In this paper, we propose an iterative mixed norm image restoration algorithm using multi regularization parameters. A functional which combines the regularized l$_2$ norm functional and the regularized l$_4$ functional is proposed. The smoothness of each functional is determined by the regularization parameters. Also, a regularization parameter is used to determine the relative importance between the regularized l$_2$ functional and the regularized l$_4$ functional. An iterative algorithm is utilized for obtaining a solution and its convergence is analyzed.
It is known as a difficult problem to recognize text-background mixed documents. In this paper a new string extraction algorithm, using mathematical morphology for the document consisting of text and overlapped periodic background pattern, is proposed. The algorithm consists of pattern periodicity feature extraction and background removal. The extracted pattern periodicity feature is used to determine the shape of structuring elements for morphological pre- and post-processing to remove background. The effectiveness of the proposed algorithm over the existing one is also verified through the experiments with various test documents.
본 논문에서는 NM-MMA (Novel Mixed-Multi Modulus Algorithm) 알고리즘에서 mixed 비용 함수를 얻기 위한 scaling factor값에 의한 적응 등화 성능을 비교하였다. NM-MMA의 mixed 비용 함수는 MMA와 SE-MMA 비용 함수에서 gradient vector를 적절한 scaling factor 가중치 합으로 구성되며, 이를 이용하여 탭 계수 갱신을 하므로서 기존 방식들의 수렴 속도와 MSE양을 개선할 수 있다. 논문에서는 scaling factor를 변화시킬 때 동일한 채널과 스텝 크기 및 신호대 잡음비의 환경에서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, MD, MSE 및 SER 성능을 비교하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과 MMA 비용 함수의 가중치가 SE-MMA 비용 함수의 가중치보다 큰 경우에는 성능 지수의 잔여량에서 우월하며, 그 반대의 경우 수렴 속도가 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 배경잡음에 강인한 잡음제거 알고리즘 설계를 위해서 minimum statistics (MS) 기법을 codebook driven short-term predictor parameter estimation (CDSTP) 기법에 접목하는 방법을 제안한다. MS는 stationary 배경잡음에는 강인하지만, non-stationary 배경잡음에는 상대적으로 취약하다. CDSTP는 non-stationary 배경잡음에 강인한 특성을 보이지만, 코드북에 없는 배경잡음 환경에는 취약하다. 따라서 non-stationary 배경잡음에 강인한 CDSTP 방법과 별도의 코드북 학습 과정이 필요 없는 MS를 결합해서 다양한 배경잡음에 강인한 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 MS나 CDSTP 방법에 비해서 전체적으로 향상된 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) 성능을 나타냈으며, 특히 stationary 배경잡음과 non-stationary 배경잡음이 섞여 있는 mixed 배경잡음 환경에서 강인한 특성을 보였다.
본 논문에서는 다중 정규화 매개 변수를 이용한 혼합 norm 영상 복원 방식을 제안한다. 임의의 분포를 갖는 첨가 노이즈를 효율적으로 제거하기 위해 정규화 완화 $l_2$ 함수와 정규화 완화 $l_4$ 함수를 결합한 새로운 혼합 norm 정규화 완화 함수가 유도된다. 각 완화 함수의 완화도를 제어하기 위해 개별적인 정규화 매개 변수가 정의되고, 정규화 완화 $l_2$ 함수와 정규화 완화 $l_4$ 함수의 상대적 기여도를 제어하기 위한 혼합 norm 정규화 매개 변수가 kurtosis를 이용해 정의된다. 안정적인 해를 얻기 위해 반복기법이 사용되었으며, 이들의 수렴 여부가 분석되었다. 다양한 분포를 갖는 첨가 노이즈가 실험에 사용되었으며, 이를 통해서 제안된 방식의 성능을 평가할 수 있었다.
본 논문에서는 상관함수와 최소자승 기법에 기반하여 단일 음원의 위치가 원거리 혹은 근거리 모두 가능한 경우, 이에 상관없이 닫힌 형태로 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 최근 균일 환영 배열에서 상호상관함수를 이용하여 원거리 단일 음원의 위치를 2차원으로 추정하는 기법이 제안되었으며, 이를 확장하여 근거리 단일 음원의 위치를 3차원으로 추정하는 기법이 제안되었다. 그러나 기존 기법은 음원의 위치가 원거리, 혹은 근거리로 제한된 상황만 다루고 있다. 반면 제안 기법은 먼저 원거리 음원으로 가정하여 거리 독립적으로 방위와 고각을 구하고 이후 거리 추정에서 원거리와 근거리 음원을 구분하여 혼합 환경에 적용가능하다. 시뮬레이션에서는 두 가지 경우 모두에 대해 실험하여 제안 기법의 타당성을 검증하였다.
In this paper, we investigate survivability in wavelength division multiplexing (WDM) mesh networks and propose a new algorithm called improved shared-path protection (ISPP) to completely tolerate the double-link failures. Compared with previous algorithms for protecting double-link failures, i.e., shared-path protection (SPP) and shared-link protection (SLP), the advantage of ISPP is to allow primary paths and backup paths to share the mixed wavelength-links based on the proposed new rules in which some primary wavelength-links can be changed to mixed wavelength-links, which can be shared by primary paths and backup paths. In addition, some mixed wavelength-links also can be shared by different backup paths for saving resources. Simulation results show that ISPP algorithm performs better in resource utilization ratio and blocking probability than conventional SPP and SLP algorithms.
A mixed method between $H_2\;and\;H_{\infty}$ control are widely applied to systems which has parameter perturbation and uncertain model to obtain an optimal robust controller. Brushless Direct Current (BLDC) motors are widely used for high performance control applications. Conventional PID controller only provides satisfactory performance for set-point regulation. However, with the presence of nonlinearities, uncertainties and perturbations in the system, conventional PID is not sufficient to achieve an optimal robust controller. This paper presents an approach to ease designing a Mixed $H_2/H_{\infty}$ PID controller for controlling speed of Brushless DC motors and the genetic algorithm is used to solve the optimized problems. Numerical results are shown to prove that the performance in the proposed controller is better than that in the optimal PID controller using LQR approach.
In this paper, an integrated navigation system based on GPS(Global Positioning System) and Dead-Reckoning (DR) is designed. For the calibration of DR, a self-calibration method and a GPS-based calibration method are proposed. From the field-test results, it is shown that DR can be successfully calibrated by the two proposed calibration methods. Also, a cascaded filter approach and a mixed-measurement algorithm are employed for GPS/DR integration. By using the newly proposed mixed-measurement algorithm, it is shown in simulation that the position error becomes smaller than by using only DR even if the number of visible GPS satellites is less than 4.
This paper proposes a separation of mixed signals by using the robust independent component analysis(RICA) based on neural networks. RICA is based on the temporal correlations and the second order statistics of signal. This method e is applied for improving the analysis rate and speed in which the sources have very small or zero kurtosis. The proposed method has been applied for separating the 10 mixed finger prints of $256{\times}256$-pixel and the 4 mixed images of $512{\times}512$-pixel, respectively. The simulation results show that RICA has the separating rate and speed better than those using the conventional FP algorithm based on Newton method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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