Sound power is one of the most significant factors to predict and assess noise from sound source. However, many researchers developed indirect methods to calculate the sound power with noise level because it is impossible to measure sound power directly while a train is running. In this paper, we proposes a method to estimate separately each sound power for rolling noise and propulsive noise with the noise emitted from rolling stocks and verifies the validity of the estimation method using other sound power estimation formula.
One of the major problems for accurate channel estimation in power line communication systems is impulsive noise. Traditional channel estimation algorithms are based on the assumption of Gaussian noise, or the need to locate the positions of impulsive noise. The algorithms may lose optimality when impulsive noise exists in the channel, or if the location estimation of impulsive noise is inaccurate. In the present paper, an effective channel estimation algorithm based on a robust cost function is proposed to mitigate impulsive noise. The proposed method can provide a closed-form solution, and the application of robust estimation theory enables the proposed method to be free from localization of impulsive noise and thus can guarantee that the proposed method has better performance. Simulations verified the proposed algorithm.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권2호
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pp.41-51
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2014
This paper describes a method to estimate the noise power using the minimum statistics approach, which was originally proposed for audio processing. The proposed minimum statistics-based method separates a noisy image into multiple frequency bands using the three-level discrete wavelet transform. By assuming that the output of the high-pass filter contains both signal detail and noise, the proposed algorithm extracts the region of pure noise from the high frequency band using an appropriate threshold. The region of pure noise, which is free from the signal detail part and the DC component, is well suited for minimum statistics condition, where the noise power can be extracted easily. The proposed algorithm reduces the computational load significantly through the use of a simple processing architecture without iteration with an estimation accuracy greater than 90% for strong noise at 0 to 40dB SNR of the input image. Furthermore, the well restored image can be obtained using the estimated noise power information in parametric image restoration algorithms, such as the classical parametric Wiener or ForWaRD image restoration filters. The experimental results show that the proposed algorithm can estimate the noise power accurately, and is particularly suitable for fast, low-cost image restoration or enhancement applications.
The carrier-to-noise power ratio is a key parameter for determining the reliability of PVT (Position, Velocity, and Time) solutions which are obtained by a GNSS (Global Navigation Satellite System) receiver. It is also used for locking a tracking loop, deciding the re-acquisition process, and processing advanced navigation in the receiver subsystem. The representative carrier-to-noise power ratio estimation schemes are the narrowband-wideband power ratio method (NW), the MM (Moment Method), and Beaulieu's method (BL). The NW scheme is the most classical one for commercial GNSS receivers. It is often used as an authoritative benchmark for assessing carrier-to-noise power estimation schemes. The MM scheme is the least biased solution among them, and the BL scheme is a simpler scheme than the MM scheme. This paper focuses on the less biased estimation with low complexity when the residual phase noise remains, then proposes a novel carrier-to-noise power ratio estimation scheme with low complexity for GNSS receivers. The asymptotic bias of the proposed scheme is derived and compared with others, and the simulation results demonstrate that the complexity of the proposed scheme is lowest among them, while the estimation performance of the proposed scheme is similar to those of the BL and MM schemes in normal and high gained reception environments.
Precise highway traffic noise simulation and reduction require the accurate data for sound power levels omitted by vehicles, varied to road surface, traffic speed, vehicle types and makers, different from countries to countries. In this study, we have elaboratively measured Korea highway traffic noise and parameters affecting noise levels at the nearside carriageway edge. From numerical simulation using the measured results for highway traffic noise, we propose not only two correction factors to enhance the accuracy of Korea highway traffic sound power estimation using ASJ Model-1998 but also its typical power spectrum according to road surface type. The measured and predicted highway traffic noise levels using the proposed sound power show little difference within 1 dB.
The power system frequency plays an important role in monitoring and controlling the power system. The frequency can be measured through discrete Fourier transform (DFT) coefficients of its positive fundamental frequency. The accuracy of the frequency estimate is severely affected by noise in the power system signal and the leakage effect of the negative fundamental frequency in DFT. This paper proposes a DFT-based frequency estimation algorithm to cope with the noise as well as the leakage effect. In this algorithm, two suitable digital filters are introduced to reduce efficiently frequency estimate error due to the noise. These filters are designed to use a digital bandpass filter and a second-degree integrator. The effectiveness of the proposed algorithm in reduction of frequency estimate error is verified through simulations on noise, harmonics and frequency deviation.
Precise highway traffic noise simulation and reduction require the accurate data for sound power levels emitted by vehicles, varied to road surface, traffic speed, vehicle types and makers, different from countries to countries. In this study, we have elaboratively measured domestic highway traffic noise and parameters affecting noise levels at the nearside carriageway edge. From numerical simulation using the measured results for highway traffic noise, we propose not only two correction factors to enhance the accuracy of highway traffic sound power estimation using ASJ Model-1998 but also its typical power spectrum according to road surface type. The measured and predicted highway traffic noise levels using the proposed sound power shows little difference within 1 dB.
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.
In this study, a numerical estimation method for 3D underwater radiated noise pattern using hull vibration and total acoustic power of the vibrating structure in the far-field is proposed. The underwater radiated noise pattern is known to be predicted using the vibration signals and radiation efficiency of each surface patch. But it is very difficult to know radiation efficiency of each surface patch which is one of important factors to calculate the 3D underwater radiated noise pattern. Instead of using radiation efficiency of each patch, the underwater radiated noise level is modified with the total acoustic power of the vibrating structure. The suggested estimation method for underwater radiated noise pattern is discussed with numerical model.
본 논문에서는 주파수 영역에서 음향학적 반향 및 잡음 제거의 통합 시스템을 위한 효과적인 잡음전력 추정 기법을 제안한다. 제안된 방법은 잡음 제거 (NS, noise suppression)가 음향학적 반향 억제 (AES, acoustic echo suppression)의 후처리단으로 결합하여 사용되는 구조에서 발생하는 잡음전력 추정오차를 줄이기 위해 마이크로폰 입력신호의 음성부재확률 (SAP, speech absence probability)을 잡음전력 갱신을 위한 스무딩 (smoothing) 파라미터로 적용한다. 따라서 제안된 기법에서는 반향 억제 후 신호에서 잡음전력 갱신을 위한 SAP를 추출하는 대신 입력신호에 대한 SAP를 NS 알고리즘에 적용함으로서 잡음 제거기가 반향 억제 후 왜곡된 잡음 스펙트럼 구간에서는 잡음전력을 갱신하지 않도록 한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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