This paper proposes an optimal gain modification method of the Multichannel Wiener filter (MWF) using speech presence probabilities. Conventional gain modification methods of MWFs have the problem of the increase of speech distortions while reducing residual noises with its relative heuristic approach. However, the proposed optimal gain modification method, derived by solving the unconstrained minimization problem of the probability-involved cost function, reduces amounts of residual noises and signal distortions simultaneously. Through an evaluation of the filtered waveforms and spectrograms, it is verified that the proposed method results in an improved SNR with less signal distortions compared to the conventional MWF.
Noise in skull X-ray imaging is inevitable, which reduces imaging quality and diagnostic accuracy and increases errors due to the nature of digital imaging devices. Increasing the dose can attenuate noise, but that could lead to big problems with higher exposure dose received by patients. Thus, noise reduction algorithms are actively being studied at low doses to solve dose problems and reduce noise at the same time. Wiener filter and median filter have been widely used, with the disadvantages of poor noise reduction efficiency and loss of much information about imaging boundary. The purpose of this study is to apply total variation (TV) algorithm to skull X-ray imaging that can compensate for the problems of previous noise reduction efficiency to assess quantitatively and compare them. For this study, skull X-ray imaging is obtained using various kVp and mAs using the skull phantom using the X-ray device of Siemens. In addition, contrast to noise ratio (CNR) and coefficient of variation (COV) are compared and measured when noisy image, median filter, Wiener filter and TV algorithm were applied to each phantom imaging. Experiments showed that when TV algorithms were applied, CNR and COV characteristics were excellent under all conditions. In conclusion, we've been able to see if we can use TV algorithm to improve image quality and CNR could be seen to increase due to the decrease in noise as the amount of increased mAs. On the other hand, COV decreased as the amount of increased mAs, and when kVp increased, noise was reduced and the transmittance was increased, so COV was reduced.
A new restoration method of chest X -ray image (dual project filter) was proposed to improve SNR(signal to noise ratio) characteristics. In this method, a priori Information of system and anatomical structure and statistics of projected object are used in the design of filter. Dual projection filter varies its parameters, adapting to the local regions of chest(lung region, mediasternum, subdiaphragm) and the structure of chest (bone, tissue, blood vessel, bronchia). The performance of Dual Projection Filter was 0.1-0.2dB better than Dual Sensor Wiener Filter, which was used for initial estimate of Dual Porjection Filter.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.17
no.3
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pp.20-25
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1980
A singular value decomposition (SVD) pseudo-inversion method has been applied to the image reconstruction from projections. This approach is relatively unknown and differs from conventionally used reconstructioll methods such as the Foxier convolution and iterative techniques. In this paper, two SVD pseudo-inversion methods have been discussed for the search of optimum reconstruction and restoration, one using truncated inverse filtering, the other scalar Wiener filtering. These methods partly overcome the ill-conditioned nature of restoration problems by trading off between noise and signal quality. To test the SVD pseudo-inversion method, simulations were performed from projection data obtained from a phantom using truncated inversefiltering. The results are presented together with some limitations particular to the applications of the method to the general class of 3-D image reconstruction and restoration.
This paper introduces the Spatially Preprocessed Speech Distortion Weighted Multi-channel Wiener Filter (SP-SDW-MWF) for multi-microphone noise reduction and proposes a method to determine the speech distortion weights. The SP-SDW-MWF is known as a robust noise reduction algorithm against the error caused by the mismatch in microphones. The SP-SDW-MWF adopts weights which determine the amount of noise reduction at the expense of introducing speech distortion in the noise-suppressed speech. In this paper, we use the error of power spectral density between the estimated signal and the desired signal as the evaluation measure. Thus the a priori SNR is used to control the speech distortion weights in the frequency domain. In the experimental results, the proposed method yields better result in terms of MFCC distortion compared to the conventional method.
Park, Sung-Taek;Weon, Jong-Il;Park, Sung Bum;Woo, Heung-Sik
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.22
no.12
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pp.1227-1236
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2012
The low speed machinery faults are usually caused by the bearing failure of the rolling elements. As the life time of the bearing is limited, the condition monitoring of bearing is very important to maintain the continuous operation without failures. A few monitoring techniques using time domain, frequency domain and fuzzy neural network vibration analysis are introduced to detect and diagnose the faults of the low speed machinery. This paper presents a method of fault detection for the rolling element bearing in the low speed machinery using the Wiener filtering and shock pulse counting techniques. Wiener filter is used for noise cancellation and it clearly makes the shock pulse emerge from the time signal with the high level of noise. The shock pulse counting is used to determine the various faults obviously from the shock signal with transient pulses not related with the bearing fault. Machine fault simulator is used for the experimental measurement in order to verify this technique is the powerful tool for the low speed machine compared with the frequency analysis. The test results show that the method proposed is very effective parameter even for the signal with high contaminated noise, speed variation and very low energy. The presented method shows the optimal tool for the condition monitoring purpose to detect the various bearing fault with high accuracy.
A new restoration method of chest X-ray image (dual project filter) was proposed to improve SNR (signal to noise ratio) characteristics. In this method, a priori information of system and anatomical structure and statistics of projected object are used in the design of filter. Dual projection filter varies its parameters, adapting to the local regions of chest(lungregion, mediasternum, subdiaphragm) and the structure of chest (bone, tissue, blood vessel, bronchia). The performance of Dual Projection Filter was 0.1-0.2dB better than Dual Sensor Wiener Filter, which was used for initial estimate of Dual Porjection Filter.
In this paper, we propose an adaptive in-loop filter to improve the coding efficiency. Recently, there are post-filter hint SEI and block-based adaptive filter control (BAFC) methods based on the Wiener filter which can minimize the mean square error between the input image and the decoded image in video coding standards. However, since the post-filter hint SEI is applied only to the output image, it cannot reduce the prediction errors of the subsequent frames. Because BAFC is also conducted with a deblocking filter, independently, it has a problem of high computational complexity on the encoder and decoder sides. In this paper, we propose the low-complexity adaptive in-loop filter (LCALF) which has lower computational complexity by using H.264/AVC deblocking filter, adaptively, as well as shows better performance than the conventional method. In the experimental results, the computational complexity of the proposed method is reduced about 22% than the conventional method. Furthermore, the coding efficiency of the proposed method is about 1% better than the BAFC.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.17
no.3
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pp.1-11
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1980
For an ordinary engineer or researcher there are too diversified branches or even disciplines which have their own jargon to complicate an easy access, Nevertheless in many cases an isomorphism or even identity of notions exist to escape our grasp when expressed in different discipline or context, In this paper the masterwork of Box and Jenkins is introduced to accustom a few terms of statisticiens, to be followed by the technique of smoothing filtering of Wiener and Kalman - Bucy. The advantages of a transform (for example Hadamard) technique are explaned as well as authors personal philosophical views.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.2
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pp.274-279
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2009
H.264 suggests applying a 2-D 6-tap wiener filter to realize the interpolation for half-pixel positions, followed by a bilinear interpolation to get the data of quarter-pixels precision. This method is comparatively simpler; however, it only considers the affection of 4-connection neighborhood ignoring the influence that comes from the changing rate between respective neighborhoods. As a result, it has the characteristics of a Low-pass filter under the risk of losing high-frequency weights. The Cubic interpolation uses the gray-values within the larger regions of points to be sampled for interpolation. Nevertheless, the cubic interpolation is more complicated and computational. We give a deep analysis on the features while applying both bilinear and cubic interpolation in H.264 presenting a proper selection of interpolation algorithm with respect to specific distribution of gray-value in a certain grand block. The experiments point out that load far motion searching and interpolation are reduced when promoting the precision of interpolation simultaneously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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