노이즈를 평가하는 방법은 Root Mean Square(RMS) 입상도, 자기상관함수, 위너스펙트럼이 있다. RMS입상도는 광자데이터의 표준편차로 나타내며, 자기상관함수는 거리변화에 따른 1차원함수를 중적분하여 얻어진다. 그리고 자기상관함수를 푸리에 변환하면 노이즈 파워 스펙트럼이 되고, 화상에서는 이것을 위너스펙트럼이라고 한다. 위너스펙트럼은 노이즈 자체만을 표현할 뿐 아니라 해상특성을 나타내는 Modulation Transfer Function(MTF)과 함께 Detective Quantum Efficiency(DQE)를 산출하는 중요한 요소가 된다. 제시된 위너스펙트럼의 평가기술은 교육현장에서 그 개념을 교육하거나 임상 환경에서 시설에 알맞은 디지털 영상 검출기를 선택하고 디지털 영상 시스템의 영상품질을 유지 보수하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는, 웨이블릿 노이즈 감쇠에 고속 푸리에 역 변환을 포함하는 방법을 제안한다. 위너 필터링에 인자를 채용하여 역 필터링을 나타내고, 최적의 계수는 전체 평균 제곱 오차를 최소화하도록 선택된다. 위너 필터를 적용하기 위해, 손상된 그림에서 원 화상의 파워 스펙트럼을 계산한다. 위너 필터링은 역 필터링 처리를 포함하기 때문에 블링 필터가 반전되지 않을 때 노이즈는 확장한다. 큰 노이즈를 제거하려면 최고의 웨이블릿 임계값을 사용하여 노이즈를 제거하는 것이다. 웨이블릿 노이즈 감쇠 단계는 역 필터링 및 웨이블릿 기능으로 노이즈 감소로 구성된다. 실험결과는 전체 재생 성능 이상의 다른 방법을 능가하지는 않았다.
An adaptive scalar DCT-Wiener filtering method that can be applied to the problem of restoring an image degraded by white Gaussian noise is presented. In this method, the power spectrum needed to Winer filering is adaptively estimated in block-wise according to the lical properties in transform domain. In addition, overlapping method for reducing the block artifact is considered. Experimental results show that the adaptive Wiener filter by the proposed method yields performance improvement and better image quality over the nonadaptive one and the spatial Lee filter.
디지털신호처리 분야에서 다양한 환경에서 존재하는 배경잡음을 제거하여 음성신호의 품질을 개선시키는 것은 반드시 필요한 문제이다. 음향학적으로 배경잡음을 제거할 때 고려해야 할 중요한 점은 인간의 청각기전이 주로 음성의 진폭 스펙트럼의 정보에 의존하여 문제 해결을 하고 있다는 사실이다. 본 논문에서는 음성의 진폭 스펙트럼의 추출을 주요 목적으로 하는 주파수가중 스펙트럼성형필터의 특성을 도입한다. 따라서 본 논문에서는 배경잡음으로 중첩된 음성신호 성분 중에 이 진폭 스펙트럼 정보를 추출하여, 위너 필터법과 음향학적인 모델에 의한 주파수가중 스펙트럼성형필터를 사용한 알고리즘을 제안한다. 본 실험에서는 스펙트럼 왜곡률(SD)에 의하여 제안한 알고리즘의 출력 SD가 기존의 다른 방법과 비교하여 약 5.28 dB 이상 개선되었다.
위너-킨친 정리(Wiener-Khinchin)는 어떤 신호의 자기상관 함수(Autocorrelation)가 그 신호의 일율 분광띠(Power Spectrum)에 해당됨을 보이는 것으로써, 분광학 및 통신 공학에서 신호 처리와 관련된 매우 중요한 정리이다. 학부 실험실에서 이 정리를 시현하려면 상관기(Correlator)와 신호 처리 장비와 같은 비교적 고가의 장비가 요구되므로, 정리의 시현이 용이하지 않다. 근래에 들어 디지털 공학의 발전과 함께 보급되고 있는 디지탈 오실로스코프들은 측정 결과의 수치화와 그들에 관한 연산 기능이 포함되어 있어, 이 정리를 간단히 시현시킬 수 있다. 본고에서는 정리의 유도 과정에서 얻어지는 실험 이론과 함께 디지털 오실로스코프를 이용해서 이 정리를 시현시키는 방법을 소개한다. 1930년대에 소개된 정리를 다시 재조명하려는 이유는, 비록 정리가 오래전에 소개되었다고는 할지라도 구체적인 유도 과정이나 물리 분야와 관련된 내용들은 우리에게는 여전히 잘 알려져 있지 않기 때문이다. 유도 과정에서 교류 복소 총저항(Impedence) Z, 역율(Power Factor), 위너 분광곡선의 확장된 물리적 의미와 함께, 나아가, 흑체 복사에서 플랑크(M. Planck)의 양자화에 대한 배경이 자연스럽게 나타나므로, 일반물리학, 현대물리학, 분광학 및 물성실험 등과 관련된 강의에 참고가 될 수 있다고 생각된다.
본 논문에서는 셀룰러 인지 라디오 망에서 주 사용자들 (PU; primary user)의 다중 채널상에서 발생하는 스펙트럼 홀 (spectrum hole)을 그룹핑(grouping)하여, 광대역 인지 사용자 (WCRU; wideband cognitive radio user)의 서비스 품질 (QoS; quality of service)을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 스펙트럼 홀 그룹핑 방법은 같은 시간에 발생하는 스펙트럼 홀들을 위너예측과정으로 예측하고, 예측된 스펙트럼 홀을 그룹핑하여 광대역 인지 사용자를 지원함으로써 인지 사용자의 서비스 품질을 향상시킨다. 시뮬레이션을 통하여 단일 스펙트럼 홀 채널을 이용한 경우와 비교하여 핸드오프 호의 손실률과 초기 발생 호의 차단률을 줄일 수 있음을 보인다.
간접형 CsI flat-panel detector (FPD)의 해상특성(modulation transfer function, MTF), 잡음특성(Wiener spectrum or noise power spectrum, NPS), 양자검출효율(detective quantum efficiency, DQE)을 측정하고 평가하기 위하여 본 실험을 실시하였다. IEC에서 권고한 실험방법을 따라 RQA3, RQA5, RQA7, RQA9의 방사선 선질을 사용하였다. MTF는 egde법을 사용하였다. Wiener spectrum은 조사 영역내에서 획득한 영상의 푸리에 변화를 통하여 구하였다. DQE는 MTF, WS(NPS), X선 입력 및 입력 광자량을 사용하여 평가하였다. 특성곡선은 RQA3와 RQA5, RQA7, RQA9과는 차이가 발생하였다. MTF는 X선 선질과는 상관없이 일정하였다. WS(NPS)은 X선 양이 증가 할수록 감소하였으며, RQA3, RQA5, RQA7, RQA9순으로 감소하였다. DQE는 1mR에서 가장 우수했으며, RQA3, RQA5, RQA7, RQA9순으로 감소하였다. FPD의 물리적 영상 특성을 입력 선질에 따라 다를 수 있다. 본 연구를 통하여 디지털 방사선 시스템의 바르게 사용하려면 FPD의 물리적 영상 특성을 아는 것이 중요함을 인식하게 되었다.
무선통신망에서 예측기법을 이용하는 경우는 대부분 사용자호가 요구하는 자원의 크기를 예측하여 미리 요구자원을 예약함으로써 사용자호가 요구하는 품질을 보장한다. 그러나 본 논문에서는 무선인지통신망에서 면허사용자가 사용하지 않는 스펙트럼홀(spectrum hole)자원의 크기를 예측하여 대여사용자의 스펙트럼 핸드오프호의 서비스 품질을 향상시킬 수 있는 채널할당방법을 제안한다. 스펙트럼홀의 예측은 위너예측모델을 이용한다. 채널할당 방법은 대여사용자호를 초기 발생호와 스펙트럼 핸드오프호로 구분하고, 예측된 스펙트럼홀 자원의 일정부분을 예약하여 스펙트럼 핸드오프호에 우선적으로 할당한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 기법이 스펙트럼홀 예측을 사용하지 않는 방법보다 대여사용자의 스펙트럼 핸드오프호의 서비스 품질을 향상(50% 예약시 평균 11% 개선)시킬 수 있음을 보인다.
A Dual Sensor Wiener Filter technique was used to improve the image quality of the scanning type digital radiographic system (resolution and SNR). In this method, two images were acquried simultaneously using two sensors with high and low resolution and SNR values. Using the cross Power spectrum between dual sensor outputs of the same chest radiographic image. we design a new type of Wiener Filter and implement it with fast algorithm. We compared the performance of this new dual sensor filter with conventional single sensor filters (Wiener Filter and Parametric Projec- tion Filter) . In simulation studies, it is shown that this new method has SNR improvement of 1-3 dB better than conventional filters.
This paper presents a statistical model-based noise suppression approach for voice recognition in a car environment. In order to alleviate the spectral whitening and signal distortion problem in the traditional decision-directed Wiener filter, we combine a decision-directed method with an original spectrum reconstruction method and develop a new two-stage noise reduction filter estimation scheme. When a tradeoff between the performance and computational efficiency under resource-constrained automotive devices is considered, ETSI standard advance distributed speech recognition font-end (ETSI-AFE) can be an effective solution, and ETSI-AFE is also based on the decision-directed Wiener filter. Thus, a series of voice recognition and computational complexity tests are conducted by comparing the proposed approach with ETSI-AFE. The experimental results show that the proposed approach is superior to the conventional method in terms of speech recognition accuracy, while the computational cost and frame latency are significantly reduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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