• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.199-203
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• 2004

In this paper, we only describe the digital block of two-channel 18-bit analog-to-digital (A/D) converter employing sigma-delta method and xl28 decimation. The device contains two fourth comb filters with 1-bit input from sigma­delta modulator. each followed by a digital half band FIR(Finite Impulse Response) filters. The external analog sigma-delta modulators are sampled at 6.144MHz and the digital words are output at 48kHz. The fourth-order comb filter has designed 3 types of ways for optimal power consumption and signal-to-noise ratio. The following 3 digital filters are designed with 12tap, 22tap and 116tap to meet the specification. These filters eliminate images of the base band audio signal that exist at multiples of the input sample rate. We also designed these filters with 8bit and 16bit filter coefficient to analysis signal-to-noise ratio and hardware complexity. It also included digital output interface block for I2S serial data protocol, test circuit and internal input vector generator. It is fabricated with 0.35um HYNIX standard CMOS cell library with 3.3V supply voltage and the chip size is 2000um by 2000um. The function and the performance have been verified using Verilog XL logic simulator and Matlab tool.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제38권2호
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• pp.1-5
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• 2001

본 논문에서는 배열 도파로, 격자(Arrayed Waveguide Grating: AWG)를 이용하여 파장분할 다중화(Wavelength-Division Multiplexing: WDM)광 신호의 채널별 파장과 광학적 신호대 잡음비(Optical Signal-to-Noise Ratio: OSNR)를 실시간으로 측정하였다. 입력신호의 채널별 파장변화에 따른 AWG의 인접한 두 출력포트의 출력 값의 비율변화는 ${\sim}$1dB/0.026nm로 측정되었으며 채널별 OSNR의 측정에 있어서는 0.7dB이내의 오차를 가진다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제8권1호
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• pp.42-49
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• 2004

목적 : 자기공명영상시스템에서 양자화잡음을 분석하였다. 신호대양자화잡음비를 이론적으로 유도하였고 다양한 자기공명영상시스템에서 신호대양자화잡음비를 계산하였다. 이러한 계산으로부터 고자장영상시스템에서는 양자화잡음이 전체시스템의 신호대잡음비를 결정짓는 주된 잡음원이 될 수 있음을 보였다. 하드웨어의 교체없이 양자화잡음을 줄일 수 있는 방법들을 제시하였다. 대상 및 방법 : 자기공명영상에서 사용되는 Fourier 영상기법에서는 위상 및 주파수 인코딩 방법으로 자기공명신호를 공간주파수 형태의 신호로 변환하여 측정하게 된다. 따라서 공간주파수 영역에서 발생하는 양자화잡음을 재구성된 영상에서의 신호대양자화잡음비로 나타내었다. 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험을 통하여 유도된 식의 타당성을 보였다. 결과 : 유도된 식을 이용하여 다양한 주 자장 및 수신 시스템에 대하여 신호대양자잡음비를 계산하였다. 양자화잡음은 신호의 크기에 비례하여 증가하므로 상대적으로 신호가 큰 고자장 시스템에서 보다 큰 문제점으로 부각될 수 있다. 많은 수신 시스템에서 채택하고 있는 16 bits/샘플 양자기로는 양자화 잡음이 고자장 시스템에서 기대되는 신호대잡음비의 향상을 제한할 수 있는 주된 잡음원이 될 수 있음을 보였다. 결론 : fMRI나 spectroscopy를 위하여 자기공명영상의 주 자장은 지속적으로 높아지고 있다. 고자장에서는 신호가 커지고, susceptibility와 스펙트럼의 분리가 커져서 fMRI 나 spectroscopy에 유리한 면이 많다. 양자화잡음은 신호의 크기에 비례하여 증가하기 때문에 만약 양자기의 변환 비트가 충분히 크지 않을 경우 양자화잡음이 커져 신호의 증가에 비례하는 신호대잡음비의 향상을 이룰 수 없다. 이 논문에서는 신호대양자화잡음비를 이론적으로 유도하고, 다양한 자장의 세기 및 수신 시스템에 대하여 신호대양자화잡음비를 계산함으로써 고자장에서, 특히 상대적으로 신호가 큰 3차원영상에서 , 양자화잡음이 전체 시스템의 신호대잡음비를 제한할 수 있는 주된 잡음원이 될 수 있음을 보였다. 근원적인 해결책은 아닐 수 있으나 oversampling과 에코의 센터를 비껴가는 샘플링으로 하드웨어의 향상없이 양자화잡음을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.932-935
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• 2015

현재 영상 시스템은 멀티미디어 기술의 발전으로 여러 분야에 활용되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리하는 과정에서 다양한 원인에 따라 잡음이 발생한다. 영상에 첨가되는 잡음은 발생 원인과 형태에 따라 여러 가지 종류가 있으며, salt and pepper 잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문은 salt and pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해, 추정 마스크를 이용한 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적인 판단을 위해, 기존의 방법들과 비교하였으며 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)를 사용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.281-284
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• 2015

디지털 영상 처리는 메모리 소자 등의 급속한 진보에 의해 다양한 응용 분야에 실용화되고 있다. 그러나 영상 처리 과정에서 여러 가지 원인에 의해 잡음이 발생하고 있으며, 잡음들을 제거하기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 일반적으로, 영상은 서로 다른 특성을 갖는 복합잡음에 의해 손상된다. 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음의 영향을 완화하기 위해, 잡음 형태에 따라 처리하는 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권4호
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• pp.941-947
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• 2018

Since the amplitudes of spin echo train in nuclear magnetic resonance logging (NMRL) are small and the signal to noise ratio (SNR) is also very low, this paper puts forward an improved de-noising algorithm based on wavelet transformation. The steps of this improved algorithm are designed and realized based on the characteristics of spin echo train in NMRL. To test this improved de-noising algorithm, a 32 points forward model of big porosity is build, the signal of spin echo sequence with adjustable SNR are generated by this forward model in an experiment, then the median filtering, wavelet hard threshold de-noising, wavelet soft threshold de-noising and the improved de-noising algorithm are compared to de-noising these signals, the filtering effects of these four algorithms are analyzed while the SNR and the root mean square error (RMSE) are also calculated out. The results of this experiment show that the improved de-noising algorithm can improve SNR from 10 to 27.57, which is very useful to enhance signal and de-nosing noise for spin echo train in NMRL.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1995년도 추계학술대회
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• pp.265-268
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• 1995

Signal averaging technique to improve signal-to-noise ratio has widely been used in various fields, especially in electrophysiology. Estimation of the EP(evoked potential) signal using the conventional averaging method fails to correctly reconstruct the original signal under EEG(electroencephalogram) noise especial]y when the latency times of the evoked potential are not identical. Therefore, a technique based on the bispectrum averaging was proposed for recovering signal waveform from a set o noisy signals with variable signal dalay. In this paper an improved bispectrum estimation technique of the RP signal is proposed using a confidence thresholding of the EP signal in frequency domain in which energy distribution of the EP signal is usually not uniform. The suggested technique is coupled with the conventional bispectrum estimation technique such as least square method and recursive method. Some results with simulated data and real EP signal are shown.

• 전기학회논문지
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• 제59권4호
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• pp.728-732
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• 2010

GIS(Gas insulated switching gear) is power equipment with excellent dielectric strength and is economy merit in high confidence and stability. Recently, because equipment of GIS was occurring problem of confidence used for a long time, partial discharge on-line diagnosis systems have been importantly recognized. Partial discharge (PD) detection is an effective means for monitoring and evaluation of dielectric condition of gas insulated system (GIS). The ultra-high-frequency (UHF) PD detection technique can detect and locate the PD sources inside GIS by detecting electromagnetic wave emitted from PD source. Therefore, real-time diagnostic system using UHF detection method has been developed for this application is being expanded gradually. However, the signal of partial discharge occurring in SF6 gas is very weak and susceptible to external noises which mainly consist of PD in air. Thus, it is important to distinguish the PD in SF6 gas more sensitively from the external noises. Unfortunately, these external noise signals and the partial discharge signals have very similar characteristics. Therefore, to solve this problem, we need the signal processing method for distinguish partial discharge signals with external noise signals for improvement of SNR(signal to noise ratio) and sensitivity. In this paper, we proposed internal signal processing method for removing external noise signals with built-in pre.amplifier and frequency conversion circuit.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권5호
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• pp.2197-2204
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• 2015

In recent years, medical image diagnosis has growing significant momentous in the medicinal field. Brain and lung image of patient are distorted with salt and pepper noise is caused by moving the head and chest during scanning process of patients. Reconstruction of these images is a most significant field of diagnostic evaluation and is produced clearly through techniques such as linear or non-linear filtering. However, restored images are produced with smaller amount of noise reduction in the presence of huge magnitude of salt and pepper noises. To eliminate the high density of salt and pepper noises from the reproduction of images, a new efficient fuzzy based median filtering algorithm with a moderate elapsed time is proposed in this paper. Reproduction image results show enhanced performance for the proposed algorithm over other available noise reduction filtering techniques in terms of peak signal -to -noise ratio (PSNR), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), image enhancement factor (IMF) and structural similarity (SSIM) value when tested on different medical images like magnetic resonance imaging (MRI) and computer tomography (CT) scan brain image and CT scan lung image. The introduced algorithm is switching filter that recognize the noise pixels and then corrects them by using median filter with fuzzy two-sided π- membership function for extracting the local information.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권1호
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• pp.80-85
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• 2008

Images are often corrupted by noises during signal acquisition and transmission. Among those noises, additive white Gaussian noise (AWGN) and impulse noise are most representative. For different types of noise have different characters, how to remove them separately from degraded image is one of the most fundamental problems. Thus, a modified image restoration algorithm is proposed in this paper, which can not only remove impulse noise of random values, but also remove the AWGN selectively. The noise detection step is by calculating the intensity difference and the spatial distance between pixels in a mask. To divide two different noises, the method is based on three weighted parameters. And the weighted parameters in the filtering mask depend on spatial distances, positions of impulse noise and standard deviation of AWGN. We also use the peak signal-to-noise ratio (PSNR) to evaluate restoration performance, and simulation results demonstrate that the proposed method performs better than conventional median-type filters, in preserving edge details.