KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.20-33
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2015
Spectrum sensing is a key component of cognitive radio. The prediction of the primary user status in a low signal-to-noise ratio is an important factor in spectrum sensing. However, because of noise uncertainty, secondary users have difficulty distinguishing between the primary signal and an unauthorized signal when an unauthorized user exists in a cognitive radio network. To resolve the sensitivity to the noise uncertainty problem, we propose an entropy-based spectrum sensing scheme to detect the primary signal accurately in the presence of an unauthorized signal. The proposed spectrum sensing uses the conditional entropy between the primary signal and the unauthorized signal. The ability to detect the primary signal is thus robust against noise uncertainty, which leads to superior sensing performance in a low signal-to-noise ratio. Simulation results show that the proposed spectrum sensing scheme outperforms the conventional entropy-based spectrum sensing schemes in terms of the primary user detection probability.
The research topic of super-RENS technology is shifting from the signal intensity (CNR; Carrier to Noise Ratio) to the signal uniformity (Jitter or bER). To achieve an uniform signal characteristics, it is important to reduce signal fluctuation in a super-RENS disc. In this study, we investigated the relation between signal fluctuation and low frequency noise (LFN), and analyzed LFN increase in recording and readout processes. It was found that signal fluctuation had a close relationship with the LFN. Also, it was found that the recorded mark shape such a bubble type and high readout power increased the LFN in recording and readout process of a super-RENS disc. So, using non-bubble type recording material and low super-resolution readout material, we markedly improved the LFN in a super-RENS disc.
In the case of the transfer function for the secondary path is dependent on time, the on-line method which can model it is continuously must be applied to the active noise control technique. And the adaptive random noise technique among the on-line methods is effective in the narrow-band control. In this method, the signal to noise ratio between random noise for modeling and primary noise is low. Therefore, the estimations of transfer function will be prone to inaccuracies and the convergence time will be too long. Such imperfections will have an influence upon the performance of an active noise controller. In this study, t enhance the signal to noise ratio, the on-line method that is combined the conventional adaptive random noise technique and the adaptive line enhancer, is proposed. By using proposed on-line method, a rigorous system identification and control of primary noise have been implemented.
Windowing routines have as their purpose the reduction of the sidelobes of a spectral output of the FFT or DFT routines. Windowing routines accomplish this by forcing the beginning and end of any sequence to approach each other in value. Since they must work with any sequence they force the beginning and ending samples near zero. To make up for this reduction in power, windowing routines give extra weight to the values near the middle of the sequence. The difference between windows is the way in which they transition from the low weights near the edges to the higher weights neqr the middle of the sequence. Signal-to-noise ratio(SNR) can be determined by the ratio of the output noisy signal variance to the input noisy signal variance of a window. Standard deviation of noise is reduced by windowing. Thus, the windowing operation improved the SNR of the noisy signal. This paper shows a performance estimation of windowing on a single tone with added Gaussian noise and uniform noise.
한국가시화정보학회 2001년도 Proceedings of 2001 Korea-Japan Joint Seminar on Particle Image Velocimetry
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pp.123-137
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2001
PIV (particle image velocimetry) systems use a camera to take snapshots of particles carried by a fluid at some precise instants. Signal processing methods are then used to compute the flow velocity field. In this paper, the design of the camera objective (optics) is addressed. The optimization is done in order to maximize the signal-to-noise ratio of in-focus particles. Four different kinds of noise are considered: photon shot noise, thermal and read noise, background glow shot noise, and noise made by the other particles. A semi-empirical model for the lens aberrations of a two-doublet objective is first addressed, since further, it is shown that lens aberrations (low f-value $f_{\#}$) should be used instead of the Fraunhofer diffraction (high f-value) for the fitting of the particle image size with the pixel size. Other important conclusions of the paper include the expression of optimum values for the magnification M, for the exposure period $\tau$ and for the pixel size $\xi$.
Lee, Hyun Joon;Yu, Ye Jin;Kim, Jang-Yeol;Lee, Jaewoo;Moon, Han Seb;Cho, In-Kui
Current Optics and Photonics
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제5권3호
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pp.213-219
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2021
We describe a single-channel rubidium (Rb) radio-frequency atomic magnetometer (RFAM) as a receiver that takes magnetic signal resonating with Zeeman splitting of the ground state of Rb. We optimize the performance of the RFAM by recording the response signal and signal-to-noise ratio (SNR) in various parameters and obtain a noise level of 159 $fT{\sqrt{Hz}}$ around 30 kHz. When a resonant radiofrequency magnetic field with a peak amplitude of 8.0 nT is applied, the bandwidth and signal-to-noise ratio are about 650 Hz and 88 dB, respectively. It is a good agreement that RFAM using alkali atoms is suitable for receiving signals in the very low frequency (VLF) carrier band, ranging from 3 kHz to 30 kHz. This study shows the new capabilities of the RFAM in communications applications based on magnetic signals with the VLF carrier band. Such communication can be expected to expand the communication space by overcoming obstacles through the high magnetic sensitive RFAM.
광음향 현미경은 높은 공간 해상도와 높은 대조도를 갖는 영상을 제공할 수 있어 생명과학 연구와 의료응용에 있어 유용하다. 광음향 현미경은 레이저 펄스 송신 후 생체조직에서 발생하는 광음향 신호를 수신하여 영상을 구성한다. 일반적으로 광음향 신호의 크기는 작기 때문에, 고품질의 광음향 현미경 영상을 얻기 위해서는 고성능의 광학 및 음향 모듈과 더불어 신호 수신용 고성능 시스템이 필요하다. 그러나 대부분의 광음향 현미경 시스템은 광음향 신호의 수신, 증폭, 품질향상, 디지털화를 위해 여러 상용 장비의 조합으로 구성된다. 이러한 이유로 광음향 현미경은 부피가 클 수밖에 없으며, 최적의 성능을 제공하기 어렵다. 본 논문에서는 향상된 신호 대 잡음비와 대조도를 제공할 수 있는 광음향 수신 시스템의 구조를 제안하고 성능 평가 결과를 제시한다. 개발한 저잡음 광대역 광음향 신호 수신 시스템은 두개의 저잡음 증폭기, 두 개의 가변 이득 증폭기, 아날로그 필터, 아날로그 디지털 변환기, 그리고 디지털 제어 로직으로 구성되어 있다. 개발된 시스템의 영상 성능은 생체 모사 혈관 팬텀, 와이어 타겟 팬텀 영상 실험을 통하여 상용 신호수신 시스템의 성능과 비교하여 평가하였다. 영상 비교 실험을 통해 개발한 광음향 현미경 시스템이 상용 장비 보다 신호 대 잡음비는 6.7 dB 이상 높았고, 영상의 대조도는 3 dB 이상 높다는 것을 확인하였다.
의료영상에서 화질저하를 최소화 하면서 Noise를 감소시키기 위하여 Noise가 첨가되어 있는 영상을 대상으로 Low Pass Filter(LPF) 5종, High Pass Filter(HPF) 4종, Median Filter(MF) 11종의 모두 20개의 필터를 복합적으로 사용하여 Noise 제거효과를 검토하였다. Noise를 나타내는 지표로 Peak Signal to Noise Ratio(PSNR), Mean Square Error(MSE)를 비교하였다. 그 결과 Noise 감소효과가 가장 높은 필터의 조합은 LPF3*3#1 + HPF3*3#1 + Vertical3*1로 나타났다. 이 필터의 조합을 흉부, 골반, 머리 등의 의료영상에 적용하여 임상적인 Noise 제거효과를 확인하였다.
이 논문에서는 image signal processing 을 고려하여 저조도에서 촬영된 저품질의 raw 이미지를 딥러닝에 기반하여 개선하는 방법을 제안한다. 스마트폰 카메라의 경우 DSLR 카메라에 비해 렌즈나 센서의 확장에 제약이 있어 저조도 상황에서 이미지에 노이즈가 증가되고 품질이 저하되는 문제점을 보인다. 기존 딥러닝 기반 저조도 이미지 처리 방식은 image signal processing의 주요 요소인 렌즈 쉐이딩 효과와 화이트 밸런스를 고려하지 못하여 부자연스러운 이미지를 생성하기도 한다. 본 논문에서는 렌즈 쉐이딩 효과와 화이트 밸런스를 딥러닝 모델에 적용하기 위해 중심거리와 채널 평균을 활용한다. 스마트폰으로 촬영된 저조도 이미지를 통한 실험에서 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 더 높은 peak signal to noise ratio 와 structural similarity index measure를 달성함과 동시에 높은 품질의 저조도 이미지를 생성함을 확인한다.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제5B권4호
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pp.358-365
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2005
In induction machine drive without a speed sensor, the estimation of the motor flux and speed often becomes deteriorated at low speeds with low back EMF. Our analysis shows that, in addition to the state resistance variation, the estimated value of field orientation angle is often corrupted by accumulative errors from the integration of voltage variables at motor terminals that have low signal/noise ratio at low frequencies. A repetitive loop path of integration in the feedback can amplify this type of error, thus speeding up the degradation process. The control system runs into information starvation due to the loss of correct field orientation. The machine's spiral vectors are controlled only in a reduced dimension in this situation. A novel control scheme is developed to improve the control performance of motor's current, torque and speed at low frequencies. The scheme gains a full-dimensional vector control and is less sensitive to the combined effect of the error sources at the low frequencies. Experimental tests demonstrate promising performances are achievable even below 0.5 Hz.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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