Efficient quantization methods of the line spectrum pairs (LSP) which have good performances, low complexity and memory are proposed. The adaptive quantization range method utilizing the ordering property of LSP parameters is used in a scalar quantizer and a vector-scalar hybrid quantizer. As the maximum quantization range of each LSP parameter is varied adaptively on the quantized value of the previous order's LSP parameter, efficient quantization methods can be obtained. The proposed scalar quantization algorithm needs 31 bits/frame, which is 3 bits less per frame than in the conventional scalar quantization method with interframe prediction to maintain the transparent quality of speech. The improved vector-scalar quantizer achieves an average spectral distortion of 1 dB using 26 bits/frame. The performances of proposed quantization methods are also evaluated in the transmission errors.
Multi-layered perceptrons that are a nonlinear neural network model, have been widely used for various applications mainly thanks to good function approximation capability for nonlinear fuctions. However, for digital hardware implementation of the multi-layere perceptrons, the quantization scheme using "look-up tables (LUTs)" is commonly employed to handle nonlinear signmoid activation functions in the neworks, and thus requires large amount of storage to prevent unacceptable quantization errors. This paper is concerned with a new effective methodology for digital hardware implementation of multi-layered perceptrons, and proposes a "piecewise affine approximation" method in which input domain is divided into (small number of) sub-intervals and nonlinear sigmoid function is linearly approximated within each sub-interval. Using the proposed method, we develop an expression and an error backpropagation type learning algorithm for a multi-layered perceptron, and compare the performance with the quantization method through Monte Carlo simulations on XOR problems. Simulation results show that, in terms of learning convergece, the proposed method with a small number of sub-intervals significantly outperforms the quantization method with a very large storage requirement. We expect from these results that the proposed method can be utilized in digital system implementation to significantly reduce the storage requirement, quantization error, and learning time of the quantization method.quantization method.
Quantizer with bit rate control performs lossy compressionin moving image coding. Efficient quantizer can improve subjective quality of reconstructed image at the same bit rate because most of errors are occured at this stage. Although quantization matix of current compression stantards reflects human visual system, the performance of their quantization matrixes is not always optimal because they are not considering each image characteristics. We proposed a new adaptive optimal quantization matrix obtained by considering complexity of each image subblocks. It resulted in improvments of image quality about 0.05-0.82 dB and good subject quality at edge regions when we simulated the quantization method in various coding statndards.
In this paper, an efficient quantization method of line spectrum pairs(LSP) with cascaded structure of vector quantizer and scalar quantizer is proposed. First, input LSP parameters is vector-quantized using a codebook a with a moderate number of entries. In the second stage of quantization, the components of residual vector are individually quantized by the scalar quantizer. The utilization of ordering property of LSP parameters and the inclusion of interframe prediction improve the quantizer performance and remove the stability check routine after quantization procedure. The new vector-scalar hybrid quantizer using 26 bits/frame shows a transparent quality of speech that an average spectral distortion is 1 dB and the frame proportion with above 2 dB spectral distortion is less than 2%. The performances of proposed quantization method is evaluated in the transmission errors.
본 논문에서는, 컴프레시브 센싱(compressive sensing, CS)에서 양자화된 측정을 사용하여 CS 복구(reconstruction)를 하는 경우에 일반화된 양자화 제한(generalized quantization constraint, GQC) 집합을 사용하여 convex 최적화를 수행하는 방법을 제안하였다. 제안한 GQC에서는 기존의 양자화 제한 집합의 크기를 조정할 수 있도록 하였으며, 균일 스칼라 양자기를 사용한 CS 복구의 모의실험을 통하여 m/klogn > 2 인 CS 문제에서, 기존의 QC 방법에 비하여 CS 복구의 에러에서 3.4-3.6dB의 성능 개선을 얻을 수 있었다.
초고속 초음파 영상은 탄성 영상, 초고속 도플러, 초해상도 영상과 같은 다양한 초음파 기반의 기능성 영상기술에 폭넓게 적용되고 있다. 하지만, 획득하는 데이터의 양이 많아 실시간 영상 재구성이나 3차원 또는 모바일 초음파 영상 응용으로의 확장이 제한된다. 본 논문은 적응 양자화 기법을 통해 초고속 초음파 영상으로 획득되는 대용량 Radio frequency(RF) 데이터의 전송 효율을 높이는 방법을 제안한다. 인체에서 반사된 초음파 신호는 높은 동적 범위를 가져 대부분의 현재 시스템에서 사용되는 고정 양자화 기법은 10 bits ~ 14 bits 이상의 높은 양자화 단계를 가진다. 양자화 단계 저감에 대한 화질 저하의 한계를 극복하기 위해, 본 연구는 영상 깊이에 따라 구간을 설정하고, 각 영역별 RF 데이터를 정규화하고 양자화하는 방안을 제안한다. 정량적인 검증을 위해, Field II 컴퓨터 모사 실험을 활용하여, 고정 양자화 방법과 제안하는 방법의 대조도 대 잡음 비, 공간 해상도 및 원본 대비 유사도를 비교하였다. 또한, 연구용 초음파 장비를 활용한 인체 모사 실험 및 인체 실험을 통해 최종 3-bit로 재구성한 영상에서도 제안하는 방법이 효과적으로 적용되는 것을 입증하였다.
본 논문에서는 공진기 각진동에 의한 출력을 제거하기 위하여 복조방법을 사용하는 링레이저 자이로의 시간 양자화 오차를 감소시키기 위한 방법을 논의하였다. 링레이저 자이로에는 맥놀이 주파수를 검출하는 과정에서 발생하는 각도 양자화오차와 lock-in 현상을 해결하기 위하여 변조한 각진동을 출력으로부터 복조하는 과정에서 발생하는 시간 양자화오차가 있다. 시간 양자화 오차는 링레이저 자이로의 샘플링 주기가 자이로 각진동 주기에 동기된 복조방법을 사용하기 때문에 발생한다. 일반적으로 자이로 각진동 주기는 항법계산 주기에 비하여 길기 때문에, 탑재체의 자세를 빠른 속도로 업데이트 해야만 하는 고기동 환경에서는 시간양자화 오차에 의한 항법오차가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 샘플링 시간 양자화오차를 줄이기 위하여 이중 복조방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 동적환경에서의 오차 감소현상을 확인하였다.
본 논문은 광대역 컨포멀 위상배열 안테나 빔형성 시 발생하는 조향오차를 보상하고, 목적하는 빔형성을 위한 알고리즘을 제안한다. 광대역 빔 조향을 위하여 본 연구에서는 TTD(True Time Delay) 방식을 채택하였으며, 긴 시간의 지연을 위하여 기판 회로상에 구현을 하였다. 빔 조향 오차의 원인은 배열 안테나 소자간의 상호간섭, 지연회로 기판의 분산 특성 및 디지털 제어에 의한 quantization 오차 등이 있다. 본 논문에서 TTD 회로의 분산 및 quantization 오차는 절대적인 지연시간보다 배열소자간의 상대적인 지연시간 차이를 최적화 하는 방향으로 분산 및 quantization 오차의 영향을 최소화하였다. 제안된 조향오차 보상기법을 2~4 GHz 대역의 컨포멀 위상배열 구조에 적용하여 측정값과 비교하여 그 타당성을 검증하였다.
Recently, the use of color data is growing fast in the area of image processing. To represent full resolution image on a limited output device, image has to be quantized an dithered. So, many dithering techniques are foundd in the printing. In this paper, we propose nonlinear quantization to consider the overlapping phenomena of neighboring printing dots and modified dot diffusion algorithm to compensate the color degradation produced in the quantization process. In the modified dot-diffusion quantization errors to be diffused are adjusted to improve both image blur and color change produced in the dot diffusion. The printed image obtained by the proposed color dithering method has higher visual quality an less color degradation than the images by conventional printing method.
In this paper, a watermark technique for identifying friendly and foe is proposed during communication. The speech signal is processed in several stages. First, speech signal is partitioned into small time frames and the frames are transformed into frequency domain using DFT(Discrete Frequency Transform). The DFT coefficients are quantized and the watermark signal is embedded into the quantized DFT coefficients. At the destination channel quantization errors of received signal are regarded as the watermark signal. Identification of friendly and foe are done by correlating the detected watermark and the original watermark. As in most other watermark techniques, this method has a trade off between noise robustness and quality. However, this is solved by a partial quantization and a noise level dependent quantization step. Simulation results in the various noisy environments show that the proposed method is reliable for identification between friendly and foe.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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