic images corrupted by speckle noise. In order to remove effectively the speckle noise which is a kind of multiplicative noise, speckle noise is transformed into a form of additive noise and then the additive noise is denoised through the MMSE filter in homomorphic wavelet transform domain. The proposed method shows much higher quality in terms of ISNR and subject quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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