In this paper, differential cross coupled LC VCOs with two noise frequency filtering techniques are proposed. Both VCOs are based on symmetric capacitor with asymmetric inductor tank structure. The VCO using low pass filtering technique shows low phase noise of -130.40 dBc/Hz at 1 MHz offset when the center frequency is 1.619 GHz. And the other VCO using band pass filtering technique shows -127.93 dBc/Hz at 1 MHz offset frequency when center frequency is 1.604 GHz. Two noise frequency filtering techniques are approached with different target.
In a real environment, sound recordings are commonly distorted by channel and background noise, and the performance of audio identification is mainly degraded by them. Recently, Philips introduced a robust and efficient audio fingerprinting scheme applying a differential (high-pass filtering) to the frequency-time sequence of the perceptual filter-bank energies. In practice, however, the robustness of the audio fingerprinting scheme is still important in a real environment. In this letter, we introduce alternatives to the frequency-temporal filtering combination for an extension method of Philips' audio fingerprinting scheme to achieve robustness to channel and background noise under the conditions of a real situation. Our experimental results show that the proposed filtering combination improves noise robustness in audio identification.
Customized services to a sleep induction for better sleepcare are more effective because of different satisfaction levels to users. The EOG data measured at the frontal lobe when a person blinks his eyes can be used as biometric data because it has different values for each person. The accuracy of measurement is degraded by a noise source, such as toss and turn. Therefore, it is necessary to analyze the noisy data and remove them from normal EOG by filtering. There are low-pass filtering and high-pass filtering as filtering using a frequency band. However, since filtering within a frequency band range is also required for more effective performance, we propose a machine learning model for the filtering of EOG data in this paper as the second filtering method. In addition, optimal values of parameters such as the depth of the hidden layer, the number of nodes of the hidden layer, the activation function, and the dropout were found through experiments, to improve the performance of the machine learning filtering model, and the filtering performance of 95.7% was obtained. Eventually, it is expected that it can be used for effective user identification services by using filtering model for EOG data.
This paper provides a method for speech detection. After first order FIR filtering on the speech signals, we applied the conventional method of endpoint detection which utilizes the energy as the criterion in separating signals from background noise. By FIR filtering, only the Fourier components with large values of [amplitude x frequency] become significant in energy profile. By applying this procedure to the 445-words database constructed from ETRI, we confirmed that the low-amplitude noise and/or the low-frequency noise are separated clearly from the speech signals, thereby enhancing the feasibility of ideal endpoint detections.
There have been numerous studies on the enhancement of noisy speech signal. In this paper, we propose a new speech enhancement method, that is, a filtering of a dissonant frequency combined with noise suppression algorithm. The simulation results indicate that the proposed method provides a significant gain in voice clarity. Therefore if the proposed enhancement scheme is used as a pre-filter, the perceptual clarity of husky voice is greatly enhanced.
In mechatronic systems using electric signals to drive control systems, driving signals including the frequency band of the unwanted signals, such as resonant frequencies and noise frequencies, can affect the accuracy of the controlled system and can cause serious damage to the system due to the resonance phenomenon of the mechatronic system. An LOS (Line of Sight) control unit is used to automatically rotate the gimbal system with a video imaging system generally mounted on modern aerial vehicles. However, it still suffers from natural frequency variation problems due to variations of operational temperature. To prevent degradation in performance, this paper proposes an adaptive filtering technique based on real-time noise analysis and adaptive notch-filtering for LOS control systems, and verifies how our proposed method maintains the LOS stabilization performance. Additionally, this filtering technique can be applied to the image noise filtering of the video imaging system. It is designed to reduce image noises generated by switching circuits or power sources. The details of design procedures of the proposed filtering technique and the experiments for the performance verification are described in this paper.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권2호
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pp.231-234
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2009
Speckle noise reduction for power Doppler ventricle coherent image for restoration and enhancement using Fast Wavelet Transform with multi-thresholding and multi-filtering on the each subbands is presented. Fast Wavelet Transform divides into low frequency component image to high frequency component image to be multi-resolved. Speckle noise is located on high frequency component in multi-resolution image mainly. A Doppler ventricle image is transformed and inversed with separated threshold function and filtering from low to high resolved images for restoration to utilize visualization for ventricle diagnosis. The experimental result shows that the proposed method has better performance in comparison with the conventional method.
This study examines the wavelet transform for output-only system identification of ambient excited engineering structures with emphasis on its utilization for modal parameter estimation of high-order and closely-spaced modes. Sophisticated time-frequency resolution analysis has been carried out by employing the modified complex Morlet wavelet function for better adaption and flexibility of the time-frequency resolution to extract two closely-spaced frequencies. Furthermore, bandwidth refinement techniques such as a bandwidth resolution adaptation, a broadband filtering technique and a narrowband filtering one have been proposed in the study for the special treatments of high-order and closely-spaced modal parameter estimation. Ambient responses of a 5-story steel frame building have been used in the numerical example, using the proposed bandwidth refinement techniques, for estimating the modal parameters of the high-order and closely-spaced modes. The first five natural frequencies and damping ratios of the structure have been estimated; furthermore, the comparison among the various proposed bandwidth refinement techniques has also been examined.
지진 발생시 건축물의 내부상태를 탐사하는데 있어 콘크리트 구조물의 두께, 철근의 피복깊이, 공동의 유무를 탐사하게 되고, 이것을 통해 건축물의 손상을 추정할 수 있다. 이때 콘크리트 내부를 탐사하는 방법으로 지중 탐사 레이더(ground penetrating radar)가 효과적으로 이용될 수 있다. 기존의 레이더 측정 방법에서는 콘크리트 내부를 탐사하기 위해 시간영역에 있는 데이터로 콘크리트의 유전상수를 구하고 시간을 거리로 환산하여 육안 식별에 의해서 결과를 분석하였다. 본 연구에서는 콘크리트 시편을 측정한 후 측정된 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 스펙트럼 분석과 필터링을 통한 방법으로 신호 처리하여 시간영역에서의 데이터 분석능력을 향상 시켰다. 데이터 획득을 위해 주로 사용되는 900MHz, 1GHz, 그리고 1.5㎓ 중심 주파수를 갖는 세 개의 안테나를 사용하여 철근시편을 탐사하였다. 주파수 영역에서 차단 주파수(cutoff frequency)를 1/3 옥타브에 의하여 변화시키면서 저역 통과, 고역 통과, 그리고, 대역 통과 등의 필터링을 하였고, 각각의 중심 주파수에 대한 가장 효과적인 차단 주파수를 찾으려고 했다. 차단 주파수의 범위는 최대 하위 2옥타브에서 상위 1옥타브와 최소 하위 2옥타브에서 하위 1옥타브가 적합하였고, 주파수 영역에서 필터링을 통해 콘크리트 내부 정보 분석력 향상을 위한 토대를 마련하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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