본 논문에서는 MPEG-2 422P@ML로 부호화된 비트스트림을 MP@ML로 트랜스부호화하는데 있어서 바람직한 부호화기 구조를 제안하였다. 422@ML 프로파일의 특징과 트랜스부호화기의 요구 사항 등을 분석하여 그 결과를 제안한 트랜스 부호화기의 모델에 적용하였다. 422@ML은 다양한 GOP 구조를 허용하기 때문에, 트랜스 부호화기는 영상을 복원한 후 움직임 추정을 다시 해야 하는 구조를 포함하고, 비트율 제어도 기존의 비트스트림에 포함된 정보를 사용하지 않는 구조를 제안하였다. 모의 실험을 통해 트랜스부호화 결과가 MP@ML로 직접 부호화한 결과와 거의 동일한 것을 확인하였다.
This paper addresses estimating the frequency of a cisoid in the presence of white Gaussian noise, which has numerous applications in communications, radar, sonar, and instrumentation and measurement. Due to the nonlinear nature of the frequency estimation problem, there is threshold effect, that is, large error estimates or outliers will occur at sufficiently low signal-to-noise ratio (SNR) conditions. Utilizing the ideas of averaging to increase SNR and weighted linear prediction, an optimal frequency estimator with smaller threshold SNR is developed. Computer simulations are included to compare its mean square error performance with that of the maximum likelihood (ML) estimator, improved weighted phase averager, generalized weighted linear predictor, and single weighted sample correlator as well as Cramer-Rao lower bound. In particular, with smaller computational requirement, the proposed estimator can achieve the same threshold and estimation performance of the ML method.
Statistical calibration is a useful technique for achieving compatibility between two different measurement methods, and it usually consists of two steps : (1) estimation of the relationship between the standard and nonstandard measurements, and (2) prediction of future standard measurements using the estimated relationship and observed nonstandard measurements. A predictive multivariate errors-in-variables model is presented for the multivariate calibration problem in which the standard as well as the nonstandard measurements are subject to error. For the estimation of the relationship between the two measurements, the maximum likelihood (ML) estimation method is considered. It is shown that the direct and the inverse predictors for the future unknown standard measurement are the same under ML estimation. Based upon large-sample approximations, the mean square error of the predictor is derived.
In this letter, we propose a novel frequency offset estimation algorithm for space-time block code (STBC) orthogonal frequency division multiplexing systems. The algorithm mainly exploits the specific construction of STBC so that it does not need any additional pilots or sequences in the data field. The estimator is derived on the basis of the maximum likelihood theory. Simulation results show that this method can provide a significant performance improvement in terms of the estimation accuracy of the frequency offset.
RAFIA GULZAR;IRSA SAJJAD;M. YOUNUS BHAT;SHAKEEL UL REHMAN
Journal of applied mathematics & informatics
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제41권2호
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pp.449-468
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2023
This paper deals in the study of the estimation of the parameters of Erlang distribution based on rank set sampling and some of its modifications. Here we considered Maximum Likelihood (ML) and the Bayesian technique to estimate the shape and scale parameter of Erlang distribution based on RSS and its some modifications such as ERSS, MRSS, and MRSSu. The derivation for unknown parameters of Erlang distribution is well presented using normal approximation to the asymptotic distribution of ML estimators. But due to the complexity involves in the integral, the Bayes estimator of unknown parameters is obtained using MCMC method. Further, we compared the MSE of estimation in different sampling schemes with different set sizes and cycle size. A real-life data application is also given to illustrate the efficiency of the proposed scheme.
머신러닝(ML, Machine Learning)기반 응용에서의 인식성능은 적용된 모델의 종류와 크기, 학습환경 및 학습에 사용되는 데이터 등 다양한 요인에 따라 결정된다. 특히 학습에 사용되는 데이터가 충분치 않을 경우 인식성능이 저하되거나 과적합(Overfitting)등의 문제가 발생하기도 한다. 이미지 인식을 주요 대상으로 하는 기존 연구들은 학습을 위한 데이터셋이 풍부하고 검증된 데이터셋을 사용하여 학습 및 인식성능을 평가할 수 있다. 하지만 사용된 센서, 인식의 대상, 인식 상황이 다른 특정 응용들의 경우 데이터셋을 직접 구축해야 한다. 이런 경우, ML모델의 성능은 데이터의 양과 품질에 따라 달라진다. 본 논문에서는 이용 가능한 학습용 데이터가 충분치 않은 움직임 인식응용에 효율적으로 사용될 수 있는 비모수 추정 방식의 일종인 커널 밀도 추정 알고리즘을 사용하여 학습용 데이터를 증폭한 후, 사용된 커널의 종류에 따라, 원본 데이터의 수 및 증폭 비율에 따라 증폭된 데이터가 원본 데이터의 특징을 잘 반영하는지 인식 정확도 변화를 토대로 비교 분석한다. 실험결과, 본 연구에서 사용한 움직임 인식응용에서는 좁은 대역폭을 가진 Tophat 커널로 증폭된 데이터셋에서 최대 14.31%의 인식 정확도 향상을 확인하였다.
본 논문은 orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) 통신에서 효율적인 블라인드(blind) 주파수 옵셋 추정 방식을 제안한다. 제안된 방식은 오버샘플링과 OFDM 시스템의 cyclic prefix (CP)를 이용하여 시간차가 있는 2개의 OFDM 신호 블록을 얻고 이를 이용하여 블라인드 주파수 옵셋 추정을 위한 비용함수를 정의한다. 본 논문에서는 제안된 비용함수가 코사인 함수로 근사화 될 수 있음을 보였으며 코사인 함수의 기본적인 특성을 이용하여 주파수 옵셋을 추정할 수 있는 폐쇄형(closed form) 추정 공식을 유도하였다. 이 코사인 함수를 이용하면 전체 주파수 옵셋 범위에 대한 탐색 없이 최저 비용함수 값을 쉽게 계산할 수 있기 때문에 주파수 옵셋 추정이 효율적이다. 제안된 방식은 탐색이 필요 없기 때문에 기존의 블라인드 ML 기법보다 계산량이 약 97% 감소하며 컴퓨터 시뮬레이션 결과 평균제곱오차 (mean square error, MSE) 성능이 기존의 ML 기법이나 MUSIC 방식보다 우수함을 보였다.
The block matching algorithm motion estimation is a soft-core for hardwired motion estimation block in MPEG-2, H.261 encoder. This motion estimation has been tested and verified to be valid for implementation of FPGA. Efficiency performance of the synthesized motion estimation was up to 89%, and the average PSNR between the original image and the motion-compensated image is 38dB.
The proposed tracking algorithm approaches geometrical method or position, direction, width of vessel. This algorithm using continuity of vessel in spatial coordinates used to determine direction of the center point, after estimating boundary point in dynamic region. Therefore the tracking of vessel's contour is tracked contour as direction of entire contour in coronary artery. This algorithm is automatically processed by DIP as a compared with conventional method, because searching area varies adaptively to allocate searching region from extracted information at past. And ML estimation expressed robust method or angiography as evaluating sample values after preprocessing.
A problem of signal transmitted and received in OFDM systems is considered. In particular, an efficient solution to the problem of blind channel estimation based on Maximum Likelihood (ML) principle has been investigated. The paper proposes a new upper-bound cost, used in conjunction with a standard branch and bound integer programming technique for solving the ML problem. The tighter upper-bound cost exploits a finite-alphabet property of the transmitted signal. The proposed upper-bound cost was found to greatly speed up the ML algorithm, thus reducing computational complexity. Experimental results and discussion are included.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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