목적: 다른 생체신호와 마찬가지로 망막전도(electroretinogram, ERG) 신호도 측정시 잡음이 발생한다. 이 잡음을 효과적으로 제거하여 망막관련 진단의 정확도를 높이고자 하였다. 방법: ERG 신호에 60 Hz 잡음과 백색잡음을 발생시켜 샘플링 신호를 만들었다. 웨이브렛 변환과 대역통과 필터를 이용하여 잡음를 제거하였다. 푸리에 변환 스펙트럼을 이용하여 제거된 주파수를 비교하였다. 신호대잡음비(signal to noise ratio, SNR)를 이용하여 제거된 잡음을 수치적으로 비교하였다. 결과: 푸리에 변환 스펙트럼을 비교한 결과 웨이브렛 변환에서는 60 Hz 잡음은 완전히 제거 되었으며 백색잡음도 많이 제거되었다. 대역통과필터에서는 60 Hz와 백색잡음 남아 있었다. 신호대잡음비를 비교한 결과에서는 웨이브렛 변환은 22.8638, 대역통과 필터는 4.0961로 나타났다. 결론: 웨이브렛 변환을 이용하여 잡음 제거시 신호의 왜곡을 적게 발생시켜 제거할 수 있었다. 망막전도 신호를 이용한 망막 진단에 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
위성용 전자광학탑재체는 제한된 소모전력 및 우주방사선과 같은 사용 환경에 의해 설계부터 특별한 요구사항을 가지고 있으며, 획득 영상의 품질은 주로 GSD (Ground Sampled Distance), 신호대잡음비(SNR, Signal to Noise Ratio), MTF (Modulation Transfer Function)에 따라 좌우된다. 영상센서의 출력신호에 포함된 잡음 감소를 통한 신호대잡음비 개선을 위하여, 센서에 추가된 프리픽셀(Pre-pixel) 및 다크픽셀(Dark-pixel)을 사용하여 CDS (Corrective Double Sampling) 방식을 통해 영상센서의 잡음 성분을 포함한 오프셋 신호(Offset Signal)를 제거하는 아날로그 신호처리(ASP, Analog Signal Processor) 방법을 제안한다. 또한 센서 제어시스템에서는 영상의 불균일성 처리를 위해 제어시스템의 출력 포트별 게인(Gain), 오프셋, 및 센서의 화소별 특성을 반영한 다양한 방식에 의한 보정 방법이 적용된다. 본 논문에서는 이상 설명한 여러 가지 잡음 개선방법을 시스템 설계 및 운영에 적용하여 위성탑재용 전자광학카메라의 신호대잡음비 향상 방법을 제안하고, 실험을 통해 검증한다.
자기헤드의 오프트랙 성능은 하드디스크 드라이브에서 트랙 피치를 결정하는데 사용되고 오프트랙 성능이 트랙 피치에 관한 함수가 747 곡선이다. 본 논문에서는 747 곡선을 컴퓨터를 이용하여 시뮬레이션 하였다. 헤드의 측면재생과 기록변수는 3차원 유한요소법을 이용한 자장해석을 이용하여 구하였고, 신호대 잡음비 (signal to noise ratio : SNR) 계산을 위한 헤드의 재생 신호와 잡음은 가역정리를 이용하여 구하였다. 생성된 747 곡선에 의하면, 소거밴드의 폭이 클수록 또한 유효 신호대 잡음비 SNR$_{eff}$이 작을 수록 오프트랙의 성능이 향상되었다. 기록된 트랙폭이 4.1 .mu. m 인 평면 실리콘 헤드를 사용하여 시뮬레이션으로 생성된 747 곡선과 스핀 스탠드 (spin stand)로 측정된 747 곡선을 비교했을 때, 두 곡선이 비슷하였으며 이로부터 본 시뮬레이션의 타당성을 입증할 수 있었다.다.
인위적으로 noise factor를 주고 그 위에 촬영을 하여 노이즈와 영상의 복합물을 만들었다. 그 후 Low Pass Filter(LPF)와 Median Filter(MF)의 두 종류의 필터를 통하여 노이즈를 제거하고 노이즈를 나타내는 지표로 Signal To Noise Ratio(SNR), Peak Signal to Noise Ratio(PSNR), Mean Square Error(MSE)를 비교하였다. 또한 Median Filter의 kernel size에 따라서도 노이즈제거효과를 평가하였다. 각각의 처리된 영상과 원 영상을 비교하여 원 영상에 가까운 영상을 찾아봄으로서 어떤 필터가 유용하며 어떤 주파수대를 제거해야 하는가를 알고자 실험하였다. Cutoff frequency가 다른 필터를 비교 했을 때 noise power 값에는 상관없이 cutoff frequency $2/3\pi{\sim}3/4\pi$까지가 원 영상에 가까우면서 SNR, PSNR이 좋다. 따라서 높은 filter 효과를 나타낸다고 할 수 있다. Median filter의 kernel size가 커짐에 따라서 SNR 값이 커지며 반대로 MSE의 값이 작아져 filter 효과는 좋아 짐을 알 수 있다. 의료 영상에 filter를 적용하는 것에 대해서 대부분의 영상들이 filter 적용 후에 왜곡된 상이 되곤 하였다. 의료 영상은 다른 영상과는 달리 공간 분해능을 유지하면서 평활화(노이즈 제거)하는 것이 중요한 문제이다. SNR 등 정량적 지표에 의한 비교와 함께 시각적 평가가 병행되어야 할 필요가 있다.
본 논문은 밀접한 간격의 두 개의 마이크 배열 환경에서 SNR(Signal-to-Noise Ratio) 추정을 통한 잡음 억제 방법을 제안한다. 기존의 방법은 전 밴드에서 간섭 함수 기반의 SNR 추정을 통해 이득 함수를 얻는 잡음 억제 방법을 사용한다. 그러나 이 방법은 잡음으로 인한 손상이 모든 특징 벡터 성분에 영향을 미쳐 성능을 저하시키는 문제점을 가지고 있다. 따라서 주파수 영역의 신호를 N개의 다중 주파수 밴드로 구분하고 각 밴드별로 간섭 함수 기반의 SNR 추정을 통한 이득 함수를 얻는 잡음 억제 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능평가는 ITU-T(International Telecommunications Union Telecommunication)에서 제공되는 객관적인 품질 평가 방법인 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality)로 비교하여 나타내었다.
Many high-resolution algorithms based on the eigen-decomposition analysis of observed covariance matrix, such as MVE, MUSIC, and EVM, have been proposed. However, the resolution of spectral estimates for these algorithms is severely degraded when Signal-to-Noise Ratio (SNR) is low and arrival angles of signal are close to each other. And EVM and MUSIC is powerful for the characteristic of SNR. But have the limitation that the number of signals presented is known. While MVE is bad the characteristic of SNR. In this study, we propose a modified MVE to enhance the resolution for Direction-Of-Arrival (DOA) estimation of underwater acoustic signal. This is to remove the limitation that existing algorithms should know the information for the number of signals. Because the algorithms founded on the eigen value estimate DOA with only the noise subspace, they have the high-resolution characteristic. And then, with the method reducing the effect of the signal subspace, we are to reduce the degradation because of complementary relationship between the signal subspace and the noise subspace. This paper, with using the simulation data, we have estimated the proposed algorithms, compared it with other high-resolution algorithms. The simulation results show that the modified MVE proposed is accurate and has a better resolution even though SNR is low, under the same condition.
Most individuals with hearing impairment have difficulty in understanding speech in noisy situations. This study was conducted to investigate sentence recognition ability using the Korean Standard-Sentence Lists for Preschoolers (KS-SL-P2) in pre-school age children with cochlear implants and hearing aids. The subjects of this study were 10 pre-school age children with hearing aids, 12 pre-school age children with cochlear implants, and 10 pre-school age children with normal hearing. Three kinds of signal-to-noise (SNR) conditions (+10 dB, +5 dB, 0 dB) were applied. The results for all pre-school age children with cochlear implants and hearing aids presented a significant increase in the score for sentence recognition as SNR increased. The sentence recognition score in speech noise were obtained with the SNR +10 dB. Significant differences existed between groups in terms of their sentence recognition ability, with the cochlear implant group performing better than the hearing aid group. These findings suggest the presence of a sentence recognition test using speech noise is useful for evaluating pre-school age children's listening skill.
Recently, advance signal analysis which is called "Time-Frequency Analysis" has been developed. Wavelet and Wigner Distribution are used to the method. Wavelet transform(WT) is applied to time-frequency analysis of waveforms obtained by an ultrasonic pulse-echo technique. The Gabor function is adopted as the analyzing wavelet. Wavelet analysis method is an attractive technique for evolution of material characterization evoluation. In this paper, the feasibility of suppression of ultrasonic background noise signal using WT has been presented. These results suggest that ultrasonic background noise ginal can be suppressed and enhanced even for SNR of 20.8 dB. This property of the WT is extremely useful for the detecting flaw echos embedded in background noise.und noise.
채널의 상태가 시간에 따라 수시로 변하는 전송 환경에서 수신된 신호에 대한 잡음 비를 추정하는 것이 중요하다. 대부분의 SNR 추정기는 MF(Matched Filter) 후 수신된 샘플로 추정이 이루어진다. 하지만 이런 기법들은 무선 통신에서 채널의 상태에 민감한 특성을 갖는다. 하지만 수신기의 front-end에서 모아진 데이터들을 이용하는 선형 예측(LP: Linear Prediction) 기법을 기반으로 하는 신호 대 잡음 비 추정 알고리즘은 이에 비해 안정된 성능을 보인다. 본 논문에서는 LP 기반의 SNR 추정기를 소개하고, 기존의 LP 기법 기반으로 하는 SNR 추정 알고리즘의 계산 복잡도를 줄이기 위한 새로운 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 Linear Prediction 오차를 구하는 과정에서 순방향 오차와 그 conjugate 값을 이용하여 SNR 추정 과정을 보다 간단하게 한다.
본 논문에서는 이동 기지국 채널 환경에 적용될 수 있는 이동 기지국 Cell ID 검출 및 신호대잡음비 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 Cell ID 추정 알고리즘은, 부공간(Subspace)을 이용하여 이동 셀 내에서 사용 중인 Cell ID를 추정하는 알고리즘이다. 제안된 이동기지국 SNR 추정 알고리즘은 고유값과 잡음 부공간 수를 이용하여 SNR을 추정하는 알고리즘이다. 모의실험을 통하여 기존의 상관계수를 이용한 방법들과 제안된 알고리즘들을 비교한 결과 Cell ID 검출 및 신호대잡음비 추정 성능이 매우 우수함이 입증하였고, 배경 잡음 및 간섭 신호로 인한 열악한 고속 채널환경에서 제안된 알고리즘이 적합함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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