본 논문은 Gray 부호화된 QAM (Quadrature Amplitude Modulation) 신호를 I 축 상에서 M개의 심벌을 갖는 M-PAM (Pulse Amplitude Modulation)과 Q 축 상에서 N개의 심벌을 갖는 N-PAM으로 분리한다. 수신된 심벌 신호를 비트 연판정 값으로 변환하기 위하여 Euclidean 거리를 이용한 근사화된 MAP (Maximum a Posteriori) 알고리듬을 제시한다. 기존의 Max-Log-MAP 방식은 일반 MAP 방식에서 사용하는 지수함수 혹은 로그함수 대신 심벌간 거리 비교를 통하여 구현 복잡도를 낮추었다. 그러나 심벌의 수가 증가 할수록 비교대상이 많아지므로 구현 복잡도가 증가하게 된다. 제안된 알고리듬은 사칙 연산에 의해 계산이 되기 때문에 직관적으로 구현복잡도가 낮아짐을 알 수 있다.
본 논문에서는 로그 최우비(log likelihood ratio, LLR)를 이용하여 Gray 부호화된 PAM신호를 위한 비트 연판정 계산식을 제안한다. 이 계산식은 Gray 매핑 특성을 이용하여 Max-Log-MAP 알고리듬에서 필요한 max0/min0 함수를 사용하지 않고 산술 연산만을 사용하기 때문에 구현이 간단하다. 제안된 식의 결과는 기존 Max-Log-MAP 알고리듬의 결과와 일치한다. 또한, 식에 사용되는 인자들은 송수신 시스템이 서로 공유하는 정보와 수신된 심벌 값만을 이용하여 계산한다. 따라서 본 논문에서 제안된 알고리듬은 일반적으로 많이 사용하는 이진 반복 복호기 등과 함께 실제 응용 설계에 적용이 가능하며, 특히 실제 설계에 적용되는 기존의 여러 가지 알고리듬에 비하여 구조가 유연하고 효율적이며 정확한 비트별 LLR을 제공하는 효율적인 방법 중의 하나이다.
본 논문에서는 Max-Log-MAP 알고리듬을 바탕으로 Gray 부호화된 M-PSK(phase shift keying) 신호를 위한 비트 정보 분할 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 M-PSK 신호 공간을 M-PAM(pulse amplitude modulation) 신호 공간으로 변환하여 M-PAM의 비트 정보 분할 방법을 응용한다. 제안한 알고리듬을 이용하여 M-PSK 신호의 비트별 정보 분할 값을 계산하고 이 값을 입력으로 하여 터보 반복 복호 기법의 성능을 분석하였다. 따라서 Gray 부호화된 M-PSK 신호는 M-PAM 신호 공간에서 비트 정보 분할을 수행하기 때문에 PAM과 PSK 신호의 비트정보 분할 알고리듬 중 일부의 연산 기능을 공유할 수 있어 PSK와 반복 복호 방식을 채택한 통신 시스템뿐만이 아니라 적응 변조/부호화(adaptive modulation/coding)에 효과적으로 응용이 가능하다.
본 논문에서는 Max-Log-MAP 알고리듬을 바탕으로 Gray 부호화된 직교 QAM 신호를 위한 비트별 연판정 계산식의 실제 구현 방법을 제안한다. 비트별 연판정 계산식의 구현은 변조 차수, 심벌간의 거리 등 송수신 시스템이 서로 공유하는 정보들과 수신된 심벌 값만을 이용한다. 또한, 위상 변위기(phase shifter) 등 직교 변/복조에 사용되는 소자들의 비 이상적 특성으로 인해 발생되는 I/Q 위상 불균형을 갖는 QAM 신호의 반복 복호 성능을 비트별 연판정 방법을 이용하여 분석한다.
얼굴검출 작업에서 다양한 형태를 가지는 후보영역을 정사하기 위한 기하학적 연산과정이 수반된다. 본 논문에서는 컬러영상에서 색도 분포 특성을 이용함으로써 얼굴가림과 방향에 영향을 받지 않고 얼굴 유효특징점을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 얼굴의 특징점 주변에서 Cb와 Cr이 일관적인 색도차를 가진다는 점에 착안한 것으로써, 기본 색도차 영상인 Eye맵 마스크에서 특징점을 효과적으로 강조시킬 수 있는 평균-그레이 모폴로지 연산을 수행한다. 실험을 통해, 제안한 방법이 가변적 형태의 후보영역에 대해서도 강인하게 얼굴의 유효특징점을 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
산업재산권중 하나인 상표에 대한 효율적인 이미지 검색은 상표도용 및 이로 인한 분쟁을 방지할 수 있다. 이를 위해서 효율적인 내용기반 유사이미지 검색이 하나의 방안이 될 수 있다. 본 논문은 상표이미지로부터 회색조 히스토그램(gray histogram) 분석을 통하여 가시적인 자질을 추출하여 Self Organizing Map(SOM) 알고리즘을 적용한 내용기반 유사이미지 검색시스템을 이용하는 방법을 제안하였다. 또한 내용기반 유사이미지 검색시스템의 정량적인 성능평가 방안을 제시하여 본 연구에서 개발한 이미지 검색 시스템의 객관적인 성능평가를 수행하였다.
Most of the edge detection methods available in literature are gradient based, which further apply thresholding, to find the final edge map in an image. In this paper, we propose a novel method that is based on fuzzy logic for edge detection in gray images without using the gradient and thresholding. Fuzzy logic is a mathematical logic that attempts to solve problems by assigning values to an imprecise spectrum of data in order to arrive at the most accurate conclusion possible. Here, the fuzzy logic is used to conclude whether a pixel is an edge pixel or not. The proposed technique begins by fuzzifying the gray values of a pixel into two fuzzy variables, namely the black and the white. Fuzzy rules are defined to find the edge pixels in the fuzzified image. The resultant edge map may contain some extraneous edges, which are further removed from the edge map by separately examining the intermediate intensity range pixels. Finally, the edge map is improved by finding some left out edge pixels by defining a new membership function for the pixels that have their entire 8-neighbourhood pixels classified as white. We have compared our proposed method with some of the existing standard edge detector operators that are available in the literature on image processing. The quantitative analysis of the proposed method is given in terms of entropy value.
일반적으로 바랜 영상 보정 방법들은 색 바램의 현상은 광원의 효과로서, Gray World Assumption 또는 White Patch Retinex와 같은 광원 추정 알고리즘을 사용한다. 그러나 이러한 방법들은 염료의 특성, 온도, 습도, 광원 등에 따라 다르게 바래는 색에 대한 보정은 부정확함을 나타냈다. 본 논문에서는 LCybCrg 색 공간에서의 분류맵을 이용한 바랜 색 보정 방법을 제안한다. 먼저 입력의 색 바랜 영상은 LCybCrg의 보색 공간의 색도를 기반으로 하여 분류되었다. 그리고 RGB 색 공간에서 Gray World Assumption을 기반으로 하여 바랜 색도를 보정하였다. 또한 CybCrg 값으로부터 계산된 가중치는 각각의 영역에서 발생 할 수 있는 윤곽효과를 줄이기 위해 적용되었다. 그 결과 제안한 방법은 바랜 영상에 대해 이전 방법들 보다 더 나은 보정 성능을 보였다.
A personal computer-based brain map is described which will display a gray scale maps showing the distribution of signals derived from the electrical activity of the brain such as EEG or EP This topographic brain mapping system has a flexibility which describe the electrode number and placement mapping onto any shaped space and generate a brain maps by incoorporated the data acquisition and processing software with conventional EEG machine.
Kim, Ki-Seol;Hyun, Kwang-Min;Yu, Chang-Wahn;Park, Youn-Ok;Yoon, Dong-Weon;Park, Sang-Kyu
ETRI Journal
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제28권3호
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pp.291-300
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2006
A simple and general bit log-likelihood ratio (LLR) expression is provided for Gray-coded rectangular quadrature amplitude modulation (R-QAM) signals. The characteristics of Gray code mapping such as symmetries and repeated formats of the bit assignment in a symbol among bit groups are applied effectively for the simplification of the LLR expression. In order to reduce the complexity of the max-log-MAP algorithm for LLR calculation, we replace the mathematical max or min function of the conventional LLR expression with simple arithmetic functions. In addition, we propose an implementation algorithm of this expression. Because the proposed expression is very simple and constructive with some parameters reflecting the characteristic of the Gray code mapping result, it can easily be implemented, providing an efficient symbol de-mapping structure for various wireless applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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