As a new type of spectrometer, that based on filters with different transmittance features attracts a lot of attention for its advantages such as small-size, low cost, and simple optical structure. It uses post-processing algorithms to achieve target spectrum reconstruction; therefore, the performance of the spectrometer is severely affected by noise. The influence of noise on the spectral reconstruction results is studied in this paper, and suggestions for solving the spectral reconstruction problem under noisy conditions are given. We first list different spectral reconstruction methods, and through simulations demonstrate that these methods show unsatisfactory performance under noisy conditions. Then we propose to apply the gradient projection for sparse reconstruction (GRSR) algorithm to the spectral reconstruction method. Simulation results show that the proposed method can significantly reduce the influence of noise on the spectral reconstruction process. Meanwhile, the accuracy of the spectral reconstruction results is dramatically improved. Therefore, the practicality of the filter-based spectrometer will be enhanced.
In this paper, we proposed the design and calibration method for the near infrared Acousto-Optic Tunable Filter (AOTF). The theory and design principles of AOTF for the visible light are well known since I.C.Chang has developed the parallel tangent condition for the non-collinear AOTF. Deflection angle, frequency-wavelength relation, spectral resolution, etc. were calculated based on the theory of AOTF. From this result, important parameters - incident and acoustic angle - to fabricate AOTF were decided. We measured the spectral resolution and the relation between electrical driving frequency and the Optical wavelength of diffracted light to calibrate the near infrared AOTF. About 40 ∼ 80 MHz electrical frequency was required to get 1200 ∼ 2200 nm near infrared light. Spectral resolution was less than 10 nm in the near infrared region.
The power spectral density of a signal can be estimated most accurately by using a window with a narrow bandwidth and large sidelobe attenuation. Conventional windows generally control these characteristics by only one parameter, so there is a trade-off problem: if the bandwidth is reduced, the sidelobe attenuation is also reduced. To overcome this problem, we propose using a Butterworth window with two control parameters for power spectral density estimation and analyze its characteristics. Simulation results demonstrate that the sidelobe attenuation and the 3 dB bandwidth can be controlled independently. Thus, the trade-off problem between resolution and spectral leakage in the estimated power spectral density can be overcome.
We consider here the problem of spectral estimation of multidimensional wide sense stationary (WSS) random process. A method, employing a special difference equation of correlation function, is proposed to solve the problem of multidimensional spectral estimation. In this approach, the special difference equation of correlation function is derived by modal decomposition method. Maximum likelihood estimator and Kalman filter are used to estimate the model parameters of the difference equation and the decomposed spectral residues. An algorithm is presented to estimate the multidimensional spectral density. According to the result of the simulation, these methods are feasible to estimate the spectral density of WSS process, which is realized by finite dimensional multivariable lineal system driven by white noise.
In this paper, we designed the PC-based analyzer of the power spectral density that could estimate the heart rate variability from time series data of R-R interval. The power spectral density estimated that it applied the autoregressive model to the measured electrocardiogram during a short period. Also, the characteristics of the designed analyzer are that it could process of the signal filtering, the generation and recomposition of time series and the feature extraction at the same time. Especially the analyzer reconstructed which applied the lowpass filter of the time series composed by the linear interpolation so as to enhance the signal-to-noise feature. We could estimate the power spectral density that confirmed a variety of power peak with low frequency range and high frequency rang of autonomic nerve by the heart rate variability.
The studies to estimate the surface spectral reflectance of an object have received widespread attention using the multi-spectral camera system. However, the multi-spectral camera system requires the additional color filter according to increment of the channel and system complexity is increased by multiple capture. Thus, this paper proposes an algorithm to reduce the estimation error of surface spectral reflectance with the conventional 3-band RGB camera. In the proposed method, adaptive principal components for each pixel are calculated by renewing the population of surface reflectances and the adaptive principal components can reduce estimation error of surface spectral reflectance of current pixel. To evacuate performance of the proposed estimation method, 3-band principal component analysis, 5-band wiener estimation method, and the proposed method are compared in the estimation experiment with the Macbeth ColorChecker. As a result, the proposed method showed a lower mean square ems between the estimated and the measured spectra compared to the conventional 3-band principal component analysis method and represented a similar or advanced estimation performance compared to the 5-band wiener method.
Considerable research in the last three decades has examined the problem of enhancement of speech degraded by additive background noise. We compare traditional methods such as spectral subtraction and Wiener filter, recently proposed psychoacoustic model based methods such as perceptual filter and noise suppression in EVRC in terms of performance and complexity.
$^{13}$C$_{2}$H$_{2}$ 분자의 빛살 흡수선 중 분산천이 광섬유의 영분산 파장에 가까운 1549.49 nm 파장의 흡수선에 DFB-LD (distributed feedback laser diode)의 주파수를 안정화시켰다. 이 주파수 안정화된 DFB-LD와 광섬유 파브리-페로 필터의 투과 및 반사특성을 이용하여 광섬유 파브리-페로 필터의 중심주파수를 안정화시켰다. 자유분광너비(free spectral range)가 100 GHz인 안정화된 광섬유 파브리-페로 필터의 공진 조건에 파장이 다른 3개의 DFB-LD 빛살을 투과시켜 DFB-LD들을 안정화시킴으로써 주파수분할 다중을 하였다. 또한 레이저를 디더링(dithering) 방법으로 안정화시켰을 때 디더링 전류에 따른 레이저의 선폭변화는 600 MHz/mA였다.
본 논문에서는 $1{\times}4$ 스위치와 서로 다른 FSR(free spectral ranges)을 갖는 마이크로링 공진기 배열을 결합하여 구현된 광공진기 라우터를 기반으로 하는 집적광학 방식의 4채널 선택 마이크로웨이브(microwave: MW) 필터를 제안하고 구현하였다. 중심 주파수는 링 공진기의 반지름에 따른 FSR에 의해 결정되며, 이를 통해 얻어지는 10 GHz, 16 GHz, 18 GHz, 20 GHz로 구성된 4개의 채널은 광스위치에 제어 전압을 인가하여 개별적으로 선택할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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