The radiated noise of the excavator is composed of the various noise sources such as the diesel engine, cooling fan and hydraulic system, so the noise reduction for each noise source is required. In this study, the source contribution analysis for these principal noise sources is performed by using the noise source removal method. And to reduce the noise due to each one, the various experiments and analyses are studied. On the basis of these results, the proper noise reduction countermeasures are derived to develop the excavator satisfied the $2^{nd}$ noise regulation of EU.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.2928-2947
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2015
Adaptive Gaussian filter (AGF) is a recently developed switching filter to remove salt and pepper noise. AGF first directly identifies pixels of gray levels 0 and 255 as noise pixels, and then only restored noise pixels using a Gaussian filter with adaptive variance based on the estimated noise density. AGF usually achieves better denoising effect in comparison with other filters. However, AGF still fails to obtain good denoising effect on images with noise-free pixels of gray levels 0 and 255, due to its severe false alarm in its noise detection stage. To alleviate this issue, a modified version of AGF is proposed in this paper. Specifically, the proposed filter first performs noise detection via an image block based noise density estimation and sequential noise density guided rectification on the noise detection result of AGF. Then, a modified Gaussian filter with adaptive variance and window size is used to restore the detected noise pixels. The proposed filter has been extensively evaluated on two representative grayscale images and the Berkeley image dataset BSDS300 with 300 images. Experimental results showed that the proposed filter achieved better denoising effect over the state-of-the-art filters, especially on images with noise-free pixels of gray levels 0 and 255.
Just as the vibration modes of a beam are dependent on its end constraints or boundary conditions. Vibration modes of a tire are dependent on its patch and spindle constraints. This dependence is key to understanding the dynamic properties of a tire and is apparent in various analytical and experimental investigations in the literature. One of the main task in a modal analysis is the measurement of the Frequency Response Function (FRFs). Because all the subsequent analysis is based on these FRFs, their quality is critically important in obtaining accurate modal parameter estimates. In rotating systems, FRFs are frequently contaminated by harmonic peaks related to such factors as imbalance, misalignment. This harmonic peaks appear in the FRFs as sharp spikes, which can be erroneously treated in modal curve-fitting procedures as structural modes. The harmonic peaks removal method is demonstrated by application to modal analysis on rotating tires. The results show substantial improvement in FRF quality.
DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용한 영상 합성 시에 발생하는 경계 잡음은 원래 전경 영역에 속하던 화소가 배경으로 흩어져 나와 생성된 잡음이며, 이는 주로 참조 영상과 깊이지도 간 경계 불일치나 참조 영상에서의 블러링 때문에 발생된다. 영상 합성 과정에서 발생된 홀 영역은 일반적으로 주위 화소를 이용하여 채워지게 되므로, 홀에 인접한 경계 잡음은 합성 영상의 화질을 저하시키는 주요 원인으로 작용한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 깊이지도의 전처리를 이용한 새로운 경계 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기존의 전처리 기법들은 경계 불일치에 따른 경계 잡음의 제거를 위해 참조 영상과 깊이지도의 경계가 일치되도록 깊이지도를 수정한다. 그러나 대부분의 기존 기법들이 신호 기울기 기반의 단순 경계 탐색 알고리즘에 기반을 두고 있어 블러링이 존재하는 경계에서는 탐색 성능의 저하가 나타난다. 제안 알고리즘은 이의 해결을 위해 2단계 경계 탐색을 이용함으로써 이행 영역과 배경 영역 간 경계를 보다 효과적으로 탐색할 수 있는 구조를 제안하였다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 우수한 경계 잡음 제거 성능을 가짐을 보인다.
최근 IoT 기술과 AI의 발전에 따라 다양한 분야에서 무인화와 자동화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상처리 과정에서 잡음 제거는 영상의 품질 또는 시스템의 정확성과 신뢰성에 큰 영향을 미치는 과정으로 다양한 연구가 진행되고 있으나, 영상에서 임펄스 잡음의 밀도가 높은 영역에 대한 영상을 복원하기 어렵다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 영상에서 임펄스 잡음 훼손된 영역을 복원하기 위해 부분 마스크와 라그랑지 보간법에 기반한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.
현대 사회는 4차 산업혁명과 IoT 기술의 발전으로 폭넓은 분야에 다양한 디지털 기기들이 보급되고 있다. 하지만 영상을 획득하거나 전송하는 과정 등에서 잡음이 발생하여 정보를 훼손할 뿐 아니라, 시스템에 영향을 끼쳐 오류와 잘못된 동작을 일으킨다. 영상 잡음 중 대표적인 잡음으로 AWGN이 있다. 잡음을 제거하기 위한 방법으로 선행연구가 진행되어져 왔고 그 중 대표적인 방법으로 AF, A-TMF, MF 등이 있다. 기존의 필터들은 영상의 특성을 고려하기 어려워 고주파 성분이 많은 영역에서는 스무딩 현상이 발생한다는 단점이 있다. 따라서 제안한 알고리즘은 고주파영역에서도 효과적으로 잡음을 제거하기 위해 표준편차 분포도를 구한 후, 커브 피팅 방식을 이용한 라플라스 분포의 확률밀도함수 가중치를 적용하여 최종 출력을 구한다.
The study about a drainpipe of water closet was performed as reduction plan on drainage noise for water closet, which of noise in plumbing systems was being indicated the major point at issue in apartment houses. A drainpipe of water closet is divided into a sleeve, a joint elbow and a traversing pipe, through the result of experiment, for an effective noise reduction in a drainpipe a threefold joint elbow is proposed among parts. And through the experiment of performance with glasswool, the removal of glasswool should be in the economical efficiency aspect.
In this paper, we propose a mesh smoothing method for mesh models with noise. The proposed method enables not only the removal of noise from the vertexes but the preservation and smoothing of shape recognized as edges and comers. The magnitude ratio of 2D area and 3D volume in mesh data is adopted for the smoothing of noise. Comparing with previous smoothing methods, this method does not need many iteration of the smoothing process and could preserve the shape of original model. Experimental results demonstrate improved performance of the proposed approach in 3D mesh smoothing.
Pulse oximetry, which monitors non-invasively the oxygen saturation in blood, is influenced by patient's respiration, movement or a factor of an environment. Specially, it's difficult to measure a PPG (Photoplethsmography) signal from the moving patient because of the motion artifact. Accordingly, it is required to extract the pure PPG signal from the PPG signal to measure oxygen saturation. In this paper, we propose an adaptive noise canceller to improve the performance of motion artifact removal. Then we design a hardware system for real time monitoring of the oxygen saturation. The proposed algorithm estimates the slope of transition rate between two different wavelength signals.
Terrestrial LiDAR data contains outliers which do not need in processing purpose. That is inefficient in the aspect of productivity. These noise requires manual process to be removed, which causes inefficiency in aspect of productivity. The purpose of this research is to demonstrate a possibility of automatic outlier removal of LiDAR data using 3D Tensor Voting method. For this, we presented in this article about the procedure to perform the application of Tensor Voting algorithm to the real data from terrestrial LiDAR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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