본 논문에서는 임펄스 잡음이 존재할 때 주파수 지연을 추정하기 위해서 칼만 필터 자동 주파수 제어에 관해서 나타내고, 몇 가지 잘 알려진 자동 주파수 제어와 비교하였다. 칼만 필터 자동 주파수 제어는 백색 가우스 잡음에 대하여 안정된 주파수 획득 성능을 유지하면서, 임펄스 잡음에 잠재적으로 강한 특성을 보인다. 또한 제안된 기법은 고려한 모든 자동 주파수 제어 중에서 가장 빠른 초기 주파수 획득 성능을 달성할 수 있다. 그 결과 자동 주파수 제어를 학습하기 위한 프리앰블 길이를 줄일 수 있으므로 높은 송신 전력효율을 얻을 수 있다.
이 논문은 충격성 잡음 환경에 대해 상수 모듈러스 오차(CME)와 가우시안 커널에 근거한 블라인드 등화 알고리듬의 성능 분석을 보이고 있다. CME와 평균 자승 오차(MSE)에 근거한 상수 모듈러스 알고리듬(CMA)는 충격성 잡음 환경에서 수렴에 실패한다. 이런 충격성 잡음에 대한 내항성을 위해 최근에 소개된 코렌트로피 블라인드 등화 알고리듬도 PAM 변조 방식에서는 만족할 만한 결과를 보이지 못한다. 원래 가우시안 잡음 환경을 위해 제안되었던 최대 영-확률 블라인드 알고리듬(MZEP-CME)이 충격성 잡음 환경에서도 탁월한 성능을 보인다는 것이 이 논문의 이론적, 그리고 시뮬레이션을 통한 분석에 의해 입증된다. MZEP-CME 알고리듬의 가우시안 커널은 충격성 잡음에 의해 발생하는 출력 신호 전력과 CME 사이의 큰 차이에 민감하게 반응하지 못하게 하는 강한 영향력을 발휘한다.
Kim, Doh-Suk;Jeong, Jae-Hoon;Lee, Soo-Young;Kil, Rhee M.
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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제16권1E호
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pp.15-23
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1997
Zero-Crossings with Peak Amplitudes(ZCPA) model motivated by human auditory periphery was proposed to extract reliable features speech signals even in noisy environments for robust speech recognition. In this paper, some practical considerations for digital hardware implementations of the ZCPA model are addressed and evaluated for recognition of speech corrupted by several real world noises as well as white Gaussian noise. Infinite impulse response(IIR) filters which constitute the cochliar filterbank of the ZCPA are replaced by hamming bandpass filters of which frequency responses are less similar to biological neural tuning curves. Experimental results demonstrate that the detailed frequency response of the cochlear filters are not critical to performance. Also, the sensitivity of the model output to the variations in microphone gain is investigated, and results in good reliability of the ZCPA model.
SAMED 필터는 미디언 부필터들의 출력을 선형 FIR 필터의 입력으로 사용하는 다단 필터로 선형 필터와 순서통계에 기초한 비선형 필터의 특성을 모두 포함하는 광범위한 필터군(filter class)으로 소개되었다. 본 논문에서는 여러 가지 잡음 환경에서 주어진 영상에서 각 차수에 대한 최적 SAMED 필터를 설계하고 그 성능을 분석하였다. 연속 SAMED 필터가 아닌 각 차수에 대한 SAMED 필터의 성능을 분석함으로써 잡음의 종류에 따라서 각 차수의 효율이 다름을 보였다. 가우스 잡음의 경우는 낮은 차수의 필터들이 계산량 대비 성능이 우수한 반면 임펄스 잡음의 경우는 반대의 성향을 보인다는 사실을 밝혔다.
초음파에 의한 해중 물체 검출은 클러터, 반향, 시간과 장소에 따른 해수 특성의 변화 등의 예측할 수 없는 잡음 간섭 때문에 여러 가지 어려움이 따른다. 정합 필터는 백색 잡음이 더해진 경우에만 최적이므로 정합 필터를 사용한 기존 SONAR 시스템의 SNR (신호 전력 대 잡음 전력 비)과 거리 분해능은 좋지 않다. 더구나 감쇠에 따라 검출 가능 레벨이 변화하므로 검출 오류가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 적응 필터를 사용하여 예측할 수 없는 간섭들을 보상하였다. 이 필터는 반사 신호를 가지고 채널의 임펄스 응답을 순환적으로 추정한다. 잡음이 적은 환경에서는 추정된 임펄스 응답이 실제의 것에 가까우므로 거리 분해능이 좋고 정합 필터는 검출용으로 쓰인다. 또한 별도의 부가적인 장비없이도 검출 레벨이 번하지 않는다. 시뮬레이션을 통해 좋은 결과를 얻을 수 있었고 적응 필터의 파라메터의 변화에 따른 필터 특성을 구했다.
최근 통신장비가 발달함에 따라 통신장비의 수요가 점차 늘어나고 있는 추세이다. 이에 따라 다양한 신호 처리가 연구되어져 왔다. 그 중 영상은 전처리 과정에서 잡음을 제거하지 않으면 오류의 전파라는 문제를 야기할 수 있기 때문에 잡음 제거가 필수불가결한 단계이다. Salt and Pepper 잡음의 경우 두 개의 극값을 가지는 대표적인 임펄스 잡음이다. 이러한 잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되어 왔으며 CWMF, MF, MMF 등이 있다. 하지만 기존의 방법들은 고밀도 잡음 영역에서 다소 미흡한 모습을 보인다. 따라서 본 연구에서는 7×7 마스크 내부의 잡음개수에 따라 마스크의 크기를 다르게 하고, 영상의 히스토그램 분포를 이용하여 변형된 스위칭 필터로 필터링하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 경우 고밀도 잡음 영역에서 효과적으로 잡음을 제거할 수 있으며, 객관적인 판단을 위해 PSNR을 이용하여 기존의 알고리즘들과 비교, 분석하였다.
현재 모바일 기기의 보급이 점차 확대되어 지고 있다. 그에 따라 영상이나 사진을 활용한 다양한 기술들이 활발히 연구되어지고 있다. 하지만 영상 데이터는 복합적인 이유로 잡음이 발생하게 되며, 잡음의 제거 성능에 따라 영상처리의 정확도가 높아진다. 따라서 전 처리 과정으로 잡음의 제거는 필수불가결한 단계중 하나이다. 영상의 대표적인 임펄스 잡음으로 Salt and Pepper 잡음이 있으며, 이러한 잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 알고리즘의 경우 고주파 영역에서 잡음제거 성능이 떨어지고, 평균 필터의 경우 블러 현상이 나타난다. 따라서 본 논문에서는 엔트로피를 이용하여 저주파영역 뿐만 아니라 고주파 영역에서도 효과적으로 Salt and Pepper 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 객관적이고 정확한 판단을 위해 MSE 및 PSNR을 이용하여 기존의 알고리즘들과 비교, 분석하였다.
Vincent Vincent;Effrina Yanti Hamid;Al Kautsar Permana
ETRI Journal
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제46권3호
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pp.392-403
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2024
Even though generalized frequency division multiplexing is an alternative waveform method expected to replace the orthogonal frequency division multiplexing in the future, its implementation must alleviate channel effects. Least-squares (LS), a low-complexity channel estimation technique, could be improved by using the discrete Fourier transform (DFT) without increasing complexity. Unlike the usage of the LS method, the DFT-based method requires the receiver to know the channel impulse response (CIR) length, which is unknown. This study introduces a simple, yet effective, CIR length estimator by utilizing LS estimation. As the cyclic prefix (CP) length is commonly set to be longer than the CIR length, it is possible to search through the first samples if CP is larger than a threshold set using the remaining samples. An adaptive scale is also designed to lower the error probability of the estimation, and a simple signal-to-interference-noise ratio estimation is also proposed by utilizing a sparse preamble to support the use of the scale. A software simulation is used to show the ability of the proposed system to estimate the CIR length. Due to shorter CIR length of rural area, the performance is slightly poorer compared to urban environment. Nevertheless, satisfactory performance is shown for both environments.
This paper presents the sensor location and step estimation algorithm for personal navigation system (PNS). PNS has the disadvantage in that the position of the sensor must be fixed on a human body. Three-axis acceleration sensor is used to solve the disadvantage and to consider the real situation. We simplify the measurement data by using the band pass filter, witch It has the advantage in the detection of characteristic point. Through the detected characteristic points, it is possible to setup the parameter for the pattern detection. Depending on the sensor location, the parameters have the different type of noise covariance. Particularly, when the position of the sensor is changed, the impulse noise shows up. Considering the noise, we apply the recursive least square algorithm using the variable forgetting factors, which can classify the sensor location based on the estimated parameters. We performed the experiment for the verification of the proposed algorithm in the various environments. Through the experimental results, the effectiveness of the proposed method is verified.
최근 다양한 분야에서 디지털 장비의 사용이 증가함에 따라 영상 및 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 신호의 송수신 과정에서 다양한 이유로 잡음이 발생하며, 이러한 잡음은 시스템의 최종 출력에 큰 영향을 미친다. 본 논문은 S&P 잡음과 AWGN이 혼합된 잡음 환경에서 영상의 잡음 특성을 고려하여 효과적으로 영상을 복원하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 잡음 성분 유추와 필터링 마스크 내부의 화소 특성을 고려하여 영상의 특징을 보존하였으며, 입력 화소의 성질에 따라 기준치를 설정하여 이와 유사한 화소들을 선별하여 잡음을 제거하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 알고리즘은 우수한 잡음제거 특성을 나타내었으며, 기존 방법들과 비교하기 위해 PSNR 등을 이용하여 비교 및 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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