Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.5
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pp.1055-1063
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2012
The noise of image is added by many environmental factors. Therefore, we need to remove these noises using the conventional filtering methods, which are optimized based on the statistical characteristic of noise. In direct restoration method, there is an inverse filter and the wiener filter. Here, the wiener filter is the optimized filter in the view of least square method. First, we are going to study the inverse filter, wiener filter, constraint least square filter. Second, in order to control the quantity, we use the parameters instead of the power spectrum ratio. But, these parameters have the conflicting condition, therefore, we optimized the variables using parametric wiener filter which adjust the application appropriately. In the simulation results, the contrast of the degraded image was enhanced and the noise was removed. Comparative experimentation was demonstrated edge preserving and noise removing property.
Lung sound analyer which can provide an objective diagnosis of patients with pulmonary and bronchial disorders is designed. For the purpose of power spectrum analysis, adaptive digital filtering technique and TM - S320C25 DSP chip is used. As a results, adaptive lattice Wiener filter could eliminate heart sounds with a few of 10th order and on the distribution of power spectrum each patterns has shown in normal vescicular breathy from 100 Hz to 200 Hz, in crackle sound from 100 Hz to 400 Hz, in wheeze sound from 150 Hz to 600 Hz.
This paper presents a channel reservation scheme using Wiener prediction model in order to reduce the rate of forced termination of cognitive users in cognitive radio networks. The proposed method uses Wiener prediction model to predict the number of radio channel required by the reappearance of primary users, and then calculates and reserves the number of channels that cognitive users demand for their spectrum handoff. Through the simulation we investigate cognitive users' forced termination rate and blocking rate with and without channel reservation. In addition we show the bandwidth utilization efficiency for both cases. The results show that the proposed scheme can reduce the forced termination rate of cognitive users at the cost of slightly increasing in blocking rate. Also it is seen that there is little difference in bandwidth utilization efficiency for both cases.
We aimed to evaluate the physical imaging properties in various digital radiography systems with charged coupled device (CCD), computed radiography (CR), and indirect flat panel detector (FPD). The imaging properties measured in this study were modulation transfer function (MTF) wiener spectrum (WS), and detective quantum efficiency (DQE) to compare the performance of each digital radiography system. The system response of CCD were in a linear relationship with exposure and that of CR and FPD were proportional to the logarithm of exposure. The MTF of both CR and FPD indicated a similar tendency but in case of CCD, it showed lower MTF than that of CR and FPD. FPD showed the lowest WS and also indicated the highest DQE among three systems. According to the results, digital radiography system with different type of image receptor had its own image characteristics. Therefore, it is important to know the physical imaging characteristics of the digital radiography system accurately to obtain proper image quality.
There is a scheme where secondary users (SU) use predicted spectrum holes for primary users (PU) not to utilize for efficient utilization of the limited spectrum resources in cognitive radio networks. In this paper, we propose an adaptive call admission control framework that minimizes spectrum hopping call dropped probability (SHDP) for satisfying SU quality of service (QoS). The scheme is based on a call admission control (CAC), bandwidth prediction and adaptive bandwidth assignment. The prediction model predicts not only the number of spectrum holes, but requested bandwidth of SU spectrum hopping call, and then the CAC minimizes SHDP via an adaptive bandwidth assignment in resources not being enough for reservation. We bring Wiener prediction model to predict the resources. Simulations are conducted to compare the performance of proposed scheme with an existing, and show its ability of minimizing the SHDP.
In this paper, we propose a CAC exploring a RA based dynamic spectrum hole grouping for secondary users' QoS enhancement in multi-classes cognitive radio networks. The RA based dynamic spectrum hole grouping uses SU multi-classes overlaying spectrum structure suggested here. Multiclass SUs are divided into real and non real, and real SUs have a priority for resource utilization against non real. The amount of resource required by real SUs is supported by Wiener prediction and the dynamic spectrum hole grouping, and that required by non real SU is supported by the remained available amount without prediction. In the simulations, we compare the proposed CAC performances using the dynamic spectrum hole grouping in terms of SU connection's blocking(dropping) rate and resource utilization efficiency according to multi-classes traffic characteristics, and then we show the proposed CAC can guarantee the desired QoS of multi-classes secondary users.
Pizza's synthetic model, a modified Wiener filter method, was tested to establish the procedure of desirable interpretive wavelet extraction and its application to the marine seismic exploration using several approaches with a real offshore seismic data of the southeast Asia. Noise spectrum acquisition is difficult and any assumptions for it do not produce interpretive wavelets as good as synthetic model result by Piazza (1979). however the resolution could be improved with spiking deconvoultion and following zero phase bandpass filter, and the testing procedure and evaluatttion of results can hopefully contribute in future study and practical evaluation of Piazza's method.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.17
no.5
s.108
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pp.408-415
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2006
This paper suggests an improved system-level model of RF power amplifiers(PAs) including memory effects, and validates the suggested model by analyzing the power spectral density of the output signal with a predistortion linearizer. The original three-box(Wiener-Hammerstein) model uses input and output filters to capture RF frequency response of PAs. The adjacent spectral regrowth that occurs in three-box model can be perfectly removed by Hammerstein structure predistorter. However, the predistorter based on Hammerstein structure achieves limited performance in real PA applications due to other memory effects except RF frequency response. The spectrum of the output signal can be predicted accurately using the suggested model that changes a memoryless block in a three-box model with a memory polynomial. The proposed model accurately predicts the output spectrum density of PA with Hammerstein structure predistorter with less than 2 dB errors over ${\pm}30$ MHz adjacent channel ranges for IEEE 802.11 g WLAN signal.
Images acquired by a digital X-ray imaging system are inherently degraded due to system degradation process and additive noise sources. The system degradation in image quality is typically described as the system response function characterized by the modulation transfer function (MTF) and the noise term described as the noise power spectrum (NPS). In this case, we can restore the blur image as close as possible to the original image by using modified filtering designed for digital imaging system, as we know more precisely about the MTF and the NPS. In this paper, by performing simulation, we tried to restore blurred images taken from a digital X-ray imaging system based upon conventional filtering techniques such as a direct-inverse filtering, limited-inverse filtering, or a Wiener filtering, and evaluated the characteristics of the image restoration.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.2
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pp.280-286
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2013
In this paper, a noise reduction system is proposed for the speech interface in intelligent TV applications. To reduce TV speaker sound which are very serious noises degrading recognition performance, a noise reduction algorithm utilizing the direct TV sound as the reference noise input is implemented. In the proposed algorithm, transfer functions are estimated to compensate for the difference between the direct TV sound and that recorded with the microphone installed on the TV frame. Then, the noise power spectrum in the received signal is calculated to perform Wiener filter-based noise cancellation. Additionally, a postprocessing step is applied to reduce remaining noises. Experimental results show that the proposed algorithm shows 88% recognition rate for isolated Korean words at 5 dB input SNR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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