• 제목/요약/키워드: hard thresholding

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웨이블릿 변환과 문턱치를 이용한 R 피크 검출 연구 (A study of R peak signal detection using Wavelet and Threshold)

  • 서정익
    • 한국정보컨버전스학회논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.1-6
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    • 2013
  • 심전도는 심장질환의 진단을 위해 많이 사용되고 있다. 정확한 진단을 위해 웨이블릿과 문턱치 방법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 기존의 hard 문턱치 방법을 응용하여 hard inverse 문턱치 방법을 연구하였다. Pan-Tomkins 알고리즘에 hard inverse 문턱치 방법을 적용하였고 알고리즘을 간소화 할 수 있었다. mit-bih 103번 ECG 신호를 검출한 결과 신호의 왜곡 발생과 잡음의 영향이 받지 않고 R 피크를 검출할 수 있었다.

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Comparison of covariance thresholding methods in gene set analysis

  • Park, Sora;Kim, Kipoong;Sun, Hokeun
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제29권5호
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    • pp.591-601
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    • 2022
  • In gene set analysis with microarray expression data, a group of genes such as a gene regulatory pathway and a signaling pathway is often tested if there exists either differentially expressed (DE) or differentially co-expressed (DC) genes between two biological conditions. Recently, a statistical test based on covariance estimation have been proposed in order to identify DC genes. In particular, covariance regularization by hard thresholding indeed improved the power of the test when the proportion of DC genes within a biological pathway is relatively small. In this article, we compare covariance thresholding methods using four different regularization penalties such as lasso, hard, smoothly clipped absolute deviation (SCAD), and minimax concave plus (MCP) penalties. In our extensive simulation studies, we found that both SCAD and MCP thresholding methods can outperform the hard thresholding method when the proportion of DC genes is extremely small and the number of genes in a biological pathway is much greater than a sample size. We also applied four thresholding methods to 3 different microarray gene expression data sets related with mutant p53 transcriptional activity, and epithelium and stroma breast cancer to compare genetic pathways identified by each method.

Oblique Iterative Hard Thresholding 알고리즘을 이용한 압축 센싱의 보장된 Sparse 복원 (Guaranteed Sparse Recovery Using Oblique Iterative Hard Thresholding Algorithm in Compressive Sensing)

  • 응웬뚜랑녹;정홍규;신요안
    • 한국통신학회논문지
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    • 제39A권12호
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    • pp.739-745
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    • 2014
  • 압축 센싱에서 측정 행렬 A의 3s-Restricted Isometry Constant가 1/2 혹은 $1/\sqrt{3}$보다 작다면 모든 s-Sparse 벡터 $x{\in}R^N$는 측정 벡터 y=Ax 또는 잡음이 섞인 벡터 y=Ax+e로부터 Iterative Hard Thresholding (IHT) 알고리즘에 의해 복원될 수 있다. 하지만, 이러한 복원은 신호 획득 기법의 특정한 가정 하에서 실질적인 알고리즘들에 의해 보장된다. 복원을 위한 핵심적인 가정 중에 하나는 측정 행렬이 Restricted Isometry Property (RIP)를 만족해야만 하는 것인데, 이 조건은 압축 센싱의 실제 응용 환경에서 종종 만족되지 않는다. 본 논문에서는 이방성 (Anisotropic) 경우에서 Restricted Biorthogonality Property (RBOP)로 불리는 RIP의 일반화와 Oblique Pursuit으로 불리는 새로운 복구 알고리즘들을 분석한다. 또한, IHT 알고리즘들을 위해 Restricted Biorthogonality Constant의 관점에서 성공적인 Sparse 신호 복원에 대한 분석을 제시한다.

수중 음향 측정을 위한 새로운 임계치 함수에 의한 TI 웨이블렛 잡음제거 기법 (Translation-invariant Wavelet Denoising Method Based on a New Thresholding Function for Underwater Acoustic Measurement)

  • 최재용
    • 한국소음진동공학회논문집
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    • 제16권11호
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    • pp.1149-1157
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    • 2006
  • Donoho et al. suggested a wavelet thresholding denoising method based on discrete wavelet transform. This paper proposes an improved denoising method using a new thresholding function based on translation-invariant wavelet for underwater acoustic measurement. The conventional wavelet thresholding denoising method causes Pseudo-Gibbs phenomena near singularities due to the lack of translation-invariant of the wavelet basis. To suppress Pseudo-Gibbs phenomena, a denoising method combining a new thresholding function based on the translation-invariant wavelet transform is proposed in this paper. The new thresholding function is a modified hard-thresholding to each node according to the discriminated threshold so as to reject unknown external noise and white gaussian noise. The experimental results show that the proposed method can effectively eliminate noise, extract characteristic information of radiated noise signals.

Image Noise Reduction in Discrete Cosine Transform domain

  • Joo, Hyosun;Park, Junhee;Kim, Jeongtae;Lee, Byung-Uk
    • IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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    • 제2권1호
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    • pp.20-26
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    • 2013
  • Image noise reduction in the frequency domain by thresholding is simple, but quite effective. Wavelet domain thresholding has been an active area of research but relatively little work has been published on DCT domain denoising. A novel method for determining the hard threshold for the DCT domain denoising is proposed. The low amplitude DCT coefficients are discarded until the cumulative sum of the discarded signal energy is comparable to that of noise in each DCT block. Cycle spinning is also applied to reduce block artifacts. The proposed method is quite effective and simple enough to be used in portable devices.

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컬러 영상의 압축센싱을 위한 평활 그룹-희소성 기반 반복적 경성 임계 복원 (Smoothed Group-Sparsity Iterative Hard Thresholding Recovery for Compressive Sensing of Color Image)

  • ;;;박영현;전병우
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권4호
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    • pp.173-180
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    • 2014
  • 압축센싱은 성긴(Sparse) 또는 압축가능한(Compressible) 신호에 대해 Nyquist rate 미만의 샘플링으로도 신호 복원이 가능하다는 것을 수학적으로 증명한 새로운 패러다임의 신호 획득 방법이다. 단순한 신호 획득 과정을 이용하면서도, 동시에 우수한 압축센싱 복원 영상을 얻기 위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 그러나, 에너지 분포 및 인간 시각 시스템 등 컬러 영상에 대한 기본적인 특성을 복원 과정에 활용한 기존 압축센싱 관련 연구는 많이 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 컬러영상의 압축센싱 복원을 위한 평활 그룹-희소성 기반 반복적 경성 임계 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 그룹-희소성에 기반한 경성 임계치 적용과 프레임 기반 필터의 사용을 통해 영상의 변환 영역에 대한 희소성을 증대시키는 동시에 화소 영역의 평활 정도를 복원 과정에 활용할 수 있도록 한다. 또한, 그룹-희소화 경성 임계 과정은 자연 영상의 에너지 분포 및 인간 시각시스템 특성에 따라 중요하다고 판단되는 RGB-그룹 계수들을 보전하도록 설계하였다. 실험 결과 객관적 화질 측면에서 제안방법이 대표적인 그룹-희소화 평활 복원 기법 보다 평균 PSNR이 최대 2.7dB 높은 것을 확인하였다.

Classical Tamil Speech Enhancement with Modified Threshold Function using Wavelets

  • Indra., J;Kasthuri., N;Navaneetha Krishnan., S
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제11권6호
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    • pp.1793-1801
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    • 2016
  • Speech enhancement is a challenging problem due to the diversity of noise sources and their effects in different applications. The goal of speech enhancement is to improve the quality and intelligibility of speech by reducing noise. Many research works in speech enhancement have been accomplished in English and other European Languages. There has been limited or no such works or efforts in the past in the context of Tamil speech enhancement in the literature. The aim of the proposed method is to reduce the background noise present in the Tamil speech signal by using wavelets. New modified thresholding function is introduced. The proposed method is evaluated on several speakers and under various noise conditions including White Gaussian noise, Babble noise and Car noise. The Signal to Noise Ratio (SNR), Mean Square Error (MSE) and Mean Opinion Score (MOS) results show that the proposed thresholding function improves the speech enhancement compared to the conventional hard and soft thresholding methods.

A Concept of Fuzzy Wavelets based on Rank Operators and Alpha-Bands

  • Nobuhara, Hajime;Hirota, Kaoru
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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    • pp.46-49
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    • 2003
  • A concept of fuzzy wavelets is proposed by a fuzzification of morphological wavelets. In the proposed fuzzy wavelets, analysis and synthesis schemes can be formulated as the operations of fuzzy relational calculus. In order to perform an efficient compression and reconstruction, an alphaband is also proposed as a soft thresholding of the wavelets. In the image compression/reconstruction experiment using test images extracted Standard Image DataBAse (SIDBA), it is confirmed that the root mean square error (RMSE) of the proposed soft thresholding is decreased to 87.3% of the conventional hard thresholding.

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A Penalized Principal Components using Probabilistic PCA

  • Park, Chong-Sun;Wang, Morgan
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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    • pp.151-156
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    • 2003
  • Variable selection algorithm for principal component analysis using penalized likelihood method is proposed. We will adopt a probabilistic principal component idea to utilize likelihood function for the problem and use HARD penalty function to force coefficients of any irrelevant variables for each component to zero. Consistency and sparsity of coefficient estimates will be provided with results of small simulated and illustrative real examples.

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이산 웨이블릿 변환(DWT)의 모함수에 따른 배터리 전압의 노이즈 제거 성능 비교 분석 (A Comparative Analysis of Denoising Performance based on the Mother Wavelet of the Discrete Wavelet Transform(DWT))

  • 윤창오;김종훈
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2015년도 전력전자학술대회 논문집
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    • pp.463-464
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    • 2015
  • 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)의 다해상도 분석(MRA;multi resolution analysis)을 효율적으로 수행하기 위해서는 적절한 모함수(mother wavelet)의 선택이 필수적이다. 본 논문에서는, 노이즈가 포함된 충방전 전압의 디노이징(denoising)을 구현할 때, 모함수에 따른 디노이징 성능을 비교 및 분석한다. 고정된 MRA 레벨에서 6개의 모함수를 비교하되, 각 모함수에서 최대 SNR(signal-to-noise ratio)을 가지는 타입을 대푯값으로 정하여 모함수에 따른 디노이징 성능을 비교한다. 이를 위해, 하드 임계화(hard-thresholding) 및 소프트 임계화(soft-thresholding) 기법을 적용한다.

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