태아심박의 모니터링은 태아의 안녕을 평가하기 위해 중요한 정보이다. 비관혈적인 태아심전도는 산모의 복부 신호로부터 추출될 수 있다. 따라서 산모 복부의 혼합 신호로부터 태아심전도를 추출하기 위해 많은 유망한 신호처리 방법들이 개발되어 왔다. 그러나 비관혈적인 태아심전도는 안정적인 신호 측정법이 부족하고 신호처리 방법의 어려움으로 여전히 임상에서 널리 적용되지 못하고 있다. 태아심전도를 추출하는 신호처리 결과는 가우시안 백색잡음에 의해 신호대잡음비가 낮아질 수 있다. 본 논문에서는 태아심전도에서 시간에 따라 변하는 백색잡음 신호를 제거하여 신호대잡음비를 높이기 위한 방법으로 시변 칼만 평활기를 제안하였고 그 가능성을 확인하였다. Wiener 과정을 시스템 모델로 설정하고 백색잡음 크기에 따라 공분산 행렬을 수정하였으며, 이를 통해 칼만 이득을 변화시켜 평활화 정도를 가변시킬 수 있도록 설계하였다. 5채널 태아심전도 모델을 이용하여 백색잡음의 크기에 따른 최적 공분산 행렬 값을 구하였고, 모의실험을 통해 제안된 방법의 가능성을 확인할 수 있었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권1호
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pp.23-28
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2010
According to increasing projection order, the AP algorithm bas noise amplification problem in large background noise. This phenomenon degrades the performances of the AP algorithm. In this paper, we analyze convergence characteristic of the AP algorithm and then suggest a noise robust modified AP algorithm for reducing this problem. The proposed algorithm normalizes the update equation to reduce noise amplification of AP algorithm, by adding the multiplication of error power and projection order to auto-covariance matrix of input signal. By computer simulation, we show the improved performance than conventional AP algorithm.
Idle NVH characteristics are one of the most important aspects among the vehicle performances. Vehicle developers are devoted to improve vehicle interior noise and steering wheel and seat vibrations. In order to improve the idle quality, noise and vibration transfer path should be carefully evaluated. Also, effects of various components related to the idle performance should be confirmed. A general procedure for improving the idle qualify is described in detail. The relationship among cylinder pressure characteristics, crankshaft rotational speed variation, and vehicle vibrations is also investigated. Influences of drive shaft, torque converter, air conditioning system, vehicle structure including engine mount system, and idle control parameters on the vehicle idle quality are studied. Weak points of typical vehicles on the idle qualify are identified. Some of improvement measures are proposed and verified.
A practical real-time LOS rate estimator is proposed to handle the time-varying measurement noise statistics. To calculate the optimal Kalman gain, the algebraic transformation method is taken into account. By using the algebraic transformation, the differential algebraic Riccati equation(DARE) regarding estimation error covariance is replaced by the simple algebraic Riccati equation(ARE). The proposed LOS estimation filter gain is only a function of relative range. Consequently, the proposed method is computationally very efficient and suitable for embedded environment.
In this paper, newly developed algorithm for enhancing images corrupted by white gaussian noise is proposed. In the method proposed here, image is subdivided into a number of subblocks, and each block is separated into cimponents corresponding to signal and noise subspaces, respectively through the signal subspace method. A clean signal is then estimated form the signal subspace by the adaptive wiener filtering. The decomposition of noisy signal into noise and signal subspaces in is implemented by eigendecomposition of covariance matrix for noisy image, and by performing blockwise KLT (karhunen loeve transformation) using eigenvector. To reduce the perceptual noise level and distortion, wiener filtering is implementd by adaptively adjusting noise level according to activity characteristics of given block. Simulation results show the effectiveness of proposed method. In particular, edge bluring effects are reduced compared to the previous methods.
In this paper, an underwater navigation system with adaptive receding horizon Kalman filter (ARHKF) is studied. It is well known that incorrect statistical information and temporal disturbance invoke errors of any navigation systems with Kalman filter, which makes the autonomous navigation difficult in real underwater environment. In this context, two kinds of problems are herein considered. The first one is the development of an algorithm, which estimates the noise covariance of a linear discrete time-varying stochastic system. The second one is the implementation of ARHKF to underwater navigation systems. The performance of the derived estimation algorithm of noise covariance and the ARHKF are verified by simulation and experiment in the towing tank of Seoul National University.
Flooded lead acid batteries are still very popular in the industry because of their low cost as compared to their counterparts. State of Charge (SOC) estimation is of great importance for a flooded lead acid battery to ensure its safe working and to prevent it from over-charging or over-discharging. Different types of Kalman Filters are widely used for SOC estimation of batteries. The values of process and measurement noise covariance of a filter are usually calculated by trial and error method and taken as constant throughout the estimation process. While in practical cases, these values can vary as well depending upon the dynamics of the system. Therefore an Adaptive Unscented Kalman Filter (AUKF) is introduced in which the values of the process and measurement noise covariance are updated in each iteration based on the residual system error. A comparison of traditional and Adaptive Unscented Kalman Filter is presented in the paper. The results show that SOC estimation error by the proposed method is further reduced by 3 % as compared to traditional Unscented Kalman Filter.
본 논문에서는 핸즈프리 전화통신을 위한 동시통화(double-talk) 및 잡음에 강건한 반향제거 시스템을 제안한다. 제안하는 반향제거 시스템은 동시통화 상황을 판별하기 위해 마이크 입력신호와 추정한 마이크 입력신호의 분산을 기반으로한 동시통화 검출 알고리즘을 사용하고 반향 경로 추정을 위한 적응 필터는 잔여반향 오차 전력과 AP 알고리즘의 투영차수를 곱하여 입력 신호의 자기공분산 행렬에 더해 정규화시킨 알고리즘을 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 동시통화 및 주변 잡음이 큰 핸즈프리 환경에서 제안하는 방법이 AIC(acoustic interference cancellation) 측면에서 우수함을 보인다.
영상에 포함된 잡음은 영상의 화질 및 압축효율을 저하시킨다. 이러한 잡음을 영상의 에지 성분을 보존하면서 제거하기 위해 다양한 비정적(nonstationary) 영상 모델에 근거한 잡음제거 알고리듬이 제안되었다. 하지만, 기존의 비정적 영상 모델에서는 연산량의 부담을 덜기 위해 각 화소들 사이에 상관관계(correlation)가 없다고 가정하여 영상의 미세한 정보들이 필터링에 의하여 훼손된다. 본 논문에서는 영상의 비정적 상관관계를 고려하면서도 계산적으로 효율적인 적응적 잡음제거 알고리듬을 제안한다. 이를 위해 영상신호는 비정적 평균을 가지며, 각기 다른 형태의 정적(stationary) 상관관계를 가지는 부분 영상으로 분리된다고 가정된다. 제안된 영상 모델에서 유도되는 공분산(covariance) 행렬의 특수한 구조를 이용하여 계산적으로 효율적인 FFT에 기반한 적응적 선형최소자승오차 필터를 유도한다. 제안된 영상 모델의 정당성과 알고리듬의 효율성을 실험적으로 확인한다.
멀티미디어 데이터의 저작권 보호를 위해 데이터의 조작에 강인한 특성을 가져야 하는 디지털 워터마크는 잡음 환경에서 최대한 오류를 줄이면서 데이터를 전달하고자 하는 채널 코딩 기법과 유사한 개념을 가진다. 본 논문에서는 정지영상을 대상으로 이러한 채널 코딩 알고리즘을 이용하여 각종 데이터의 조작에 강인한 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 저작권 정보는 길쌈 부호(convolutional code)를 사용하여 부호화되며, 데이터의 연속적인 손실을 방지하기 위하여 블록 인터리빙(block interleaving) 기법이 적용된다. 부호화된 저작권 정보는 데이터의 조작에 강인한 특성을 갖는 대역 확산 기법에 의해 영상 데이터에 은닉된다. 저작권 정보의 복원을 위해 워터마크된 영상과 은닉 과정에서 사용된 가상 랜덤 잡음 시퀀스(pseudo random noise sequence)와의 공분산(covariance)에 의해 워터마크 신호가 검출되며, 이 신호를 디인터리빙(de-interleaving)하고 복호화(decoding)하여 은닉된 저작권 정보를 복구한다. 실험 결과 일반적인 대역 확산 기법보다 채널 코딩과 블록 인터리빙을 활용한 기법이 동일한 PSNR에서 가우시안(Gaussian) 잡음 추가, 필터링 및 JPEG 압축 등의 공격에 대해 보다 정확하게 은닉된 저작권 정보를 검출할 수 있다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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