In this paper, a Bayesian classifier based on PCA (principle component analysis) is proposed to classify underwater transient signals using $16^{th}$ order LPC (linear predictive coding) coefficients as feature vector. The proposed classifier is composed of two steps. The mechanical signals were separated from biological signals in the first step, and then each type of the mechanical signal was recognized in the second step. Three biological transient signals and two mechanical signals were used to conduct experiments. The classification ratios for the feature vectors of biological signals and mechanical signals were 94.75% and 97.23%, respectively, when all 16 order LPC vector were used. In order to determine the effect of underwater noise on the classification performance, underwater ambient noise was added to the test signals and the classification ratio according to SNR (signal-to-noise ratio) was compared by changing dimension of feature vector using PCA. The classification ratios of the biological and mechanical signals under ocean ambient noise at 10dB SNR, were 0.51% and 100% respectively. However, the ratios were changed to 53.07% and 83.14% when the dimension of feature vector was converted to three by applying PCA. For correct, classification, it is required SNR over 10 dB for three dimension feature vector and over 30dB SNR for seven dimension feature vector under ocean ambient noise environment.
본 논문에서는 영상에 첨가된 가우시안 잡음과 임펄스 잡음의 영향을 완화하기 위하여 잡음의 종류에 따라 처리하는 비선형 합성 필터를 제안하였다. 잡음 판단을 통해 국부 마스크의 중심화가 가우시안 잡음으로 판단된 경우, 국부 마스크 내의 표본분산을 이용하여 공간 가중치 필터와 화소 변화에 따른 가중치 필터의 가중치를 다르게 적용하여 처리하고, 임펄스 잡음으로 판단된 경우, 국부 마스크의 잡음 밀도에 따라 국부 히스토그램 가중치 필터와 표준 메디안 필터의 가중치를 다르게 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 필터 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 제안한 필터 알고리즘을 가우시안 잡음, 임펄스 잡음 및 두 잡음이 혼합된 복합잡음 환경에서 각각 비교하였다.
공분산 행렬의 고유구조에 기초한 뎀 형성 방법은 수렴속도가 빠르고 도래각 추정 오차에 둔감한 이점을 가지고 있다 그러나 Sl (signal Plus interference) 부공간에 대한 기저(basis)를 추정하기 위해 표본 행렬을 고유분해 하는 것을 필요로 하여 그 계산이 매우 복잡하다. 본 논문에서는 표본행렬의 비 대각 요소를 이용하여 턱 공간을 추정하는 간단한 빔 형성 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 중첩된 부어레이들의 빔을 결합하여 최종 적응 출력을 얻는다. 이와 같이 부어레이를 결합하면 하나의 부어레이를 이용하는 경우에 비해 SINR (signal-to-interference-plus-noise ratio) 성능을 증가시킬 수 있다. 고유분해에 의한 방법은 원가는 신호의 도래각, 신호 수 모두에 오차가 있으면 심하게 성능이 저하되지만, 비 대각방법에서는 효율적인 도래각 추정기법을 적용하여 이러한 오차에 매우 둔감하다.
본 논문에서는 direct sequence(DS) 방식을 이용한 spread spectrum system에 사용할 수 있는 빠른 초기 동기 방법을 제안하였다. 수식적인 모델을 세우고 해석을 한 후 computer simulation을 거쳐 제안된 system의 성능을 분석하여 sliding correlator에 비해 우수함을 입증하였다. 입력 신호의 signal-to-noise ratio(SNR)가 -18dB에서 초기 동기 시간이 45ms 소요되었다. 이 방법의 hardsware 구현과 실험 결과도 설명하였다.
고농도의 산소를 흡입하는 경우에 자기공명영상의 FLAIR(fluid attenuated inversion-recovery, FLAIR) 영상에서 뇌척수액에서 신호가 억제되지 않고 고신호로 나타나는 경우가 있다는 보고가 있었다. 본 연구는 아가 젤로 고정한 팬텀을 제작하여 산소를 주입한 생리식염수와 조영제를 희석한 생리식염수의 신호를 FLAIR 기법의 반전시간(TI : inversion time)을 변화하여 영상을 획득하고, 분석하여 기초자료를 마련 하고자 하였다. 부산 P병원의 Philips Achieva MR 3.0T를 이용한 결과에서 자기공명영상의 FLAIR 기법에서 산소가 주입된 생리식염수의 신호 대 잡음비(signal to noise ratio)는 산소가 주입되지 않은 생리식염수 보다 증가되었다. 하지만 희석된 조영제보다는 높지 않았다. 반전시간 1,800ms에서는 산소에 의한 신호 증강이 없는 영상을 획득할 수 있었다. 산소가 주입된 생리식염수와 조영제의 대조도 대 잡음비(contrast to noise ratio)에서도 임상에서 주로 사용하는 반전시간 2,800ms보다 1,800ms에서 높게 증가되었다. 본 실험의 결과가 자기공명영상의 FLAIR 기법에서 산소 주입에 따른 뇌척수액의 신호 변화 연구에 기초자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.
A simple multi-channel spectrum analyzer using an InGaAs array sensor and a diffraction grating is proposed and developed for high-capacity optical transport networks. With the developed multichannel spectrum analyzer, we could measure signal power, wavelength, and optical signal-to-noise ratio of each channel for multi-channel optical signals with 100 GHz and 50 GHz channel spacing, simultaneously. We could measure each channel power and wavelength with a deviation of less than 0.2 dB and 0.063 nm, respectively. We have obtained optical signal-to-noise ratio with a deviation of less than 1.0 dB compared with conventional optical spectrum analyzer in the wide input power range between -42 dBm and -27 dBm per channel.
This Paper presents a robust design of an Electrorheological(ER) damper using Taguchi method. Taguchi method is a robust design method that determines control parameters in the presence of noise effect. Electrode length, electrode gap, base oil viscosity and the weight ratio of ER particles are chosen for the control parameters and the temperature is considered to be a noise factor. The sensitivity of each factor with signal-to-noise(S/N) ratio and analysis of variance are investigated. The analysis results show that the electrode length and base oil viscosity of the ER fluid mostly affect the damping force in the absence of electric field. On the other hand, when the voltage is applied to the ER damper, the electrode length and the weight ratio of ER fluid exhibit significant effect. Based on the Taguchi method, an optimal configuration was designed and the robustness of the designed ER damper was validated by comparing the analysis and experimental results.
영상 처리는 인터넷 시대가 발전함에 따라 중요한 한 분야로 인식되고 있다. 영상은 획득, 저장, 전송하는 과정에서 여러 가지 원인으로 인해 영상의 열화가 발생된다. 주로 salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 영상 복원에 관한 많은 연구가 계속되고 있다. 따라서 본 논문은 영상에 첨가된 salt and pepper 잡음의 영향을 제거하기 위해, 화소 분포를 이용한 변형된 메디안 필터를 제안하였다. 그리고 객관적인 판단을 위해, 기존의 방법들과 비교하였으며 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)를 사용하였다.
현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 관련 영상 장치들이 대중화 되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리하는 과정에서 임펄스 잡음에 의해 영상이 훼손되어 영상 인식이 어렵게 되며, 이러한 영상을 복원하기 위해 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해 훼손된 화소를 중심으로 방향성과 화소 사이의 공간적 거리에 따라 가중치를 적용하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.
함정에 탑재되는 주요장비는 내충격성능을 확인하기 위해 충격시험을 실시하고 계측된 신호는 최대충격가속도, 지속시간, 응답스펙트럼 등 충격응답신호의 신간이력을 분석한다. 그러나 계측된 신호는 배경잡음, 계측기오차, 케이블의 과도운동 등으로 충격성잡음과 백색잡음으로 인한 신호왜곡이 발생할 수 있으므로 충격시험으로부터 정확한 시간이력을 추출하기 위해서는 이러한 잡음을 제거해야 한다. 충격성잡음은 중간값필터를 이용하여 제거하고 백색잡음은 웨이블렛의 계수값을 축소함으로써 잡음이 제거된 충격응답신호의 시간이력으로부터 정도높은 최대충격, 지속시간 및 충격응답스펙트럼이 획득가능하다. 제안된 기법의 타당성을 판단하기 위해 수치 시뮬레이션을 수행한 결과 신호대잡음비가 30dB 이상 향상되었음을 확인하였고, 실제계측된 수중폭발충격신호에 적용시켜 향상된 충격응답스펙트럼을 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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