Conventional cepstrum has been widely used to detect echo and fault signals embedded in noise. One of the problems of finding impulse signals using the conventional cepstrum in that it is normally very sensitive to signal to noise ratio (SNR). This paper proposes a signal processing method to detect impulse signal in noisy environment. Because the proposed method minimizes the variance of signal power at a cepstrum domain, it is suggested to be called as minimum variance cepstrum (MV cepstrum). Computer simulations have been performed to understand the characteristics of the MV cepstrum. Both mathematical approach and computer simulations confirmed that the MV cepstrum is a useful technique to detect impulse in noisy environment.
In this paper, a signal detection scheme for cognitive radio (CR) based on the Bussgang theorem is proposed. The proposed scheme calculates the statistical difference between Gaussian noise and the primary user signal by applying the Bussgang theorem to the received signal. Therefore, the proposed scheme overcomes the noise uncertainty and gives scalable complexity according to the zero-memory nonlinear function for a mobile device. We also present the theoretical analysis on the detection threshold and the detection performance in the additive white Gaussian noise channel. The proposed detection scheme is evaluated by computer simulations based on the IEEE 802.22 standard for the wireless regional area network. Our results show that the proposed scheme is robust to the noise uncertainty and works well in a very low signal-to-noise ratio.
방사선에 의한 피폭 없이 대조도가 우수한 영상의 획득이 가능한 자기공명영상은 진단에 필수적이지만 영상에서의 노이즈 발생은 불가피한 요소이기 때문에 이를 보완하기 위해 자기공명영상장치의 변수들을 조절하여 우수한 특성을 가진 영상을 획득할 수 있다. 이 중, 여기횟수 (NEX; number of excitation)는 추가적인 영상 특성의 저하 없이 우수한 특성의 영상을 획득할 수 있지만 scan time이 증가하여 motion artifact를 발생시킬 수 있고, scan time의 증가에 비례하여 영상의 특성이 향상되지 않기 때문에 적절한 NEX의 설정이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 MRiLab simulation program을 통해 자기공명영상의 모든 변수들을 고정시킨 후, NEX만을 조절하여 획득한 뇌 T2 강조 영상의 정량적 평가를 통해 NEX 변화에 따른 영상 특성의 경향성을 평가하고자 하였다. 획득한 영상의 노이즈 레벨 및 유사도 평가를 하기 위해 신호 대 잡음비 (SNR; signal to noise ratio), 대조도 대 잡음비 (CNR; contrast to noise ratio), 평균 제곱근 오차 (RMSE; root mean square error) 그리고 최대 신호 대 잡음비 (PSNR; peak signal to noise ratio)를 계산하였다. 결과적으로, 노이즈 레벨 및 유사도 평가 인자 모두 NEX가 증가함에 따라 개선된 값을 보였으나, 점차 증가폭이 감소함을 보였다. 따라서, 과도하게 큰 NEX는 장시간의 scan에 따른 motion artifact를 발생시켜 영상 특성을 저하시킬 수 있으므로, 적절한 NEX의 설정이 중요함을 확인하였다.
This paper proposes a repeat-back jamming signal detection scheme using a correlation ratio test metric of a combined pseudo-random noise signal for global navigation satellite systems. The correlation ratio test metric allows for the monitoring of possible distortions in the signal correlation. The proposed scheme is a modified version of the correlation ratio test metric to detect a repeat-back jamming signal in a multipath environment. Through a Monte-Carlo simulation, it is confirmed that the proposed scheme detects almost the whole case, which is received a repeat-back jamming signal under the 6 dB jamming to signal power ratio.
다른 생체신호와 마찬가지로 심전도(ECG) 신호도 측정시 백색잡음이 발생한다. 백색잡음을 효과적으로 제거하여 심장 관련 진단의 정확도를 높이고자 하였다. 심전도 신호에 백색잡음을 발생시켜 샘플링 신호를 만들었다. 웨이블릿 변환과 문턱치를 이용하여 잡음을 제거하였다. 신호대잡음비(SNR)를 이용하여 제거된 잡음을 수치적으로 비교하였다. 신호대잡음비 비교한 결과 SURE 방법은 3, 5dB에서 5.9531, 4.9301로 가장 좋은 결과를 나타내었고, uninversal 방법은 7, 9dB에서 3.6590, 1.9698로 가장 좋은 결과를 나타내었다. 문턱치를 이용한 잡음 제거시 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었다. 심전도를 이용한 심장질환 진단에 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
삼각 섬유성 연골(TFCC) 손상 환자의 평가를 위하여 fat suppressed 3D fast spoiled gradient recalled T1 기법과 fat suppressed Isotropic 3D fast spin echo T1 기법을 이용하여 영상을 획득하였다. 정량적 평가를 위해 각각의 영상에서 signal to noise ratio 및 contrast to noise ratio 값을 측정하고, Mann-Whitney U 검정으로 두 기법 간의 통계적 유의성을 검증하였다. 또한 정성적 평가를 위해 영상의학의 2명이 각각의 영상을 관찰하여, TFCC의 형태, 영상 내 인공음영, 병변의 묘사 정도의 3가지 항목을 선정한 후 이를 4점 척도(0: 진단 불가, 1: 부족함, 2: 충분함, 3: 좋음)로 평가하였고, Kappa-value 검정을 이용하여 두 관찰자 간의 일치도 검증을 하였다. 영상획득에는 3.0 Tesla MR 장비와 8-channel RF coil을 사용하였다. 정량적 평가 결과, 모든 영상 단면에서 signal to noise ratio 및 contrast to noise ratio 값이 Isotropic 3D fast spin echo T1 기법이 높게 나타났으며, Mann-Whitney U 검정을 이용한 두 영상기법 간의 검증도 통계적으로도 유의하였다(p < 0.05). 정성적 평가 결과, 관찰자 1, 2 모두에서 Isotropic 3D fast spin echo T1 기법의 평가 결과가 더 높게 나타났으며, Kappa-value 검증을 이용한 두 관찰자 간 평가 결과의 일치도 검증도 통계적으로 유의하였다(p < 0.05). 결론적으로 TFCC 손상 환자의 자기공명영상 검사 시 fat suppressed Isotropic 3D fast spin echo T1 기법의 적용은 TFCC 병변의 감별에 보다 유용한 진단적 정보를 제공 할 수 있을 것이라 생각된다.
This paper proposes a repeat-back jamming signal detection scheme that utilizes a combined pseudo random noise signal that is effective for processing a global positioning system (GPS) repeat-back jamming signal with the early minus late phase scheme to alleviate any existing multipath signal detection. The proposed scheme uses the combined pseudo random noise signal to treat repeat-back jamming signals like similar multipath signals and can effectively detect a repeat-back jamming signal by applying the early minus late phase scheme to a combined pseudo random noise signal. Through a Monte-Carlo simulation, the detection probability of the proposed scheme is better than the one of the conventional scheme under low jamming to signal power ratio.
임펄스 잡음과 동일 채널 간섭 환경하에서 PSK 시스템의 오율 특성을 반송파대 잡음 전력비, 반송파대 간섭파 전력비, 임펄스 지수 및 신호와 간섭파간의 위상차의 함수로써 구명했다. 동기 위상 검출기의 출력에 대한 확률 밀도 함수(p.6.f.)의 일반식을 도출하여 2상 PSK 신호의 경우에 대한 수치 계산의 결과를 그래프로 나타냈다. 해석 결과 신호와 간섭파 간의 상대 위상차가 90℃일때 오율 특성이 가장 좋게됨을 알 수 있었다.
영상신호를 처리하는 과정에서 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 가우시안 잡음과 임펄스 잡음이 중첩되어 생성된 복합잡음에 의해 훼손되는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 에지정보를 고려하며 임펄스 잡음과 AWGN(additive white gaussian noise) 잡음이 중첩된 복합잡음을 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 잡음의 종류를 판단과정을 거친 후, 그 결과가 AWGN이라고 하면 self-adaptive weighted mean 필터를 사용하여 구하여진 값과 마스크 내의 중간값 사이의 평균을 출력으로 한다. 만약 임펄스 잡음이라고 판단 될 경우, 변형된 비선형 필터를 이용하여 처리한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였고 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다. 테스트 영상들에 대한 시뮬레이션 결과로부터 제안한 방법은 기존의 방법들보다 잡음제거나 에지보존 등 방면에서 우수한 성능을 나타내었다.
음성 및 영상신호는 신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되어지며, 이러한 신호를 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음성신호와 같은 1차원 신호에 복합적으로 중첩된 가우시안 잡음과 임펄스 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 임펄스 잡음을 제거한 후, 가우시안 잡음을 제거 하도록 구성되어져 있으며, 가우시안 잡음을 제거하기 위해 웨이브렛 계수 누적을 이용하였고, 임펄스 잡음을 제거하기 위해 원소 편차에 기반한 중간값 필터를 적용하였다. 그리고 개선 효과의 판단 기준으로 SNR을 사용하였으며, 객관적인 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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