In this paper, we propose an algorithm that improves a tone quality of a noisy audio signal in order to enhance a Performance of perceptual filter using noise energy control. Most of the algorithms which were proposed by the other researchers usually applied a filter using the noise energy acquired from a silent range. In this case. the improvement rate of tone quality decreases if the noise energy is changed by the magnitude or environment variation in a signal frame. But the Proposed method Provides the means to find a food estimated noise through energy control of the estimated noise which is obtained from a silent range. Also we can get the enhancement of tone qualify in low frequency band unlike other methods. To show the performance of the Proposed algorithm, various input signals which had a different signal-to-noise ratio (SNR) such as 5dB, l0dB, 15dB and 20dB were used to test the proposed algorithm. With the proposed algorithm, we could confirm the enhancement of tone quality in terms of segmental SNR (SSNR). noise-to-mask ration (NMR) and mean opinion score (MOS) test.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.671-673
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2016
In image data, noise occurs due to various external factors in the process of obtaining and transmitting. There are various types of noise according to the cause and form and research to remove this noise is being continued. Therefore the study suggested a way to filter to restore images damaged by salt and pepper noise which preserves non-noise signal and processes noise signal by expanding mask size according to the local mask noise density. In addition, as an objective evaluation standard of improvements, the study used PSNR(peak signal to noise ratio) to compare with previous methods.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.22
no.1
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pp.41-45
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1985
A degradation of the signal-to-noise ratio (SNR) in a digital moving target indicator system (DMTI System) can be Improved by weighting of the DMTI output pulses before the integration process. and it Is shown that the signal-to-noise ratio Is unproved as the nunlber of delay line cancellers. It is Known that signal-to-noise ratio obtained with optimum weighting is greater than that obtained with binomial weighting. An improvement performance of the signal-to-noise ratio for each case is presented through the results or a computter simulation.
In multi-dimensional magnetic resonance imaging, data is obtained in the spatial frequency domain. Since the signal variation in the spatial frequency domain is much larger than that in the spatial domain, analog-to-digital converts with wide conversion bits are required. In this paper, the quantization noise in magnetic resonance imaging is analyzed. The signal-to-quantization noise ratio(SQNR) in the reconstructed image is derived from the level of quantization in the data acquisition. Since the quantization noise is proportional to the signal amplitude, it becomes more dominant in high field imaging. Using the derived formula the SQNR for several MRI systems are evaluated, and it is shown that the quantization noise can be a limiting factor in high field imaging, especially in three dimensional imaging in magnetic resonance imaging.
PIV (particle image velocimetry) systems use a camera to take snapshots of particles carried by a fluid at some precise instants. Signal processing methods are then used to compute the flow velocity field. In this paper, the design of the camera objective (optics) is addressed. The optimization is done in order to maximize the signal-to-noise ratio of in-focus particles. Four different kinds of noise are considered: photon shot noise, thermal and read noise, background glow shot noise, and noise made by the other particles. A semi-empirical model for the lens aberrations of a two-doublet objective is first addressed, since further, it is shown that lens aberrations (low f-value $f_{\#}$) should be used instead of the Fraunhofer diffraction (high f-value) for the fitting of the particle image size with the pixel size. Other important conclusions of the paper include the expression of optimum values for the magnification M, for the exposure period $\tau$ and for the pixel size $\xi$.
Yoo, Seungsoo;Yeom, Dong-Jin;Jee, Gyu-In;Kim, Sun Yong
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.8
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pp.890-894
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2014
In this paper, we derive the CRLB (Cramer-Rao Lower Bound) of effective carrier-to-noise power ratio ($C/N_0$) estimation for a GPS (Global Positioning System) L1 C/A (Coarse/Acquisition) signal under band-limited white noise jamming environments. The quality of a received GPS signal is commonly described in terms of its $C/N_0$, implying that the noise is white and thus can be described by scalar noise density. However, if some intentional interference is received to a victim GPS receiver, then the $C/N_0$ is no longer the efficacious performance indicator. The correct and straightforward measurement to analyze the receiving situation is the effective $C/N_0$. In this paper, we consider a band-limited white noise jamming whose bandwidth is 2MHz and is the same as one of the first null-to-null bandwidth of the GPS L1 C/A signal.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.7
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pp.1571-1576
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2013
This paper proposes an improvement algorithm of signal-to-noise ratios (SNRs) for speech signals under noisy environments. The proposed algorithm first estimates the SNRs in a low SNR, mid SNR and high SNR areas, in order to improve the SNRs in the speech signal from background noise, such as white noise and car noise. Thereafter, this algorithm subtracts the noise signal from the noisy speech signal at each bands using a spectrum sharpening method. In the experiment, good signal-to-noise ratios (SNR) are obtained for white noise and car noise compared with a conventional spectral subtraction method. From the experiment results, the maximal improvement in the output SNR results was approximately 4.2 dB and 3.7 dB better for white noise and car noise compared with the results of the spectral subtraction method, in the background noisy environment, respectively.
A method was studied which simulate signal and noise for magneto-optical disk drive system Recorded mark patterns and incident laser beam were modeled and discretized. Using them readout waveformj and amplitude were simulated. Adding Gaussian random noise to the readout signal and executing one dimensional discrete FFT (Fast Fourier Transform) algorithm signal and noise spectrum was estimated. From the spectrum, CNR (Carrier to Noise Ratio) was obtained.
The original DANTE sequence and its variations have limitation in excitation profile (a sinc function-like excitation) due to the finite duration of the DANTE pulsetrain. This sinc function-like selection profile excites only a small fraction of the spins in the pixel thereby results in poor signal to noise ratio (only about ${\sim}1%$ of normal MR imaging sequence). Therefore, this poor signal to noise ratio (SNR) has been the main drawback of the original DANTE sequence. To improve the signal to noise ratio, phases of individual RF pulses in the DANTE pulse train were modulated so that more spins in the object were excited ($1{\sim}3$). We have introduced a new FM (Frequency Modulation) DANTE sequence and analyzed the signal intensity and excitation profiles.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.18
no.4
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pp.1050-1056
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1994
When a vibration data for a rotating machine such as a pump or a compressor is concerned, the frequency fluctuation of the energy contents at an instant time may provide useful information on understanding the vibration characteristics of the rotating machinery, rather than the averaged energy distribution along the frequency axis. Especially, when a periodic signal has different spectral contents, the approach to use the averaged frequency distribution, called the normal frequency analysis, may not be appropriate to extract vibration source characteristics of the structure. This paper introduces a way to analyze the signal based on an instant time. In order to evaluate the performance of the various approach, the investigatation compares three different algorithms which are frequently implemented in the instantaneous frequency analysis. Also for the noise effect embodied in the true signal, various cases for different SN ratio have been examined. The result shows that the noise level is crucial to evalute the instantaneous frequency analysis. In order to implement the instantaneous frequency analysis, the extraction of the relevant information from the measured signal should have the high S/N ratio, i, e., 40 dB or above.
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