We propose a novel phase-based method for single-channel speech enhancement to extract and enhance the desired signals in noisy environments by utilizing the phase information. In the method, a phase-dependent a priori signal-to-noise ratio (SNR) is estimated in the log-mel spectral domain to utilize both the magnitude and phase information of input speech signals. The phase-dependent estimator is incorporated into the conventional magnitude-based decision-directed approach that recursively computes the a priori SNR from noisy speech. Additionally, we reduce the performance degradation owing to the one-frame delay of the estimated phase-dependent a priori SNR by using a minimum mean square error (MMSE)-based and maximum a posteriori (MAP)-based estimator. In our speech enhancement experiments, the proposed phase-dependent a priori SNR estimator is shown to improve the output SNR by 2.6 dB for both the MMSE-based and MAP-based estimator cases as compared to a conventional magnitude-based estimator.
We propose an adaptive linear interpolation locating sub-pixels. We utilize a pixel-based parameter in the conventional linear interpolation. To optimally obtain the parameter, we propose a generic interpolation structure including a low pass filter and minimum mean square error. We also propose a simple version of the generic interpolation method, which obtain a closed-form solution. Simulation results show that the proposed method is superior to the state-of-the-art methods such as warped distance linear interpolation and shifted linear interpolation, as well as the conventional method such as the linear interpolation and the cubic convolution interpolation in terms of the subjective and objective image quality.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.10
no.4
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pp.136-140
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2015
In this paper, a comparative studies on the STAP and SFAP were performed, which are known as representative anti-jamming technology for adaptive array antenna. As a method of estimating the weighting vector for simulation, MMSE(Minimum Mean Square Error) algorithm was commonly used and the analyses of the simulation performance in various jamming environments were presented. Especially, performance comparison between STAP and SFAP according to the jamming power J/S(Jamming to Signal Power Ratio), performance comparison in the ratio of jamming bandwidth to signal bandwidth, and performance comparison of BER between STAP and SFAP were presented.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.12A
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pp.1198-1204
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2006
In this paper, we extend SVR-MMSE detection scheme which is proposed in MIMO system to MIMO-OFDM system, and evaluate performance of the system in frequency selective fading channel. First of all, we explain about typical MIMO-OFDM system and detection scheme of constant modulus signals in this system. And compare proposed SVR-MMSE with Zero Forcing, Minimum Mean Square Error which is conventional detection scheme. we identify that the performance of the proposed system is shown different by varying doppler frequency in frequency selective fading channel using jakes channel model. The result of detection performance by the proposed SVR-MMSE in this simulation, it shows that proposed algorithm have a good performance in MIMO-OFDM systems.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.5
no.1
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pp.35-40
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2011
In this paper, we analyze that co-channel interference mitigation algorithms MMSE (Minimum Mean Square Error), OC (Optimal Combining), ML (Maximum Likelihood) using 2.4Ghz in WBAN (Wireless Body Area Network) system. Also analyze that scenario and channel model by IEEE 802.15.6. ML gives the best performance for all simulation. ML and OC have high complexity than MMSE complexity, because these algorithms should be known channel information of interference users. So these algorithms are difficult to apply to WBAN. Therefore we will study the interference mitigation algorithm that should be accomplished trade-off of between efficiency and complexity.
The best linear unbiased estimator (BLUE) is most suitable for practical application and can be determined with knowledge of only the first and second moments of the probability density function. Although the BLUE is an existing algorithm, it is still largely unexplored and has not yet been applied to channel estimation in amplify and forward (AF)-based wireless relay networks (WRNs). In this paper, a BLUE-based algorithm is proposed to estimate the overall channel impulse response between the source and destination of AF strategy-based WRNs. Theoretical mean square error (MSE) performance for the BLUE is derived to show the accuracy of the proposed channel estimation algorithm. In addition, the Cram$\acute{e}$r-Rao lower bound (CRLB) is derived to validate the MSE performance. The proposed BLUE channel estimation algorithm approaches the CRLB as the length of the training sequence and number of relays increases. Further, the BLUE performs better than the linear minimum MSE estimator due to the minimum variance characteristic exhibited by the BLUE, which happens to be a function of signal-to-noise ratio.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.1
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pp.15-20
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2016
Compared to the MIMO system using the spatial multiplexing methods and the MIMO system using the diversity scheme achieved a high rate, but the lower the diversity gain to improve the data transmission reliability should separate the spatial stream at the MIMO receiver. In this paper, we compared Channel capacity detection methods with the Lattice code, the 3-user interference channel and linear channel interference detection methods ZF (Zero Forcing) and MMSE (Minimum Mean Square Error) detection methods. The channel is a Diagonal channel. In other words, Diagonal channel is confirmed by the inverse matrix satisfies the properties of Jacket are element-wise inverse to $[H]_N[H]_N^{-1}=[I]_N$.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.16
no.4
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pp.19-26
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2011
Relay-assisted multiple input multiple output (MIMO) technique has become a promising candidate for next generation broadband wireless communications. In this paper, we propose maximum ratio combining (MRC) minimum mean-square-error (MMSE) equalization for single carrier-frequency domain equalizer (SC-FDE) in amplify-and-forward (AF) relaying networks. The performance of SC-FDE system can be improved considerably by achieving both the diversity gain and the MMSE equalization gain when the signals from source-destination (S->D) and source-relay-destination (S->R->D) are combined and equalized by means of the MMSE criteria. We find the weighting coefficients of MRC combining and the tap coefficients of MMSE equalizer for SC-FDE in AF relaying networks. Simulation results show that the proposed relay-based system considerably outperforms the conventional SC-FDE system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.23
no.7
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pp.1667-1676
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1998
It is known that adaptive minimum mean square error (MMSE) receivers exhibit better performance than coventional single-user code division multiple access (CDMA) receivers in fixed (or static) channels and have the simple structure compared to other multi-user CDMA receivers. In practice, the radio channels are fading channels where the amplitude and phase of the received signal are time-varying and the sufficient signal-to-noise ratio is not always guaranteed. Thus, the performance of adaptive MMSE receivers is severely degraded in fading environments. We propose a new structure and adaptation algorithm for an adaptive MMSE receivers. Based on computer simulation results, it is observed that the proposed receiver demonstrates substantial performance improvement over currently available adaptive MMSE receivers in fading environments.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.7
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pp.1681-1685
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2014
The visual quality of medical image is an important factor for diagnosis accuracy. Therefore, the methods to improve the quality of medical image have studied. Among them, frequency domain filter is very powerful method to impove the visual quality of image. In this paper, the X-ray medical image using optimized high-pass filter was improved edges. The result image was improved edge and contrast of flat area using optimized high frequency emphasis filter. At last, the result image is to minimize the noise using the minimum mean square error(MMSE) filter. As a result, the proposed method has enhanced contrast and edge of the image in the contrast of existing filters, with the noise canceling effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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