A mismatch between the training and the test conditions often causes a drastic decrease in the performance of the speech recognition systems. In this paper, non-linear transformation techniques based on histogram equalization in the acoustic feature space are studied for reducing the mismatched condition. The purpose of histogram equalization(HEQ) is to convert the probability distribution of test speech into the probability distribution of training speech. While conventional histogram equalization methods consider only the probability distribution of a test speech, for noise-corrupted test speech, its probability distribution is also distorted. The transformation function obtained by this distorted probability distribution maybe bring about miss-transformation of feature vectors, and this causes the performance of histogram equalization to decrease. Therefore, this paper proposes a new method of calculating noise-removed probability distribution by using assumption that the CDF of noisy speech feature vectors consists of component of speech feature vectors and component of noise feature vectors, and this compensated probability distribution is used in HEQ process. In the AURORA-2 framework, the proposed method reduced the error rate by over $44\%$ in clean training condition compared to the baseline system. For multi training condition, the proposed methods are also better than the baseline system.
본 논문에서는 이중 선택적 채널 OFDM 시스템을 위한 블록 선형 MMSE(Minimum Mean Square Error) 등화 방식의 성능을 컴퓨터 모의실험을 통하여 분석한다. 블록 선형 MMSE 등화 방식의 BER(Bit Error Rate) 성능은 SNR(Signal-to-Noise Ratio)이 증가함에 따라 BER이 처음에는 감소하다가 SNR이 일정 값을 넘어서면 BER이 오히려 증가하는 다소 특이한 현상을 나타낸다. 본 논문에서는 블록 선형 MMSE 등화 과정에 포함된 선형연립방정식 계수 행렬의 상태수(condition number) 분석을 통하여 이러한 블록 선형 MMSE 등화 방식의 BER 특성을 규명하고 높은 SNR 값에서의 BER 성능 저하를 개선하는 새로운 방안을 제시한다.
와이브로는 OFDMA/TDD 기술을 기반으로하는 고속 이동 인터넷 표준이고, IEEE802.16e 무선 MAN 표준 통합버전의 하나이다. 본 논문에서는 LVQ 자력등화를 이용한 와이브로 시스템의 성능 개선을 제안하였다. 제안한 방법은 Broadband 와이브로 시스템 수신단에 전처리 LVQ 신경망 자력등화를 사용한다. 전처리 LVQ 신경망은 송신데이터 형태인 16QAM으로 분류하고 자력등화는 ICI를 제거한다. 제안한 방법의 유용성을 확인하기 위하여 MSE와 BER에 대하여 시뮬레이션 하였으며, 시뮬레이션 결과 제안한 LVQ 자력등화를 이용한 와이브로 시스템은 기존의 와이브로 시스템보다 성능이 개선되었음을 확인하였다.
본 논문은 Wang-Ward의 WTHE(Weighted and Thresholded Histogram Equalization) 방법에 히스토그램 분할 개념을 적용한 새로운 영상 화질 개선 방법(DWTHE: Decomposable WTHE)을 제안한다. DWTHE는 먼저 영상의 평균 자기 값 또는 명도 균등 분할점을 기준으로 입력 히스토그램의 영역을 분할하고, 분할된 각 영역의 확률밀도 값을 가중치로 사용하여 새로운 히스토그램을 만든 후, 히스토그램 평활화 과정을 수행하게 된다. 하나의 가중치를 사용하는 WTHE 방법과 다르게, 제안 방법은 히스토그램 분할로 인한 복수외 가중치 값을 사용하게 되며, 실험 결과 제안 방법은 기존 방법에 비해 우수한 화질 개선 효과를 보여주었다.
The contrast limited adaptive histogram equalization(CLAHE) is an advanced method for the histogram equalization which is a common contrast enhancement technique. The CLAHE divides the image into sections, and applies the contrast limited histogram equalization for each section. X-ray images can be classified into three areas: skin, bone, and air area. In clinical application, the interest area is limited to the skin or bone area depending on the diagnosis region. The CLAHE could deteriorate X-ray image quality because the CLAHE enhances the area which doesn't need to be enhanced. In this paper, we propose a new method which automatically determines the clip limit of CLAHE's parameter to improve X-ray image quality using fuzzy logic. We introduce fuzzy logic which is possible to determine clip limit proportional to the interest of users. Experimental results show that the proposed method improve images according to the user's preference by focusing on the subject.
와이브로는 OFDMA/TDD (Orthogonal frequency division multiple access/Time division duplexing) 기술을 기반으로하는 고속 이동 인터넷 표준이고, IEEE802.16e 무선 MAN 표준 통합 버전의 하나이다. 본 논문에서는 SOFM 자력등화를 이용한 와이브로 시스템의 설계 방법을 제안하였다. 제안한 설계 방법은 Broadband 16 QAM 와이브로 시스템 수신단에 Bussgang 알고리즘을 이용한 SOFM 신경망 자력등화를 사용한다. 제안한 설계 방법의 유용성을 확인하기 위하여 MSE와 BER에 대하여 시뮬레이션 하였으며, 시뮬레이션 결과 제안한 SOFM 자력등화를 이용한 와이브로 시스템의 등화 성능은 기존의 와이브로 시스템보다 개선되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 warped common acoustical pole and zero (WCAPZ) 모델링 방법을 이용한 새로운 공간 등화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 저주파 영역의 등화 성능을 감소시키지 않으면서 등화 필터의 차수를 줄일 수 있는 장점을 가진다. 따라서 제안된 공간 등화 시스템은 기존의 블록 변환 방법에 비해 연산량은 비슷하면서도 적은 입출력 지연을 가지게 된다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안된 방법이 기존의 기법에 비해 저주파 영역에서 좋은 공간 등화 성능을 보임을 검증하였다.
본 연구는 흉부영상에서 심장저부 음영 관심영역(Region of Interest; ROI)의 신호대잡음비(Signal to Noise Ratio; SNR)를 Post processing에서의 이퀄라이제이션 기법으로 측정 평가하였다. 연구대상은 대학병원에서 흉부검사를 실시한 환자 87명이다. 측정방법은 ImageJ 프로그램을 사용하여 표본의 인구사회학적 특성, 영상별 흉부영상의 SNR평균값, 95% 신뢰구간 값, SNR평균차이 값 등을 분석하였다. 이때 SPSS Statistics21 통계프로그램으로 ANOVA 분석을 하였으며, 95%(p < 0.05)에서 유의한 것으로 판단하였다. 영상별 분석결과의 SNR은 Original chest image, Original chest image heart shadow, Equalization chest image, Equalization chest image heart shadow순으로 높은 값을 나타냈다(p < 0.001). 결론적으로, 본 연구에서는 흉부영상의 평활화 시 심장저부 음영의 정량화한 평가결과를 보조적인 수단으로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
동시 등화는 통신 채널을 블라인드 등화 시 수렵 특성 개선에 유용하다. 그러나 동시 등화는 등화기가 정상상태에 수렴한 후에도 동시 적응을 계속함으로써 성능 개선이 제한적이다. 본 논문에서는 동시 등화의 수렴 특성과 함께 정상상태 성능을 개선하기 위해, 가변 수렴상수와 가중치기반의 탭 계수 갱신을 적용하는 새로운 동시 등화 기법을 제안한다. 제안하는 동시 vsCMA+DD 등화는 가변 수렴상수 CMA(variable step-size CMA: vsCMA)와 판정의거 (decision-directed: DD) 알고리즘의 오차 신호를 사용하여 가중치를 산출하고, 이를 이용하여 두 등화기를 각각 가중 갱신한다. 제안 방법은 vsCMA에 의해 CMA의 오차 성능을 개선하고, 가중치기반의 탭 계수 갱신에 의해 수렴 속도와 정상상대 성능을 개선하였다. 모의실험을 통해 제안 방식의 성능 개선을 검증하였다.
본 논문에서는 주파수 선택적 시변 채널 OFDM 시스템에서 파일럿 심볼을 이용하는 채널 예측 및 등화 방식의 성능을 분석하고 문제점 및 개선 방안을 제시한다. 주파수 영역 채널 행렬의 대역폭을 제한하기 위하여 시간 영역 윈도우를 도입하며, 채널 예측에 LS(Least Square) 및 선형 MMSE(Minimum Mean Square Error) 예측 방식을 이용한다. 채널 등화에는 채널 예측에 이용되는 파일럿 심볼의 존재가 고려된 선형 MMSE 및 결정 귀환 등화 방식을 이용한다. 계산량을 감소시키기 위하여 채널 등화 알고리즘에 요구되는 선형 연립 방정식의 풀이에 band LU 행렬 분해 알고리즘을 도입하며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 기존 방식과의 성능을 비교한다. 결정 귀환 등화 방식에 시간 영역 윈도우를 적용하는 경우, 결정 귀환 관련 행렬의 대역폭이 제한되지 않아 성능이 저하되는 문제점을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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