대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.202-207
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2002
EOC (Electro-Optical Camera) of KOMPSAT-1 (Korea Multi-Purpose SATellite) has been producing land imageries of the world since January 2000. After image data are acquired by EOC, they are transmitted from satellite to ground via X-band RF signal. Then, EOC image data are generated and pass through radiometric and geometric corrections to generate standard products of EOC images. After radiometric correction on EOC image data, Modulation Transfer Function (MTF) compensation is applicable on EOC images with user's request for better image quality. MTF compensation is concerned with filtering EOC images to minimize the effect of degradations. For Image Receiving and Processing System (IRPE) at KOMPSAT Ground Station (KGS), Wiener filter is used in MTF compensation for EOC images. If the Pointing Spread Function (PSF) of EOC system is known, signal-to-noise power spectra ratio is the only factor in the determination of Wiener filter. In this paper, MTF compensation in IRPE at KGS is introduced and MTF compensated EOC 1R images are generated using Wiener filters with various signal-to-noise power spectra ratios. MTF compensated EOC 1R images are correlated with EOC 1R images for observing linearities between them. As a result, the effect of signal-to-noise power spectra ratio is shown on MTF compensated EOC 1R images.
In the sound insulation measurements, the influence of background (extraneous) noise is often serious problem and how to reduce its effect and to improve the signal-to-noise(S/N) ratio is an important theme. As the background noise, such extraneous noises as road traffic noise and machine noise often disturb the measurement. In laboratory measurements on specimens with high sound insulation performances, even the internal noise of the measurement system can become a problem. To improve the signal-to-noise ratio and to improve the measurement accuracy, various kinds of digital signal processing techniques can be applied. In this paper, four kinds of digital signal processing techniques are applied and their effectiveness is examined by a simple sound insulation measurement.
In the sound insulation measurements, the influence of background (extraneous) noise is often serious problem and how to reduce its effect and to improve the signal-to-noise(S/N) ratio is an important theme. As the background noise, such extraneous noises as road traffic noise and machine noise often disturb the measurement. In laboratory measurements on specimens with high sound insulation performances, even the internal noise of the measurement system can become a problem. To improve the signal-to-noise ratio and to improve the measurement accuracy, various kinds of digital signal processing techniques can be applied. In this paper, four kinds of digital signal processing techniques are applied and their effectiveness is examined through field measurements.
In order to deal with the filtering delay problem of least mean square adaptive filter noise reduction algorithm and music noise problem of spectral subtraction algorithm during the speech signal processing, we combine these two algorithms and propose one novel noise reduction method, showing a strong performance on par or even better than state of the art methods. We first use the least mean square algorithm to reduce the average intensity of noise, and then add spectral subtraction algorithm to reduce remaining noise again. Experiments prove that using the spectral subtraction again after the least mean square adaptive filter algorithm overcomes shortcomings which come from the former two algorithms. Also the novel method increases the signal-to-noise ratio of original speech data and improves the final noise reduction performance.
Power line noise in electrocardiogram signals makes it difficult to diagnose cardiovascular disease. ECG signals without power line noise are needed to increase the accuracy of diagnosis. In this paper, it is proposed DNN(Deep Neural Network) model to remove the power line noise in ECG. The proposed model is learned with noisy ECG, and clean ECG. Performance of the proposed model were performed in various environments(varying amplitude, frequency change, real-time amplitude change). The evaluation used signal-to-noise ratio and root mean square error (RMSE). The difference in evaluation metrics between the noisy ECG signals and the de-noising ECG signals can demonstrate effectiveness as the de-noising model. The proposed DNN model learning result was a decrease in RMSE 0.0224dB and a increase in signal-to-noise ratio 1.048dB. The results performed in various environments showed a decrease in RMSE 1.7672dB and a increase in signal-to-noise ratio 15.1879dB in amplitude changes, a decrease in RMSE 0.0823dB and a increase in signal-to-noise ratio 4.9287dB in frequency changes. Finally, in real-time amplitude changes, RMSE was decreased 0.3886dB and signal-to-noise ratio was increased 11.4536dB. Thus, it was shown that the proposed DNN model can de-noise power line noise in ECG.
In the case of the transfer function for the secondary path is dependent on time, the on-line method which can model it is continuously must be applied to the active noise control technique. And the adaptive random noise technique among the on-line methods is effective in the narrow-band control. In this method, the signal to noise ratio between random noise for modeling and primary noise is low. Therefore, the estimations of transfer function will be prone to inaccuracies and the convergence time will be too long. Such imperfections will have an influence upon the performance of an active noise controller. In this study, t enhance the signal to noise ratio, the on-line method that is combined the conventional adaptive random noise technique and the adaptive line enhancer, is proposed. By using proposed on-line method, a rigorous system identification and control of primary noise have been implemented.
본 논문에서는 양이 보청기의 음향궤환 및 잡음을 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 이중 마이크를 사용하여 잔차신호에서 음성신호를 제거한 후 궤환제거 필터의 계수를 갱신시킴으로써 수렴성능을 향상시킨다. 먼저 궤환제거기가 마이크 선호에서 궤환신호를 제거하고, 이어서 빔포밍 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 양이 보청기의 안정적 수렴을 보장하기 위해 좌측 및 우측 보청기를 분리하여 먼저 좌측 보청기를 수렴시키고 나서 그 다음 우측 보청기를 수렴시키는 과정으로 진행한다. 본 연구에서 제안한 궤환 및 잡음제거기의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 적응 알고리즘을 사용하면 기존의 알고리즘을 사용하는 경우보다 궤환제거기에서 평균 14.43 dB의 SFR(Signal to Feedback Ratio), 잡음제거기에서 평균 10.19 dB의 SNR(Signal to Noise Ratio) 개선효과를 향상시킬 수 있는 것으로 확인하였다.
Phase locked AM신호 검파방식에서는 위상고정회로를 사용하여 입력신호로부터 반송신호를 분리 재생시킨다. 입력잡음은 백색 Gaussian잡음이고, 전려제어발진기의 자유발진주파수와 입력반송신호주파수가 같다는 가정하에 위상고정회로의 동작특성을 해석하고, 본 검파방식의 신호대 잡음비를 정량적으로 고찰하였다. Phase locked AM신호 검파방식은 종래의 검파방식에 비해서 잡음의 영향을 적게 받게됨을 본 해석에서 알 수 있다. In the phase locked AM signal detection, phase locked loop is used to extract a synchronous carrier from an input AM signal. Under the assumption that input noise is white Gaussian and free-running frequency of voltage controlled oscillator is the same that of an input carrier, operational behaviours of phase locked loop is analyzed and signal to noise ratio of the detection is derived quentitatively. The results show that the phase locked AM signal detection method offers a higher degree of noise mmunity than conventional AM signal detections.
In ubiquitous computing environment the biological signal ECG (Electrocardiogram signal) is usually recorded with noise components. Adaptive interference (or noise) canceller do adaptive filtering of the noise reference input to maximally match and subtract out noise or interference from the primary (signal plus noise) input thereby adaptively eliminate unwanted interference from the ECG signal. Measured Stress ECG (or exercise ECG signal) signal have three major noisy component like baseline wander noise, motion artifact noise and EMG (Electro-mayo-cardiogram) noise. These noises are not only distorted signal but also root of incorrect diagnosis while ECG data are analyzed. Motion artifact and EMG noises behave like wide band spectrum signals, and they considerably do overlapping with the ECG spectrum. Here the multidimensional adaptive method used for filtering which is more effective to improve signal to noise ratio.
본 논문에서는 수중음향 채널에서의 협력통신 방식에 대한 성능을 분석한다. 협력전송 프로토콜과 동일비율 결합(Equal Ratio Combining:ERC) 방법, 고정비율결합(Fixed Ratio Combining:FRC) 방법, 최대비 결합(Maximum Ratio Combining:MRC), SNRC( Signal to Noise Ratio Combining), ESNRC (Enhanced Signal to Noise Combining) 방법에 대해서 수중음향 채널에서의 성능을 분석함으로 분석 결과를 통해서 적절한 협력통신 기술을 선택할 수 있다. 이 수중음향 채널에 대한 협력통신의 성능 분석은 컴퓨터 모의실험으로 수행된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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