Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.11
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pp.72-82
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1996
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.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.7
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pp.1571-1576
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2013
This paper proposes an improvement algorithm of signal-to-noise ratios (SNRs) for speech signals under noisy environments. The proposed algorithm first estimates the SNRs in a low SNR, mid SNR and high SNR areas, in order to improve the SNRs in the speech signal from background noise, such as white noise and car noise. Thereafter, this algorithm subtracts the noise signal from the noisy speech signal at each bands using a spectrum sharpening method. In the experiment, good signal-to-noise ratios (SNR) are obtained for white noise and car noise compared with a conventional spectral subtraction method. From the experiment results, the maximal improvement in the output SNR results was approximately 4.2 dB and 3.7 dB better for white noise and car noise compared with the results of the spectral subtraction method, in the background noisy environment, respectively.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.15
no.11
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pp.955-961
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1990
Test statistics are obtained for detection of weak signals in signal-dependent noise using rank statistics. A generalized model is used in this paper in order to consider non-additivenoise as well as purely-additive noise. Locally optimum rank detectors for the model are shown to have similarity to locally optimum detectors and to be generalizations of these for the purely-additive noise model. A similar result is obtained for multi-input cases.
In this paper, Active Noise Control(ANC) algorithm is proposed based on the estimated frequency estimator of the reference signal. The conventional feedforward ANC algorithms should measure the reference and use it to calculate the gradient of the squared error and filter coefficients. For ANC systems applied to aircrafts and passenger ships, engines from which reference signal is usually measured is so far from seats where main part of controller is placed that the scheme might be difficult to implement or very costly. Feedback ANC algorithm which doesn't need to measure the reference uses the error signal to update the filter and is sensitive to unexpected transient noise like a sneeze, clapping of hands and so on The proposed algorithm estimates frequencies of the desired signal in real time using adaptive notch filter. New frequency estimation algorithm is proposed with the improved convergence rate, threshold SNR and computational simplicity. Reference is not measured but created with the estimated frequencies. It has strong similarity to the conventional feedback control because reference is made from error signal. Enhanced error signal is used to update the controller for better performance under the measurement noise and impact noise. The proposed ANC algorithm is compared with the conventional feedback control.
PURPOSES : The purpose of this study is about noise which is generated from roads and is consist of irregular frequency variation from low frequency to various band. The existing methods of noise reduction are sound barrier that uses insulation material and absorbing material or have applied passive technology of noise reduction by devices. The total frequency band is needed to apply active noise control. METHODS : In this study applies to the field of road traffic environment, signal processing controller and various analog signal input/output, the amplifier module is based on parallel-core embedded processor designed. DSP performs the control algorithm of the road traffic noise. Noise sources in the open space performance of evaluation were applied. In this study, controller of active signal processor was designed based on the module of audio input/output and main controller of embedded process. The controller of active signal processor operates noise reduction algorithm and performance tests of noise reduction in inside and outside environment were executed. RESULTS : The signal processing controller with OMAP-L137 parallel-core processors as the center, DSP processors in the active control operations dealt with quickly. To maximize the operation speed of an object and ARM processor is external function keys and display for functions and evaluating the performance management system was designed for the purpose of the interface. Therefore the reduction of road traffic noise has established an electronic controller-based noise reduction. CONCLUSIONS : It is shown that noise reduction is effective in the case of pour tonal sound and complex tonal sound below 500Hz by appling to Fx-LMS.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.64
no.4
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pp.267-272
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2015
Active noise control (ANC) is a method of cancelling a noise signal in an acoustic cavity by generating an appropriate anti-noise signal via canceling loudspeakers. The continuous progress of ANC involves the development of improved adaptive signal processing algorithms, transducers, and DSP hardware. In this paper, the convergence behavior and the stability of the FxLMS algorithm in ANC systems with real-time implementation is proposed. Specially, The advanced DSP H/W with dual core(DSP+ARM) and API(application programming interface) S/W programming was developed to improve the real-time implementation performance under the FxLMS algorithms of input noise such as road noise environment. The experimental results are found to be in good agreement with the theoretical predictions.
In order to deal with the filtering delay problem of least mean square adaptive filter noise reduction algorithm and music noise problem of spectral subtraction algorithm during the speech signal processing, we combine these two algorithms and propose one novel noise reduction method, showing a strong performance on par or even better than state of the art methods. We first use the least mean square algorithm to reduce the average intensity of noise, and then add spectral subtraction algorithm to reduce remaining noise again. Experiments prove that using the spectral subtraction again after the least mean square adaptive filter algorithm overcomes shortcomings which come from the former two algorithms. Also the novel method increases the signal-to-noise ratio of original speech data and improves the final noise reduction performance.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.7
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pp.1180-1186
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2008
The LNB phase noise of user terminal for high data rate satellite transmission was analyzed in this paper. The phase noise severely affects the service performance in low data rate transmission as well as multi-mode signal for high data rate. As the satellite link frequency is increased, the effects of phase noise for multi-mode signal is increased. The phase noise of LNB, which is operated in high frequency band, is about equal to the transmission system phase noise and have an major effects on service performance degradation. The available transmission mode was analyzed in presence of phase noise of LNB and analysis method for LNB phase noise spectrum distribution was proposed in multi-mode signal.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.42
no.3
s.303
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pp.121-128
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2005
On the research field for speech signal, neural network mainly uses for the category classification in speech recognition and applies to signal processing. Accordingly, this paper proposes a noise reduction system using a time-delay neural network, which implements the mapping from the space of speech signal degraded by noise to the space of clean speech signal. It is confirmed that this method is effective for speech degraded not only by white noise but also by colored noise using the noise reduction system, which restores the amplitude component of fast Fourier transform.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2008.04a
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pp.721-726
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2008
Community Noise has been great concerned in public. A road traffic noise has affected too much damage on quiet living environment. In this paper, About measured from the measure point noise and the noise signal processing techniques applied to the occurrence of the noise source with a path to reach this measure point to the measured data to determine signal processor for Complex Cepstrum Analysis of how to apply for research.
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