This study review about input data needing for noise mapping through the process for noise mapping to the Cheong-Ju on a middle-small scale city. Typically a technician know a input data in noise mapping but it is difficult to get the data. Even if we get the data, it is not regular type. So it take a long time to work out. This study is presented the guideline to solve this problems and indicate about getting data a scheme. and as it make a comparative study of the Europe case.
The paper presents a fuzzy based impulse noise filter for both gray scale and color images. The proposed approach is based on the technique of boundary discriminative noise detection. The algorithm is a multi-step process comprising detection, filtering and color correction stages. The detection procedure classifies the pixels as corrupted and uncorrupted by computing decision boundaries, which are fuzzified to improve the outputs obtained. In the case of color images, a correction term is added by examining the interactions between the color components for further improvement. Quantitative and qualitative analysis, performed on standard gray scale and color image, shows improved performance of the proposed technique over existing state-of-the-art algorithms in terms of Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and color difference metrics. The analysis proves the applicability of the proposed algorithm to random valued impulse noise.
The hermetic rotary compressor is one of the most important components of an air conditioning system since it has a great effect on both the performance and the noise and vibration of the system. Noise and vibration occurs due to gas pulsation during the compression process and to unbalanced dynamic force. In order to reduce noise and vibration, it is necessary to identify their sources and transmission path and effectively control them. Many approaches have been tried in order to identify the noise transmission path of a compressor. However, identification has proven to be difficult since the characteristics of compressor noise are complicated due to the interaction of the compressor parts and gas pulsation. In this study, the statistical energy analysis has been used to trace the energy flow in the compressor and to identify the transmission paths from the noise source to the exterior sound field.
Hermetic rotary compressor is one of the most important components for air conditioning system since it has a great effect on both the performance and the noise and vibration of the system. Noise and vibration of rotary compressor is occurred due to gas pulsation during compression process and unbalanced dynamic force. In order to reduce noise and vibration, it is necessary to identify sources of noise and vibration and effectively control them. (omitted)
Identification of noise sources, their locations and strengths, have been taken great attention. The method that can identify noise sources normally assumes that noise sources are located at a free field. However, the sound in a reverberant field consists of that coming directly from the source plus sound reflected or scattered by the walls or objects in the field. In contrast to the exterior sound field, reflections are added to sound field. Therefore, we have to consider the reverberation effect on the source identification method. The main objective of this paper is to identify noise source in the reverberant field. At fist, we try to identify noise sources in a rigid wall enclosure using the spherical beamforming method. In many case of practical interest, the wall has an admittance so that complex reflection process occurred. In this paper, we assumed the complex reverberant field in the enclosure to be the sum of plane waves with random incidence and magnitude. Then the effects of reverberant field at interior source identification have been studied theoretically as well as experimentally
This paper describes the experimental analysis of the vibration and noise reduction for the washing machine of the home appliances. For the washing machine, the customers always feel electrical and mechanical noise and vibration. First of all, when the dehydration process is working, the washing machine has nonlinear problems and boundary conditions are varied with time. Therefore these problems are very complicated and difficult to analyze. We verify the sources of the noise and vibration and consider the countermeasure to reduce the noise and vibration level of the washing machine.
Automobile cooling fans are operated with a radiator module. To design low noise, high performance cooling fan, radiator resistance should be considered in the design process. The system (radiator) resistance reduces axial velocity and increases effective angle of attack. This increasing effective angle of attack mechanism causes blade stall, performance decrease and noise increase. In this paper, To analyze fan performance, freewake and 3D CFD calculations are used To design high performance fan with consideration of system resistance, optimal twist concept is applied through momentum and blade element theory. To predict fan noise, empirical formula and acoustic analogy methods are used.
The floor impact noise arising between upper and lower households in residential houses has been known as one of major causes worsening residential environment and still led to serious social troubles in a residential community. It is known that the heavy weight floor impact noise is induced by flexural vibration modes in the relatively lower frequency ranges. In this study, a procedure is examined to evaluate the relations between the vibration modes and the corresponding noise of the slab. In the process, for simplicity of the numerical analysis, it is assumed that the slab is simply supported plate-like structure and the acoustic mode formed in the lower room by acoustic boundary conditions is ignored.
Preserving image features, edges and details in the process of impulsive noise filtering is an important problem. To avoid image blurring, only corrupted pixels must be filtered. In this paper, we propose an effective impulse noise detection method using Self-Organizing Neural Network(SONN) which applies median filter selectively for removing random-valued impulse noises while preserving image features, edges and details. Using a $3\times3$ window, we obtain useful local features with which impulse noise patterns are classified. SONN is trained with sample image patterns and each pixel pattern is classified by its local information in the image. The results of the experiments with various images which are the noise range of $5-15\%$ show that our method performs better than other methods which use multiple threshold values for impulse noise detection.
The comprehensive and physics-based compact noise models for advanced CMOS devices were presented. The models incorporate important physical effects in nanoscale MOSFETs, such as the low frequency correlation effect between the drain and the gate, the trap-related phenomena, and QM (quantum mechanical) effects in the inversion layer. The drain current noise model was improved by including the tunneling assisted-thermally activated process, the realistic trap distribution, the parasitic resistance, and mobility degradation. The expression of correlation coefficient was analytically described, enabling the overall noise performance to be evaluated. With the consideration of QM effects, the comprehensive low frequency noise performance was simulated over the entire bias range.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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