본 논문에서는 음성 신호 시간축 분할의 새로운 기법으로, 비트율과 왜곡을 함께 고려한 기법이 제안되었다. 시간축 분할에 필요한 보간 함수는 학습 음성 데이터로부터 얻어진다. 보간 함수는 두 타겟간의 길이에 따라 유일하게 결정되므로 보간 함수는 추가 정보없이 표현된다. 타겟 샘플은 비트율을 최소화시키면서 동시에 최대 스펙트럼 오차가 문턱 치보다 작게 되도록 선택하였다. 제안된 기법은 음성 부호화기의 스펙트럼 변수로 널리 사용되는 LSP계수의 부호화에 적용되었으며, 모의실험 결과 평균적으로 8 bits/Frame의 비트율에서 1.4 dB의 스펙트럼 왜곡이 얻어짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 DVB-RCS에 적용된 다중 주파수 TDMA 모뎀 개발에 있어 심볼 타이밍 복원을 위한 두가지 보간기를 제안한다. 디지털 수신기에서 샘플링 클럭은 비교적 정확하게 동기화되지 못하기 때문에 정확한 타이밍 추적을 위해 보간기가 이용된다. 기존의 sinc 보간 필터는 무한대의 제로 크로싱 구현이 불가능하므로 제한된 필터계수의 구현으로 인한 단점이 존재한다. 따라서 기존의 보간 필터에 비해 사이드 로브가 적은 카이저 윈도우를 이용하여 이를 해결하고자 두가지 보간 필터, 즉 카이저 윈도우 보간 필터와 카이저 윈도우를 이용한 sinc 보간 필터로 구성된 각각의 타이밍 복원 루프 구조를 제안한다. 결국 심볼 타이밍 에러를 최소화하는 것을 목적으로 구현된 두가지 보간기의 시뮬레이션 결과는 기존의 sinc 보간기의 성능보다 개선됨을 보여준다.
방향 적응적인 저대역 통과 필터를 사용한 보간 방식은 화소의 방향성에 따른 적응적인 필터 처리를 통하여 가로 세로의 비율이 다른 보간을 수행할 시 생기는 영상의 왜곡을 최소화한 방식이다. 본 방식은 하드웨어 적인 구현에 적합하도록 설계되었으며, 영상의 보간 시 사용하는 저대역 통과 필터 처리 강도의 조절이 용이하여 최종 영상의 선명도를 쉽게 변경 할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 적은 연산량과 화질의 변경이 용이함으로 인하여, 본 기술은 디지털 카메라, CCTV, 평판 디스플레이 장치 등 영상 보간 기술이 필요한 영상 장비에 적용될 수 있다.
Using the results on the coefficients of Hermite-Fej$\acute{e}$r interpolations in [5], we investigate convergence of Hermite and Hermite-$Fej{\acute{e}}r$ interpolation of order m, m=1,2,... in $L_p(0<p<{\infty})$ and associated product quadrature rules for a class of fast decaying even $Erd{\H{o}}s$ weights on the real line.
The interpolation formula Chao-ch'a-shn devised for the Chinese calendar, Shou-shih-li, has been shown as the one of the 3rd order polynomial. Its 3 coefficients have been determined from the table of the Sun in Shou-shih-li. Its applications to the moon and planets are also briefly mentioned.
The objectives of this study were to introduce spatial interpolation methods which have been applied in recent papers, to apply three methods (nearest monitor, inverse distance weighting, kriging) to domestic data (Ulsan cohort) as an example of estimating the personal exposure levels. We predicted the personal exposure estimates of 2,102 participants in Ulsan cohort using spatial interpolation methods based on information of their residential address. We found that there was a similar tendency among the estimates of each method. The correlation coefficients between predictions from pairs of interpolation methods (except for the correlation coefficient between nearest montitor and kriging of CO and $SO_2$) were generally high (r=0.84 to 0.96). Even if there are some limitations such as location and density of monitoring station, spatial interpolation methods can reflect spatial aspects of air pollutant and spatial heterogeneity in individual level so that they provide more accurate estimates than monitor data alone. But they may still result in misclassification of exposure. To minimize misclassification for better estimates, we need to consider individual characteristics such as daily activity pattern.
Parameter estimation for the probability model of wavelet coefficients is essential to the wavelet-domain interpolation. However, phase uncertainty, one well-known drawback of the orthogonal wavelet transforms, make it difficult to estimate parameters. In this paper, we exploit a phase shifting matrix in order to improve the accuracy of estimation. Nonlinear modeling to capture the interscale characteristics is also described. The experimental results show that the proposed method outperforms the previous wavelet-domain interpolation method as well as the conventional bicubic method.
Closed-form solutions are analytically derived for stochastic properties of earthquake ground motion fields, which are conditioned by an observed time series at certain observation sites and are characterized by spectra with uncertainties. The theoretical framework presented here can estimate not only the expectations of such simulated earthquake ground motions, but also the prediction errors which offer important information for the field of engineering. Before these derivations are made, the theory of conditional random fields is summarized for convenience in this study. Furthermore, a method for stochastic interpolation of power spectra is explained.
In this paper, we propose an error concealment technique using directional interpolation in block-based image compression. In the proposed method the edge direction is determined by finding the maximum correlation coefficients of boundary pixels of blocks neighboring the errored block in spatial domain. Then the errored block is interpolated linearly or bilinearly along the determined edge direction. The proposed method can conceal the block error, the macro block error, and the slice error adaptively. Also, the parameters for the directional interpolation are represented by closed forms. When applied to compressed images, the proposed method shows superior subjective and objective quality to conventional error concealment methods.
This paper presents a new method for finding the Block Pulse series coefficients, deriving the Block Pulse integration operational matrices and generalizing the integration operational matrices which are necessary for the control fields using the Block Pulse functions. In order to apply the Block Pulse function technique to the problems of state estimation or parameter identification more efficiently. it is necessary to find the more exact value of the Block Pulse series coefficients and integral operational matrices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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