Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제26권3호
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pp.156-184
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2022
In this article, we propose a novel variational model for restoring color images corrupted by mixed multiplicative Gamma noise and additive Gaussian noise. The model involves a data-fidelity term that characterizes the mixed noise as an infimal convolution of two noise distributions and the saturation-value total variation (SVTV) regularization. The data-fidelity term facilitates suitable separation of the multiplicative Gamma and Gaussian noise components, promoting simultaneous elimination of the mixed noise. Furthermore, the SVTV regularization enables adequate denoising of homogeneous regions, while maintaining edges and details and diminishing the color artifacts induced by noise. To solve the proposed nonconvex model, we exploit an alternating minimization approach, and then the alternating direction method of multipliers is adopted for solving subproblems. This contributes to an efficient iterative algorithm. The experimental results demonstrate the superior performance of the proposed model compared to other existing or related models, with regard to visual inspection and image quality measurements.
We consider fractional Gussian noise and FARIMA sequence with Gaussian innovations and show that the suitably scaled distributions of the FARIMA sequences converge to fractional Gaussian noise in the sense of finite dimensional distributions. Finally, we figure out ACF function and estimate the self-similarity parameter H of FARIMA(0, $d$, 0) by using R/S method.
In this paper, we generalize the method to calculate the outage probability in the presence of multiple rayleigh faded cochannel interferences and additive white Gaussian noise. Our result is a computational formula that can be applied with or without Gaussian noise in Rayleigh faded cochannel interferences. Without Gaussian noise, the situation degenerates to usual case of the cochannel interferences. The result can be appiled also in the presence of Gaussian noise with or without cochannel interferences.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3497-3515
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2018
Differential privacy has broadly applied to statistical analysis, and its mainly objective is to ensure the tradeoff between the utility of noise data and the privacy preserving of individual's sensitive information. However, an individual could not achieve expected data utility under differential privacy mechanisms, since the adding noise is random. To this end, we proposed an adaptive Gaussian mechanism based on expected data utility under conditional filtering noise. Firstly, this paper made conditional filtering for Gaussian mechanism noise. Secondly, we defined the expected data utility according to the absolute value of relative error. Finally, we presented an adaptive Gaussian mechanism by combining expected data utility with conditional filtering noise. Through comparative analysis, the adaptive Gaussian mechanism satisfies differential privacy and achieves expected data utility for giving any privacy budget. Furthermore, our scheme is easy extend to engineering implementation.
In this letter, a simplified suboptimum receiver based on soft-limiting for the detection of binary antipodal signals in non-Gaussian noise modeled as a generalized normal-Laplace (GNL) distribution combined with Gaussian noise is presented. The suboptimum receiver has low computational complexity. Furthermore, when the number of diversity branches is small, its performance is very close to that of the Neyman-Pearson optimum receiver based on the probability density function obtained by the Fourier inversion of the characteristic function of the GNL-plus-Gaussian distribution.
본 논문에서는 비정규 잡음에 강인한 직교 주파수 분할 다중화 (orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 블라인드 주파수 옵셋 추정기들을 제안한다. 먼저 복소 등방성 코시 과정으로 모델링 된 비정규 잡음 환경에서 최대 우도 (maximum likelihood: ML) 추정기를 제안한다. 또한, ML 기반의 보다 간단한 추정기를 제안한다. 모의실험을 통해 제안한 추정기들이 비정규 잡음에 강인하며 기존 추정기보다 우수한 주파수 옵셋 추정 성능을 가짐을 보인다.
Di Paola, Mario;Pirrotta, Antonina;Zingales, Massimiliano
Structural Engineering and Mechanics
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제28권4호
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pp.373-386
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2008
In this study stochastic analysis of non-linear dynamical systems under ${\alpha}$-stable, multiplicative white noise has been conducted. The analysis has dealt with a special class of ${\alpha}$-stable stochastic processes namely sub-Gaussian white noises. In this setting the governing equation either of the probability density function or of the characteristic function of the dynamical response may be obtained considering the dynamical system forced by a Gaussian white noise with an uncertain factor with ${\alpha}/2$- stable distribution. This consideration yields the probability density function or the characteristic function of the response by means of a simple integral involving the probability density function of the system under Gaussian white noise and the probability density function of the ${\alpha}/2$-stable random parameter. Some numerical applications have been reported assessing the reliability of the proposed formulation. Moreover a proper way to perform digital simulation of the sub-Gaussian ${\alpha}$-stable random process preventing dynamical systems from numerical overflows has been reported and discussed in detail.
본 논문에서는 영상에 첨가된 가우시안 잡음과 임펄스 잡음의 영향을 완화하기 위하여 잡음의 종류에 따라 처리하는 비선형 합성 필터를 제안하였다. 잡음 판단을 통해 국부 마스크의 중심화가 가우시안 잡음으로 판단된 경우, 국부 마스크 내의 표본분산을 이용하여 공간 가중치 필터와 화소 변화에 따른 가중치 필터의 가중치를 다르게 적용하여 처리하고, 임펄스 잡음으로 판단된 경우, 국부 마스크의 잡음 밀도에 따라 국부 히스토그램 가중치 필터와 표준 메디안 필터의 가중치를 다르게 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 필터 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 제안한 필터 알고리즘을 가우시안 잡음, 임펄스 잡음 및 두 잡음이 혼합된 복합잡음 환경에서 각각 비교하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권1호
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pp.54-60
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2021
Various digital devices were supplied throughout the Fourth Industrial Revolution. Accordingly, the importance of data processing has increased. Data processing significantly affects equipment reliability. Thus, the importance of data processing has increased, and various studies have been conducted on this topic. This study proposes a modified Gaussian filter algorithm based on a fuzzy membership function. The proposed algorithm calculates the Gaussian filter weight considering the standard deviation of the filtering mask and computes an estimate according to the fuzzy membership function. The final output is calculated by adding or subtracting the Gaussian filter output and estimate. To evaluate the proposed algorithm, simulations were conducted using existing additive white Gaussian noise removal algorithms. The proposed algorithm was then analyzed by comparing the peak signal-to-noise ratio and differential image. The simulation results show that the proposed algorithm has superior noise reduction performance and improved performance compared to the existing method.
본 논문에서는 PSK 변조 신호에 대한 위상 잡음 성능 특성을 무한 급수로 전개하여 위상 잡음 분포 함수인 Tikhonov 함수와 Gaussian 함수에 대한 오율 특성을 평가하였으며, 위상 잡음에 의한 성능 손실 분석을 통하여 Tikhonov 함수와 Gaussian 함수에 의한 위상 잡음 영향이 일치하는 복원 반송파 신호대 잡음비 범위를 고찰하였다. 그리고, 주파수 변조 신호의 변조 지수와 위상 잡음의 상관 정의에 의해 1/f$^2$특성을 갖는 위상 잡음 신호를 발생하였으며, 발생된 위상 잡음 신호를 디지털 위성통신시스템 수신기에 적용하여 측정한 위상 잡음에 의한 성능 손실과 위상 잡음 분포 함수에 의해 분석된 성능 열화를 평가하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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