본 논문에서는 T-DMB (Terrestrial-Digital Multimedia Broadcasting) 시스템을 위한 E-OCR (Equalization On-Channel Repeater)에서의 채널추정 성능향상을 위한 잡음감소 기법을 제안한다. 일반적으로 E-OCR에서의 채널추정은 파일럿 신호 추출과 채널계수 추정에 의해 수행된다. 채널추정의 성능은 수신 SNR (Signal to Noise Ratio)과 연관되어 추정된 채널계수에 남아있는 잡음성분에 의해 결정되기 때문에, 잔존하는 잡음성분을 감소시키는 것은 매우 중요하다. 이러한 잡음성분을 감소시키기 위해, 주파수 영역에서의 M -point 가중이동평균(weighted moving average)을 기반으로 한 잡음제거 기법을 제안한다. 전산 실험에 의하면, 제안된 방법은 등화 후 SER (Symbol Error Rate) 측면에서 기존의 방법에 비해 2-3 dB의 성능 향상을 보인다.
본 논문에서는 협력 빔형성(Coordinated Multi-Point Coordinated Beamforming : CoMP CB) 시나리오에서 인접한 사용자들 때문에 발생되는 간섭(Inter User Interference : IUI)을 제거하기 위해 사용된 Block Diagonal Geometric Mean Decomposition(BD-GMD)기반의 IUI 제거 알고리즘을 Successive Signal to Leakage plus Noise Ratio(SSLNR) 환경에서의 ZF(Zero-Forcing)에 적용하여 누출 전력을 제거한다. 또 IUI 제거 알고리즘을 사용했을 시 문제가 되는 원하는 신호 전력(Desired signal power)의 크기를 크게 보장할 수 없다는 점을 보완하기 위해 적절한 채널 열 순열(Channel ordering)을 수행하여 원하는 신호의 전력을 높인다. IUI 제거 알고리즘 사용과 적절한 채널 열 순열을 통해 기존의 SSLNR-Zero-Forcing Tomlinson Harashima precoding(ZF-THP) 기법보다 더 나은 비트오류확률(Bit Error Rate : BER)성능을 낼 수 있다.
This paper proposes a robust algorithm for heart rate estimation using remote photoplethysmography (rPPG). The algorithm employs a combination of adaptive filtering and frequency tracking to enhance the signal-to-noise ratio (SNR) and accurately estimate heart rates from facial videos. The LGI dataset, comprising videos of six participants performing various activities (resting, rotation, talk, gym), was utilized for evaluation. The ground truth heart rate was obtained using a CMS50E pulse oximeter, and a 10-second data window with FFT-based frequency analysis was applied to derive reference heart rates. The proposed method detects the face using Mediapipe API, selects the forehead region of interest (ROI), and extracts RGB signals. The signals undergo preprocessing, motion noise removal via adaptive filtering, and heart rate estimation using an adaptive notch filter. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm outperforms existing methods, especially in challenging conditions such as during gym and talk activities.
페이딩 통신로에서의 통신용량은 가우스 잡음 통신로에서의 통신용량보다 줄어든다. 더욱이 정보전송을 위해 신호를 변조할 때에는 통신용량이 더욱 줄어질 것이 예상되거나 이에대한 통신용량값은 구하기가 매우 어렵다. 잡음 통신로에서의 다상 위상변조(M-ary PSK) 신호에 대한 통신용량을 구하는 식은 기존에 유도되어 있는데 복소적분석을 이용하는 관계로 매우 복잡하다. 그러므로 본논문에서는 다상 위상변조 신호의 평균심벌오율을 이용하여 간단하게 통신용량을 구하는 식을 유도하였다. 그리고 유도된 식을 이용하여 가우스 잡음 통신로 뿐만 아니라 Rician 페이딩 통신로와 m-분포 페이딩 통신로에 이TDj서의 다상 위상변조 신호의 통신용량을 각각 구하였다. 본논문에서 구한 가우스 잡음 통신로에서의 통신용량값은 기존 문헌에 구해져 있는 통신용량값과 거의 같다는 것을 확인하였다. 그리고 M-ary PSK 신호의 통신용량은 신호 대 잡음 전력비(SNR)가 커짐에 따라 심벌당 비트 수(log M)에 수렴한다는 것도 알아냈다.
다치 직교 PRS(Partial Response Signaling) 시스템이 잡음, 간섭, 캐리어옵\ulcornerV, 위상지터, 페이딩 등에 의해 개별적으로 또는 복합적으로 영향을 받았을 경우에 대한 PRS 신호의 오율식을 유도하였다. 유도된 식에 의해 반송파 대잡음 전력비, 반송파 대 간섭파 전력비, 위상에러, 임펄스 지수, 가우스성 잡음전력 대 임펄스성 잡음 전력비, PLL(Phase Locked Loop)의 신호 대 잡음전력비, 페이딩 지수 등을 함수로 하여 수치계산을 통해 각 경우의 오율특성을 구했다. 얻은 결과로부터, 일반적으로 임펄스성 잡음보다 오율 특성을 보다 더 열화시키지만 일단 신호가 페이딩을 받게되면 그 반대로 가우스성 잡음이 임펄스성 잡음보다 더욱 에러를 발생시킨다는 것을 알 수 있었다.
Uroflowmetry is a non-invasive clinical test useful for screening benign prostatic hyperplasia(BPH) common in the aged men. The current standard way to obtain the urinary flow rate is to continuously acquire the urine weight signal proportional to volume over time. The present study proposed an alternative technique measuring pressure to overcome noise problems present in the standard weight measuring technique. Experiments were performed to simultaneously acquire both weight and pressure changes during urination of 9 normal men. Noise components were separated from volume signals converted from both weight and pressure signals based on the polynomial signal model. Signal-to-noise ratio was defined as the ratio of the energies between signal and noise components of the measured volume changes, which was 8.5 times larger in the pressure measuring technique, implying that cleaner signal could be obtained, more immune to noisy environments. When four important diagnostic parameters were estimated, excellent correlation coefficients higher than 0.99 were resulted with mean relative errors less than 5%. Therefore, the present pressure measurement seemed valid as an alternative technique for uroflowmetry.
본 논문에서는 그레인 잡음을 제거하기 위해서 웨이브렛 변환(wavelet transform)에 근간을 둔 웨이브렛 적응 필터(WLMS adaptive filter : Wavelet domain Least Mean Square adaptive filter)를 사용하였다. 보통 그레인 잡음은 고온의 환경에서 금속의 결정구조가 변화함에 따라 발생된다. 웨이브렛 평면에서의 적응 필터링은 필터의 입력신호를 직교 변환하여 입력으로 이용함으로써 수렴 속도를 향상시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 적응 필터의 기준 입력 신호는 원시 입력 신호를 지연시킨 신호를 이용하였으며, 적응 필터의 출력은 다시 CA-CFAR(Cell Average - Constant False Alarm Rate) 임계 추정기(threshold estimator)를 거쳐 자동적으로 원하는 신호부분만 나타내도록 하였다. 우선 신호의 통계적 특성을 알기 위하여 run 테스트를 수행하여 기준 입력 신호가 비정상성(nonstationarity)을 나타냄을 보였고, 웨이브렛 적응필터가 시평면 적응필터보다 수렴속도면에서 우수함을 보였으며, 각 적응 필터의 출력신호에 대해서 신호대 잡음비를 통해 성능평가를 하였다. 시평면 적응 필터링 후에는 신호대 잡음비가 2-3㏈ 향상을 보였고, 반면 웨이브렛 적응 필터링후에는 신호대 잡음비가 4-6㏈ 향상을 보였다.
덧셈꼴 일차 이동 평균 잡음이 충격성일 때, 가장 비슷함 검파기와 준최적 가장 비슷함 검파기의 결정영역을 얻는다. 가장 비슷함 검파기와 준최적 가장 비슷함 검파기를 쌍극 신호 시스템에 적용하여 비트 오류율 성능을 견준다. 준최적 가장 비슷함 검파기는 가장 비슷함 검파기보다 덜 복잡하고 얼개도 간단하지만 성능은 거의 같다는 것을 보인다. 한편, 잡음 충격성이 심해질수록 일차 이동 평균 잡음에 알맞게 설계한 검파기와 독립이고 분포가 같은 잡음에 알맞게 설계한 검파기의 성능 차이가 커진다는 것도 보인다.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제23권E2호
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pp.66-73
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2007
The introduction of tracer gas techniques to ventilation studies in indoor environments provides valuable information that used to be unattainable from conventional testing environments. Data acquisition systems (DASs) containing analogue-to-digital (A/D) converters are usually used to function the key role that records signals to storage in digital format. In the testing process, there exist a number of components in the measuring equipment which may produce system-based inference to the monitored results. These unwanted fluctuations may cause significant error in data analysis, especially when non-linear algorithms are involved. In this study, a pre-processor is developed and applied to separate the unwanted fluctuations (noise or interference) in raw measurements and to reduce the uncertainty in the measurement. Moving average, notch filter, FIR (Finite Impulse Response) filters, and IIR (Infinite Impulse Response) filters are designed and applied to collect the desired information from the raw measurements. Tracer gas concentrations are monitored during leakage and ventilation tests in the model test room. The signal analysis functions are introduced to carry out the digital signal processing (DSP) work. Overall the FIR filters process the $CO_2$ measurement properly for ventilation rate and mean age of air calculations. It is found that, the Kaiser filter was the most applicable digital filter for pre-processing the tracer gas measurements. Although the IIR filters help to reduce the random noise in the data, they cause considerable changes to the filtered data, which is not desirable.
In the non-orthogonal multiple access (NOMA) system, multiple user signals on the single carrier are superimposed in a non-orthogonal manner, which results in the interference between non-orthogonal users and noise interference in the channel. To solve this problem, an improved algorithm combining regularized zero-forcing (RZF) precoding with minimum mean square error-serial interference cancellation (MMSE-SIC) detection is proposed. The algorithm uses RZF precoding combined with successive over-relaxation (SOR) method at the base station to preprocess the source signal, which can balance the effects of non-orthogonal inter-user interference and noise interference, and generate a precoded signal suitable for transmission in the channel. At the receiver, the MMSE-SIC detection algorithm is used to further eliminate the interference in the signal for the received superimposed signal, and reduce the calculation complexity through the QR decomposition of the matrix. The simulation results show that the proposed joint detection algorithm has good applicability to eliminate the interference of non-orthogonal users, and it has low complexity and fast convergence speed. Compared with other traditional method, the improved method has lower error rate under different signal-to-interference and noise ratio (SINR).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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