압축센싱은 성긴(sparse)신호에 대해서 적은 수의 샘플로 원래의 신호를 복원할 수 있다. 압축센싱의 성능은 복원하려는 신호의 non-zero 개수에 영향을 받는다. 신호의 non-zero 위치를 부분적으로 알면 압축센싱의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 신호의 부분적인 non-zero 위치를 Multipath matching pursuit(MMP)에 적용한다. 실험을 통해서 신호복원이 개선되고 ITU-VB 채널 환경에서 채널추정 성능이 개선됨을 확인한다.
Matching Pursuit Algorithm은 저 전송 채널에서의 비디오 부호화에 뛰어난 효과를 나타내고 있지만, 주어진 입력 영상을 가장 유사하게 표현 하는데 필요한 구성 신호들을 찾아내기 위한 연산량이 많다는 현실적 문제점을 갖고 있다. 본 논문은 영상에 열화를 주지 않고 연산량을 크게 줄일 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 전체적인 Matching Pursuit Algorithm중에서 가장 많은 연산을 요구하는, 영상을 구성하는 기본 신호들을 찾아내는데 필요한 내적 연산을 줄이는데 기초한다. 이를 위해 첫번째 과정으로 기존의 고속 방법인 분리성(Separable property)을 이용한 방법을 사용하여 주어진 입력영상과 수직성분의 1차원 기본 신호를 내적 하여 생성되는 결과값들을 저장한다. 두 번째 단계에서는 수평성분의 1차원 신호와의 내적 연산에 적용되는 부분들로 이루어진 1차원 신호들을 위치벡터의 개념을 도입하여 벡터길이를 측정한 후, 그 길이 값과 현재까지의 최대 내적 절대값을 서로 비교한 후 수평성분과의 내적 연산을 수행할지 하지 않을지를 판단한다. 대부분의 신호들은 다음단계의 내적 연산을 필요로 하지 않기 때문에 내적 연산랑을 크게 줄일 수 있다. 실험결과에 나타난 바와 같이, 대부분의 영상에서 화질에 전혀 열화를 수반하지 않고 기존 Neff의 고속방법보다 약 70%정도의 내적 연산량이 줄어듦을 알 수 있다.
In the stagewise arithmetic orthogonal matching pursuit algorithm, the weak threshold used in sparsity estimation is determined via maximum iterations. Different maximum iterations correspond to different thresholds and affect the performance of the algorithm. To solve this problem, we propose an improved variable weak threshold based on the stagewise arithmetic orthogonal matching pursuit algorithm. Our proposed algorithm uses the residual error value to control the weak threshold. When the residual value decreases, the threshold value continuously increases, so that the atoms contained in the atomic set are closer to the real sparsity value, making it possible to improve the reconstruction accuracy. In addition, we improved the generalized Jaccard coefficient in order to replace the inner product method that is used in the stagewise arithmetic orthogonal matching pursuit algorithm. Our proposed algorithm uses the covariance to replace the joint expectation for two variables based on the generalized Jaccard coefficient. The improved generalized Jaccard coefficient can be used to generate a more accurate calculation of the correlation between the measurement matrixes. In addition, the residual is more accurate, which can reduce the possibility of selecting the wrong atoms. We demonstrate using simulations that the proposed algorithm produces a better reconstruction result in the reconstruction of a one-dimensional signal and two-dimensional image signal.
본 논문에서는 복수측정벡터 환경에서 성긴 신호의 복원을 위하여 널리 사용되고 있는 Simultaneous orthogonal matching pursuit (S-OMP) 기술을 보완한 병렬 OMP 기법을 제안하고 그 성능을 분석한다. Parallel orthogonal matching pursuit(POMP) 알고리즘은 간단하지만 성능면에서 매우 효과적이다. 제안된 병렬 OMP알고리즘은 첫 번째 반복 과정에서 관찰 행렬과 상관도가 높은 인덱스 집합을 여러 개 (M) 선택한다. 그 후, 선택된 각각의 인덱스를 첫 번째 인덱스로 하는 각 병렬 OMP블록에서 S-OMP 알고리즘 기법이 병렬적으로 동작한다. 마지막으로 입력된 신호 복원을 위해 잔차가 가장 작은 POMP블록의 인덱스 집합을 선택한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 100%복원 가능한 sparsity 개수가 기존의 S-OMP 기법에 비해 M이 증가함에 따라 향상되는 것을 확인했으며, 평균 제곱 오차 측면에서도 SNR에 상관없이 성능 개선효과가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 고대역 (4kHz-8kHz)의 주기적 성분이 강하게 나타나는 신호에 대해서 MP (Matching Pursuit) 알고리즘을 이용한 부호화 방법을 제안한다. 또한 분석된 스펙트럼 크기 파라미터와 위상 파라미터의 효율적인 양자화 방법을 제안한다. MP 알고리즘은 오류 상쇄 원리와 정현파 모델에 바탕을 두고 있기 때문에 정확한 피치 주기 예측이 필요하다. 고대역의 정확한 피치 주기 예측을 위해 저대역 (0kHz-4kHz) 신호에서 검출한 피치 주기를 이용함으로써 부호화와 비트할당의 효율을 높일 수 있다. 스펙트럼 크기 계수의 양자화를 위해 계수들에 대해 고정 차원 이산코사인 변환 (MDCT : Modified Discrete Cosine Transform) 및 다단계 (multi-stage) 구조를 결합시킨 양자화 기법을 사용하였고, 위상 값들은 스펙트럼 크기에 따른 가중치 필터와 위상의 $2{\pi}$ 순환 특성을 이용하여 양자화하였다. 또한 제안한 양자화 기법과 부호화 방법을 음성 분석-합성 (analysis-by-synthesis) 시스템에 적용하여, 목적 신호와의 비교를 통해 검증한다. 향후 대역 분할을 기본 구조로 하는 계층 구조의 광대역 음성부호화기에의 적용 가능성을 제시한다.
본 논문에서는 성긴 신호의 복원을 위하여 기존의 직교매칭퍼슛 (orthogonal matching pursuit, OMP) 기술을 보완한 Parallel OMP (POMP) 기법을 제안하고 성능을 분석한다. POMP알고리즘의 과정은 간단하지만 기존 OMP와 비교하여 더 좋은 성능을 보이는 알고리즘이다. POMP 는 첫 번째 반복 과정에서 관찰 행렬과 상관도가 높은 인덱스 집합을 여러 개 선택한다. 선택된 각각의 인덱스를 첫 번째 인덱스로 하는 각각의 POMP 블록에서 OMP 알고리즘 기법이 병렬적으로 동작한다. 마지막으로 신호 복원을 위해 가장 작은 잔류 오차(residual)를 갖는 POMP블록의 인덱스 집합을 선택한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 POMP가 기존의 신호 복원 기술에 비하여 완벽복원비율과 평균 제곱 오차 (MSE) 측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였고, 이미지복원에 있어서는 눈으로 확인 가능할 정도의 성능 개선을 확인하였다.
Sparse한 신호 복원 방법으로 underdetemined system에서 l1-minimization을 이용한 compressive sensing의 연구와 함께, l1-minimization비해 간단한 greed 알고리듬도 활발히 연구되고 있다. 이에 본 논문은 greed 알고리듬의 대표적인 orthogonal matching pursuit기법에서 iteration 마다 support 선택 개수에 따른 성능을 연구한다. 모의 실험을 통해 OMP의 iteration 단계에서 하나의 support만 선택하는 것보다 다수의 support를 선택하는 것이 더 낮은 sparsity의 신호를 복원할 수 있고 더 낮은 계산량의 이득을 가져오는 것을 확인 할 수 있다.
For successful guided-wave damage inspection, the appropriate signal processing of measured wave signals is very important. The objective of this paper is to introduce an efficient signal processing technique especially suitable for the guided-waves used for damage detection. The key idea of this technique is to model guided-waves by chirp functions of special form considering the dispersion phenomenon. To determine the parameter of the chirp functions simulating guided-waves, the matching pursuit algorithm is employed. The damage information in waveguides can be extracted by pulse-characterizing parameters. The effectiveness of present method is checked with the guided wave-based damage inspection.
Although guided-waves are very efficient for long-range nondestructive damage inspection, it is not easy to extract meaningful pulses of small magnitude out of noisy signals. The ultimate goal of this research is to develop an efficient signal processing technique for the current guided-wave technology. The specific contribution of this investigation towards achieving this goal, a two-stage Gabor pulse-based matching pursuit algorithm is proposed : rough approximations with a set for predetermined parameters characterizing the Gabor pulse and fine adjustments of the parameters by optimization. The parameters estimated from the measured signal are then used to assess not only the location but also the size of a crack existing in a rod. To validate the effectiveness of the proposed method, the longitudinal wave-based damage detection in rods is considered. To estimate the crack size, Love's theory for the dispersion of longitudinal waves is employed.
Matching pursuit algorithm is a signal expansion technique whose efficiency for motion compensated residual image has already been demonstrated in the MPEG-4 framework. However, one of the practical concerns related to applying matching pursuit algorithm to real-time scalable video coding is its massive computation required for finding dictionary elements. In this respective, this paper proposes a fast algorithm, which is composed of three sub-methods. The first method utilizes the property of symmetry in 1-D dictionary element and the second uses mathematical elimination of inner product calculation in advance, and the last one uses frequency property of 2-D dictionary. Experimental results show that our algorithm needs about 30% computational load compared to the conventional fast algorithm using separable property of 2-D gabor dictionary with negligible quality degradation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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