• 제목/요약/키워드: SNR estimation

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훈련심볼의 위상 반전과 전치순환을 이용한 주파수 오프셋의 계산방법 (A Joint Frequency Offset Measurement Using Inversely Repeated Training Symbol and Cyclic Prefix)

  • 김준우;박윤옥;김환우
    • 한국통신학회논문지
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    • 제36권7A호
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    • pp.627-634
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    • 2011
  • 본 논문에서는 OFDM 시스템에서 주파수 오프셋을 측정하는 방법을 제안하였다. 주파수 오프셋 fractional part를 알기 위해서는 동일하게 반복되는 패턴의 위상차를 측정하면 되는데, OFDM 시스템의 전치순환(cyclic prefix)나 훈련심볼의 반복특성을 이용하면 효과적인 주파수 오프셋의 측정이 가능하다. 두 방법 모두 낮은 SNR 상황에서 주파수 오프셋을 측정하면 잡음의 영향으로 측정 오차가 발생하는데, 반복 패턴의 부호가 바뀌는 구조의 훈련심볼을 이용해 측정한 주파수 오프셋과 전치순환을 이용해 측정한 주파수 오프셋의 평균을 취하면 주파수 오프셋을 더 정확하게 측정하는 것이 가능하다. 이렇게 반복 패턴의 부호가 바뀌는 훈련심볼로는 IEEE 802.16m IMT-advanced WiMax의 primary advanced preamble (PA-preamble)이 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.16m 시스템에서 부호가 바뀌며 반복되는 훈련심볼과 전치순환을 모두 이용해 주파수 오프셋을 정확하게 측정하는 방법을 제시하였다.

음성 향상을 위한 최소값 제어 음성 존재 부정확성의 추적기법 (Minima Controlled Speech Presence Uncertainty Tracking Method for Speech Enhancement)

  • 이우정;장준혁
    • 한국음향학회지
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    • 제28권7호
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    • pp.668-673
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    • 2009
  • 본 논문에서는 최소값 제어 음성 존재 부정확성의 추정기법을 이용한 음성 향상 기법을 제안한다. 기존의 음성 존재 부정확성 추정기법에서는 간단한 a posteriori SNR에 근거하여 프레임, 채널마다 다른 a priori음성 부재 확률값을 결정하여 음성 부재 확률 계산에 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 기존 음성 존재 부정확성 추적방법과는 달리 최소값 제어방법을 이용하여 주파수성분별 최소값에 근거한 강인한 a priori음성 부재 확률값 추정방법을 통해 음성 부재 확률에 적용하여 음성을 향상시킨다. 제안된 음성 향상 기법은 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)를 이용하여 평가하였고 기존의 음성 존재 부정확성 추적방법보다 향상된 결과를 나타내었다.

DVB-RCS 터보코드 기반의 반복 위상 추정 기법 (Iterative Phase Estimation based on Turbo Code for DVB-RCS systems)

  • 류중곤;허준;김판수;오덕길;이호진
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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    • pp.77-80
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    • 2005
  • In this paper, we introduce the efficient carrier phase estimating algorithm collaborate with the channel decoder of turbo coded QPSK modulation for mobile DVB-RCS systems. At low SNR, the phase estimation using soft information of turbo decoder is able to improve power efficiency because of achieving the good synchronization. We investigate performance of external single estimator and internal multiple estimator in the PSP (Per Survivor Processing) manner over AWGN channel. For phase estimation, the LMS (Least Mean Square) scheme is considered. Three different APP-based methods are also proposed.

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3차 통계기법과 서브밴드 적응 필터링을 이용한 시간 지연 추정 (Time Delay Estimation using Third-order Statistics and Subband Adaptive Filtering)

  • 박현석;남상원
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.907-910
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    • 2001
  • In this paper, we address a new time delay estimation method using third-order statistics and subband adaptive filtering to improve the accuracy of target detection for acoustic backscattered signals in a noise interference environment. Each reference and primary signals are decorrelated using the multiresolution analysis framework through a M-band discrete wavelet transform(M-DWT). Then noise effect can be reduced. Here, time delays are estimated iteratively in each subband using two different adaptation mechanisms that minimize the mean squared error (MSE) between the references and primary signal. More specifically, third-order cumulants and projection cross-correlation(PCC) criterion are utilized to achieve an effective SNR improvement for the time delay estimation.

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근전도의 패턴분류와 근력 추정에 관한 연구 (A Study on the Pattern Classification of EMG and Muscle Force Estimation)

  • 권장우;장영건;정동명;홍승홍
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제13권1호
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    • pp.1-8
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    • 1992
  • In the field of prosthesis arm control, the pattern classification of the EMG signal is a required basis process and also the estimation of force from collected EMG data is another necessary duty. But unfortunately, what we've got is not real force but an EMG signal which contains the information of force. This is the reason why we estimate the force from the EMG data. In this paper, when we handle the EMG signal to estimate the force, spatial prewhitening process is applied from which the spatial correlation between the channels are removed. And after the orthogonal transformation which is used in the force estimation process, the transformed signal Is inputed into the probabilistic model for pattern classification. To verify the different results of the multiple channels, SNR(signal to noise ratio) function is introduced.

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채널추정 오차에 강인한 적응형 MIMO 신호처리 기법 (Adaptive MIMO Switching Algorithm Robust for Channel Estimation Error)

  • 최준성;은창수
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제47권6호
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    • pp.51-57
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    • 2010
  • 본 논문에서는 다중 안테나 시스템에서의 전송률과 안정성 측면에서의 최적의 성능을 발휘하기 위해 채널 추정오차에 강인한 적응형 다중입출력(MIMO) 스위칭 알고리즘을 제안한다. 제안된 논문은 무선 채널의 추정 오차에 대한 강인성을 확보하기 위하여 가변형 패킷오류 예측 방식에 기반을 두었으며, 기존의 MIMO 스위칭 방식에 비해 스펙트럼 효율이 약 8% 이상 증대 됨을 확인할 수 있었다.

H.264/AVC용 고속 다중 참조영상 움직임 예측 알고리즘 (Fast Multi-Frame Motion Estimation Algorithm for H.264 Video Coding)

  • 변주원;최진하;김재석
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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    • pp.795-796
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    • 2008
  • H.264/AVC standard adopts multiple reference frames for motion estimation. This method improves coding efficiency, but it increases complexity of encoder. In this paper, we propose a algorithm that reduces the search range by using the correlation of motion vector. Consequently, motion estimation processing time is 47.5% when compared with standard of five reference frames, and SNR and bitrate are better than that of standard of three multi reference frames.

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음성 에너지 분포 처리와 에너지 파라미터를 융합한 음성 인식 성능 향상 (Voice Recognition Performance Improvement using a convergence of Voice Energy Distribution Process and Parameter)

  • 오상엽
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권10호
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    • pp.313-318
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    • 2015
  • 전통적인 음성 향상 방법은 잘못된 잡음의 추정에 따라 남아있는 잡음이 발생하여 음성 스펙트럼을 왜곡하거나 음성 프레임을 찾지 못하여 음성 인식 성능을 저하시키는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 음성 에너지 분포 처리와 음성 에너지 파라미터를 융합한 음성 검출 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 음성 에너지를 최대화시켜 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 이용하였다. 또한, 음성 신호의 특징 파라미터 중에서 작은 값을 가지는 로그에너지 특징의 구간에서는 큰 에너지를 가지는 구간에 비해 상대적으로 로그에너지 값을 더 많이 키워서 잡음이 포함한 음성신호의 로그에너지 특징의 크기와 비슷하게 하여 훈련과 인식 환경의 불일치를 융합으로 인해 줄여준다. 인식 실험 결과 기존 방법에 비해 향상된 인식 성능을 확인할 수 있었으며, car 잡음 환경의 음성 구간 적중률은 낮은 SNR구간인 0dB과 5dB에서는 97.1%와 97.3%의 정확도를 보였으며, 높은 SNR구간인 10dB와 15dB에서는 98.3%, 98.6%의 정확도를 보였다.

프레임 신뢰도 가중에 의한 강인한 음성인식 (Frame Reliability Weighting for Robust Speech Recognition)

  • 조훈영;김락용;오영환
    • 한국음향학회지
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    • 제21권3호
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    • pp.323-329
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    • 2002
  • 본 논문에서는 임의의 시점에서 발생하여 음성 신호의 일부분을 심하게 손상시키는 시간선택 잡음 (time-selective noise)을 보상하기 위한 프레임 신뢰도 가중 방법을 제안한다. 음성 프레임들은 서로 다른 정도의 신뢰도를 갖으며, 신뢰도는 프레임의 신호대잡음비 (signal-to-noise ratio)에 비례한다. 잡음이 일정한 경우에는 무음구간에서 획득한 잡음 정보를 이용하여 프레임의 신호대잡음비 추정이 용이하나, 시간선택 잡음은 잡음추정이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 프레임 신뢰도를 추정하기 위해 깨끗한 음성의 통계적 모델을 사용하였다. 제안한 MFR (model-based frame reliability) 방법은 탐조 모델의 평균 벡터열과 입력 MFCC (mel-frequency cepstral coefficient) 특징 벡터 열의 역변환에 의해 얻은 필터뱅크 에너지를 이용하여 프레임 신호대잡음비를 근사한다. 다양한 버스트 (burst) 잡음에 대한 인식 실험 결과, 제안한 방법은 프레임의 신뢰도를 효과적으로 나타낼 수 있었으며, 이 신뢰도를 우도 계산에서 가중치로 적용하여 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.

잡음환경에서 음성인식 성능향상을 위한 바이너리 마스크를 이용한 스펙트럼 향상 방법 (Method for Spectral Enhancement by Binary Mask for Speech Recognition Enhancement Under Noise Environment)

  • 최갑근;김순협
    • 한국음향학회지
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    • 제29권7호
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    • pp.468-474
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    • 2010
  • 음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널잡음에 의한 왜곡이다. 일반적으로 배경잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 받게 한다. DSR (Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이와 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 잡음제거 알고리듬이 사용되고 있으나 낮은 SNR환경에서 부정확한 잡음추정으로 발생하는 스펙트럼 손상과 잔존 잡음은 음성인식기의 인식환경과 학습 환경의 불일치를 만들게 되어 인식률을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 잡음제거 알고리듬으로 MMSE-STSA 방법을 사용하였고 손상된 스펙트럼을 보상하기 위해 Ideal Binary Mask를 이용하였다. 잡음환경 (SNR 15 ~ 0 dB)에 따른 실험결과 제안된 방법을 사용했을 때 향상된 스펙트럼을 얻을 수 있었고 향상된 인식성능을 확인했다.