International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권6호
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pp.818-827
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2008
In this paper, we propose a new noise estimation and reduction algorithm for stationary and nonstationary noisy environments. This approach uses an algorithm that classifies the speech and noise signal contributions in time-frequency bins. It relies on the ratio of the normalized standard deviation of the noisy power spectrum in time-frequency bins to its average. If the ratio is greater than an adaptive estimator, speech is considered to be present. The propose method uses an auto control parameter for an adaptive estimator to work well in highly nonstationary noisy environments. The auto control parameter is controlled by a linear function using a posteriori signal to noise ratio(SNR) according to the increase or the decrease of the noise level. The estimated clean speech power spectrum is obtained by a modified gain function and the updated noisy power spectrum of the time-frequency bin. This new algorithm has the advantages of much more simplicity and light computational load for estimating the stationary and nonstationary noise environments. The proposed algorithm is superior to conventional methods. To evaluate the algorithm's performance, we test it using the NOIZEUS database, and use the segment signal-to-noise ratio(SNR) and ITU-T P.835 as evaluation criteria.
영상신호는 신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되어지며, 이러한 신호를 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음을 제거하기 위한 캐스케이드 필터 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 잡음검출과 잡음제거 등 두 과정으로 구성되었으며, 잡음검출을 위하여 마스크의 분산과 중앙화소에 의한 분산을 이용하였다. 또한, 잡음신호에 대해서 스위칭 self adaptive weighted median 필터로 처리한 후, 변형된 가중치 알고리즘을 적용하여 제거하였다. 제안한 알고리즘은 잡음신호만을 제거하고 비잡음신호는 그대로 보존하여, 우수한 에지 보존특성 및 잡음제거 능력을 나타내었다.
사무실에서 사용되는 소용량 무정전진원 장치(UPS : Uninterruptible Power Supply)는 대부분의 소음이 냉각팬을 통하여 발생되고 있는데, 이와 같이 장치의 여러 방향으로 방사되는 소음의 능동적 소음제어를 위해서는 FXLMS(Filtered-x LMS) 알고리즘에 기초를 둔 다중채널 방식의 FXLMS(multiple-channel FXLMS) 알고리즘의 사용이 적당하다. 본 논문에서는 사무실에서 주로 사용되는 소용량 UPS의 소음 발생 특성을 분석하고 다중채널 방식 MRMO(Multiple-Reference/Multiple-Output) FXLMS 알고리즘을 적용하여 방사상으로 전파되는 UPS의 소음을 저감시키기 위한 능동 소음 제어를 수행하고 이의 소음저감 특성을 고찰한다.
본 논문에서는 거리측정, 로그전력, 실효치 방법에 의하여 유성음, 무성음, 묵음 구간을 검출하여, 서브밴드 필터에 의한 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 각 프레임에서 서브밴드 필터를 사용하여 잡음으로 오염된 음성신호로부터 백색잡음 및 도로잡음의 스펙트럼을 차감하는 방법이다. 본 실험에서는 Aurora-2 데이터베이스에 포함된 음성신호와 잡음신호를 사용하여 스펙트럼 차감 알고리즘의 결과를 나타낸다. 잡음에 의하여 오염된 음성신호에 대하여 신호대잡음비를 사용하여 본 알고리즘이 유효하다는 것을 확인한다. 실험으로부터 백색잡음에 대하여 평균 2.1 dB, 도로잡음에 대하여 평균 1.91 dB의 출력 신호대잡음비가 개선된 것을 확인할 수 있었다.
In this paper, the SEM image processing system based on PC is designed, and a new noise reduction filtering algorithm is proposed. The SEM image obtained in semiconductor processing line is sensitive to noise, the weighted-D filter can remove uniform and Gaussian noise effectively, but can not remove impulse noise properly, A new improved filtering algorithm is proposed to reduce mixed-noise. The performance of the proposed filter is quantitatively evaluated by use of the normalized mean square errors (NMSE). The experimental results show that the performance of the proposed filter is obtained between 0.96 and 2.5 times better than that of weighted-D filter in NMSE evaluation.
PURPOSES : We propose a parameter-setting-free harmony-search (PSF-HS) algorithm to determine the individual sound power levels of noise sources in the cases of industrial or road noise environment. METHODS :In terms of using methods, we use PSF-HS algorithm because the optimization parameters cannot be fixed through finding the global minimum. RESULTS:We found that the main advantage of the PSF-HS heuristic algorithm is its ability to find the best global solution of individual sound power levels through a nonlinear complex function, even though the parameters of the original harmony-search (HS) algorithm are not fixed. In an industrial and road environment, high noise exposure is harmful, and can cause nonauditory effects that endanger worker and passenger safety. This study proposes the PSF-HS algorithm for determining the PWL of an individual machine (or vehicle), which is a useful technique for industrial (or road) engineers to identify the dominant noise source in the workplace (or road field testing case). CONCLUSIONS : This study focuses on providing an efficient method to determine sound power levels (PWLs) and the dominant noise source while multiple machines (or vehicles) are operating, for comparison with the results of previous research. This paper can extend the state-of-the-art in a heuristic search algorithm to determine the individual PWLs of machines as well as loud machines (or vehicles), based on the parameter-setting-free harmony-search (PSF-HS) algorithm. This algorithm can be applied into determining the dominant noise sources of several vehicles in the cases of road cross sections and congested housing complex.
The noise reduction algorithm using the non-local means (NLM) approach is very efficient in nuclear medicine imaging. In this study, the applicability of the NLM noise reduction algorithm in single-photon emission computed tomography (SPECT) images with a brain phantom and the optimization of the NLM algorithm by changing the smoothing factors according to various reconstruction methods are investigated. Brain phantom images were reconstructed using filtered back projection (FBP) and ordered subset expectation maximization (OSEM). The smoothing factor of the NLM noise reduction algorithm determined the optimal coefficient of variation (COV) and contrast-to-noise ratio (CNR) results at a value of 0.020 in the FBP and OSEM reconstruction methods. We confirmed that the FBP- and OSEM-based SPECT images using the algorithm applied with the optimal smoothing factor improved the COV and CNR by 66.94% and 8.00% on average, respectively, compared to those of the original image. In conclusion, an optimized smoothing factor was derived from the NLM approach-based algorithm in brain SPECT images and may be applicable to various nuclear medicine imaging techniques in the future.
Recently, many active noise control (ANC) systems, which employ the adaptive filter controlling method, have been reported for eliminating unwanted noise. ANC systems based on the filtered-X least mean square (FXLMS) algorithm have a problem with compensating the acoustic feedback of secondary route. It is difficult to apply the real time, because transfer function of secondary route must be measured by off-line method to solve this problem. In this paper, we propose the ANC system that applies a correlation LMS(CLMS) algorithm for improving a problem of transfer function measurement. The proposed algorithm is based on input of road noise. The proposed ANC systems have an advantage of real-time process without degradation of performance, although there are many calculation compared with FXLMS algorithm.
In this paper, we propose a novel adaptive feedforward controller for periodic disturbance and noise cancellation, with a frequency tracking capability. It can be added to an existing feedback control system without altering the original closed-loop characteristics, which is based on adaptive algorithm. We introduce novel algorithm "Constrained AFC(adaptive feedforward controller) algorithm" that increase the convergence region regardless of the delay in the closed loop system. In the algorithms, coefficients of the controller are adapted using the residuals of constrained structure which are defined in such a way that the coefficients become time invariant. The proposed algorithm not only estimate the magnitude and phase of the tonal disturbance and noise but also track the frequency of the tone, which changes in quasi-static manner. The frequency tracking algorithm uses the instantaneous frequency approach based on Hilbert transform. A number of computer simulations have been carried out in order to demonstrate the effectiveness of proposed method under various conditions.
본 논문은 심박에 동기화된 맥파 즉 PPG신호를 측정하고, 신호에 동잡음이 포함 되어있는지를 판단하는 방안을 제안한다. 피 측정자의 움직임에 의한 동잡음은 PPG신호를 심각하게 왜곡한다. 따라서 신호에 동잡음이 포함되었는지 판단하는 신호처리 방법이 요구된다. 본 논문에서는 측정하는 PPG신호에 동잡음이 포함되어있는지를 판단하기 위해 국소푸리에변환 대신 웨이블릿 변환을 이용하여 결정하는 신호처리 방법을 제안한다. 또한, 다양한 웨이블릿 중에서 피실험자의 PPG 신호에 적응된 웨이블릿 선택하였다. 실험에서 사용자가 측정 전체 시간 대비 20%, 30% 시간동안 임의의 움직임을 통해 동잡음을 포함시킨 경우 제안한 신호처리 방법을 이용한 결과 사용자가 동잡음을 포함시킨 모든 구간을 동잡음이 포함된 구간으로 판단하였으며, 고정 웨이블릿 방법보다 더 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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