This paper presents a new adaptive impulse noise cancelling technique based on the adaptive nonlinear suppressing function. The proposed "adaptive threshold algorithm (ATA)" is controlled by the normalized power prior input data term, and this adaptive threshold makes the cancelling system highly robust against additive impulse noise. For the performance evaluation, we have tested the proposed algorithm with the observed signals simulated in various impulsive noise environments and real EMG signals. As a result the proposed algorithm shows superior performance of 51.7% to the available techniques in the points of SNR and MSE.
Low-threshold optical bistability is essential for practical nonlinear optical applications. Many bistable optical devices based on high-quality-factor resonators have been proposed to reduce the threshold intensity. However, demonstrating high-quality-factor resonance requires complex fabrication techniques. In this work, we numerically demonstrate optical bistability with bound states in the continuum in a simple one-dimensional Si photonic crystal. The designed structure supports bound states in the continuum, producing an ultrahigh quality factor without tough fabrication conditions. The threshold intensity of the designed device is 150 MW/cm2 at the optical communication wavelength. This scheme may lead to a new class of nonlinear photonics.
The elimination process of cloud-contaminated pixels is one of important steps before obtaining the accurate parameters of land and ocean surface from AVHRR imagery. We developed a 6step threshold method to detect the cloud-contaminated pixels from NOAA-14/AVHRR datime imagery over land using different combination of channels. This algorithm has two phases : the first is to make a cloud-free characteristic data of land surface using compositing techniques from channel 1 and 5 imagery and a dynamic threshold of brightness temperature, and the second is to identify the each pixel as a cloud-free or cloudy one through 4-step threshold tests. The merits of this method are its simplicity in input data and automation in determining threshold values. The threshold of infrared data is calculated through the combination of brightness temperature of land surface obtained from AVHRR imagery, spatial variance of them and temporal variance of observed land surface temperature. The method detected the could-comtaminated pixels successfully embedded inthe NOAA-14/AVHRR daytime imagery for the August 1 to November 30, 1996 and March 1 to July 30, 1997. This method was evaluated through the comparison with ground-based cloud observations and with the enhanced visible and infrared imagery.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제13권1호
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pp.10-15
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2012
In conventional, skin detection methods using for skin color definitions is based on prior knowledge. By experimentation, the threshold value for dividing the background from the skin region is determined subjectively. A drawback of such techniques is that their performance is dependent on a threshold value which is estimated from repeated experiments. To overcome this, the present paper introduces a skin region detection method. This method uses a histogram approximation based on the mean shift algorithm. This proposed method applies the mean shift procedure to a histogram of a skin map of the input image. It is generated by comparing with the standard skin colors in the $C_bC_r$ color space. It divides the background from the skin region by selecting the maximum value according to the brightness level. As the histogram has the form of a discontinuous function. It is accumulated according to the brightness values of the pixels. It is then, approximated by a Gaussian mixture model (GMM) using the Bezier curve technique. Thus, the proposed method detects the skin region using the mean shift procedure to determine a maximum value. Rather than using a manually selected threshold value, as in existing techniques this becomes the dividing point. Experiments confirm that the new procedure effectively detects the skin region.
경영 분류 문제에 대한 많은 연구들은 여러가지 기법들간의 성과 비교에 대한 것이었지만, 각각의 연구들마다 가장 좋은 기법이 어떤 것인가에 대해서는 상이한 결론을 내고 있다. 다수의 분류 기법 중에서 가장 좋은 것을 사용하는 방법에 대한 대안으로,분류 기법을 통합하여 성과를 향상시키는 방법이 있다. 본 연구에서는 개별 분류 기법의 결과를 선형 결합하여 예측력을 높이는 방법을 제시하였다. 최 적 선형 결합 가중치를 계산하기 위해 혼합 정수 계 획 법을 사용하였다. 목적 함수로 사용한 오분류 비용의 최소화에서 오분류 비용은 부도 기업을 모형에서 정상으로 예측한 오류와 정상기업을 모형에서 부도 기업으로 예측한 오류의 합으로 정의하였다. 문제 풀이 과정을 단순화하기 위하여 본 논문에서는 절사점 (cutoff value)을 고정하였고, 경계 함수 (threshold function)를 배제하였다. 정수계획법의 계산을 위해 branch 8, bound 방법을 사용하였다. 선형 결합에 의한 모형의 예측력이 개별 기법에 의해 구축된 모형의 예측력을 상회하였고, 그 차이가 통계적으로도 유의하였다.
Recently data mining techniques have been used for analysis and classification of data related to industrial accidents. The main objective of this study is to compare performance of algorithms for data analysis of industrial accidents and this paper provides a comparative analysis of 5 kinds of algorithms including CHAID, CART, C4.5, LR (Logistic Regression) and NN (Neural Network) with ROC chart, lift chart and response threshold. In this study, data on 67,278 accidents were analyzed to create risk groups for a number of complications, including the risk of disease and accident. The sample for this work chosen from data related to manufacturing industries during three years $(2002\sim2004)$ in korea. According to the result analysis, NN has excellent performance for data analysis and classification of industrial accidents.
Low power circuit techniques have been developed to realize the highest possible performance of embedded SRAM at 1V power supply with$0.5\mu\textrm{m}$ single threshold CMOS technology in which the unbalance between NMOS and PMOS threshold voltages is utilized to optimize the low power CMOS IC design. To achieve the best trade-off between the transistor drivability and the subthreshold current increase, the ground potential of memory array is raised to suppressthe subthreshold current. The problems of lower cellstability and bit-line dealy increase due to the enhanced array ground potential are evaluated to be controlled within the allowable range by careful circuit design. 160MHz, 128kb embedded SRAM with 3.4ns access time is demonstrated with the power consumption of 14.8mW in active $21.4{mu}W$ in standby mode at 1V power supply.
웨이블릿 변환 영역에서 계수 축소 방법의 잡음제거는 알고리즘의 단순함과 잡음제거 효과의 우수함으로 많이 사용되는 방법이다. 계수 축소 방법 중 VisuShrink는 데이터의 수와 잡음편차에 비례하는 universal 경계값을 사용하여 잡음을 제거하는 방법이다. 일반적으로 잡음편차가 알려져 있지 않으므로 universal 경계값 결정을 위해 잡음편차 추정이 필요하다. 그러나 잡음편차 추정 방법은 고주파 대역에서는 알려져 있으나 저주파 대역에 대해서는 알려져 있지 않으므로 기존의 VisuShrink 방법은 저주파 대역의 잡음을 제거할 수 없다. 본 논문에서는 단조변환에 의한 각 대역의 잡음편차를 추정하고, 추정된 편차에 가중값을 곱한 가중편차를 universal 경계값에 적용하여 최저주파 대역을 제외한 모든 대역의 잡음을 Soft-Threshold 기법으로 제거하였다. 그리고 잡음제거 특성을 비교하기 위해 기존의 VisuShrink방법 및 SureShrink방법과의 잡음제거 특성을 비교하였다. 비교 결과 본 논문에서 제시된 잡음제거 방법은 가우시안 잡음과 고압축 양자화 잡음에서 좋은 잡음 제거효과를 보였다.
Applications of thresholding technique are based on the assumption that object and background pixels in a digital image can be distinguished by their gray level values. For the segmentation of more complex images, it is necessary to resort to multiple threshold selection techniques. This paper describes a new method for multiple threshold selection of gray level images which are not clearly distinguishable from the background. The proposed method consists of three main stages. In the first stage, a probability distribution function for a gray level histogram of an image is derived. Cluster points are defined according to the probability distribution function. In the second stage, fuzzy partition matrix of the probability distribution function is generated through the fuzzy clustering process. Finally, elements of the fuzzy partition matrix are classified as clusters according to gray level values by using max-membership method. Boundary values of classified clusters are selected as multiple threshold. In order to verify the performance of the developed algorithm, automatic inspection process of ball grid array is presented.
Purpose: The objective of this study was to offer primary clinical data examining whether change of imaging structure and quantitative evaluation of muscle activity on myofascial trigger points can lead to implementation of an analytical technique for evaluation of myofascial pain diagnoses. In addition, we examined the effect of a variety of mediation techniques, in order to examine neuromuscular physiological characteristics of myofascial trigger points muscle by comparing differences in pressure pain threshold and ultrasound imaging. Methods: Participants in the study included 30 adults in their twenties. The subjects were divided into the normal and myofascial trigger points groups. Clinical outcomes were evaluated by pressure pain threshold for pain and ultrasound imaging was performed for evaluation of the structural characteristics of muscle. Independent t-test was used for statistical analysis. Results: The two groups showed statistical significance in the change in pressure pain threshold (p<0.05). Findings of ultrasound imaging analysis showed no significant differences, increased muscle thickness was observed (p>0.05). Findings of ultrasound imaging analysis showed significant differences, increased muscle echodensity was observed (p<0.05). Findings on ultrasound imaging analysis showed significant differences, increased muscle white area index was observed (p<0.05). Conclusion: From these results, active myofascial trigger points muscle showed quality deterioration on ultrasound imaging. Thorough evaluation of imaging structure and physiological characteristics can be useful quantitative analytical techniques for diagnosis of myofascial pain syndrome and a primary factor reflected in physical therapy intervention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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