Cho Deuk-Jae;Lim Deok-Won;Park Chan-Sik;Lee Sang-Jeong
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권3호
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pp.344-350
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2006
The software GPS receivers based on the SDR technology provide the ability to easily adapt the other signal processing algorithms without changing or modifying the hardware of the GPS receiver. However, it is difficult to implement the software GPS receivers using a commercial processor because of the heavy computational burden for processing the GPS signals in real-time. This paper proposes an efficient GPS signal processing scheme to reduce the computational burden for processing the GPS signals in the software GPS receiver, which uses a fundamental notion compressing the replica signals and the encoded look-up table method to generate correlation values between GPS signals and replica signals. In this paper, it is explained that the computational burden of the proposed scheme is much smaller than that of the typical GPS signal processing scheme. Finally, the processing time of the proposed scheme is compared with that of the typical scheme, and the improvement in the aspect of the computational burden is also shown.
The preprocessing is very important course in speech signal processing. It influence the compression-rate in speech coding and the recognition-rate in speech recognition etc. In this paper, we propose that minimizing window-influence method with pitch period and start points. The proposed method is available for voiced detection and word labeling.
본 논문은 iterated contractive transformations을 이용한 심전도 데이터 압축에 관한 새로운 방법을 제안한다. 이방법은 piecewise self-affine fractal interpolation(PSAFI)에 의해 심전도 신호의 임의 구간들을 표현한다. Piecewise self-affine fractal model은 자기자신의 수축적 유사 변환으로 구성된다고 볼 수 있는 이산 데이터에 사용된다. 제안된 알고리즘은 MIT/BIH arrhythmia 데이터베이스로 평가되었다. PSAFI는 주어진 압축율에서 기존의 직접 압축 방법보다 상대적으로 적은 재생 오차를 나타냈다. 샘플링 주파수는 400Hz이고 resolution은 12bits인 원래 신호에 대해 압축율이 883.9bps일때 평균재생오차(APRD)는 5.39%를 나타냈다.
Image compression is a fundamental technique in the field of digital image processing, which will help to decrease the storage space and to transmit the files efficiently. Recently many deep learning techniques have been proposed to promise results on image compression field. Since many image compression techniques have artifact problems, this paper has compared two deep learning approaches to verify their performance experimentally to solve the problems. One of the approaches is a deep autoencoder technique, and another is a deep convolutional neural network (CNN). For those results in the performance of peak signal-to-noise and root mean square error, this paper shows that deep autoencoder method has more advantages than deep CNN approach.
BTC (Block Truncation Coding) 영상 압축은 하드웨어 구현이 간단하고, 영상의 에지 보존 능력이 뛰어나, LCD 오버드라이브의 압축 기법으로 널리 사용되어지고 있다. 본 논문에서는 높은 화질을 유지하고 높은 압축률을 얻기 위한 방법으로, Multi-Mode BTC (MM-BTC) 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 advanced Y-based BTC 방법으로 RGB 각각의 비트맵을 하나의 비트맵으로 단일화 하여 압축 율을 높였고, 본 논문에서 제안하는 improved 2-level 와 4-level BTC 방법을 사용하여 높은 화질을 얻도록 하였다. 시뮬레이션 확인 결과, MM-BTC 는 기존 연구된 BTC 알고리즘 결과보다 최대 2.34 dB 높은 정지 영상 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)결과를 확인 할 수 있었다. LCD overdrive 에 적용한 동영상 PSNR과 비교 결과, MM-BTC 가 기존 연구된 BTC 알고리즘 결과보다 최대 2.33 dB 높은 PSNR 결과가 확인되었다.
본 연구는 타 병원 전원 시 발급받는 의료영상이 서로 다른 소프트웨어를 사용하는 경우 PACS상의 영상화질에 영향을 미칠 수도 있다는 점을 착안하였다. A 대학병원 영상을 DICOM 파일로 복사하여 B 대학병원 PACS상에 등록하였고 해당 대학병원에서 사용하는 소프트웨어의 압축에 따른용량과 화질을 SNR, CNR, 히스토그램을 통해 평가하였다. 압축률이 커질수록 SNR, CNR은 떨어졌고, 주목할 점은 No Compression에 비해 Lossless Compression은 용량은 1/2로 줄었지만 SNR, CNR은 변화가 없었다. 히스토그램은 압축률이 높아질수록 언더플로우 현상에 의한 정보손실이 눈에 띄게 나타났다. 타 병원 전원 시 병원마다 다른 시스템을 사용하기 때문에, 압축하여 영상을 등록하면 영상의 화질이 저하되고 정보량이 손실되므로 비압축 또는 무손실 압축방식을 사용해야 한다. 결론적으로 업로드 시 대기시간과 경제적 효율성을 고려하면, 무손실 압축방식 사용이 유용하다.
ECG와 같은 생체 신호를 장시간 저장하기 위해서는 많은 메모리를 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 다단계 벡터양자화 기법을 적용하여 ECG의 웨이브렛 리프팅 계수를 압축하는 방법을 제안한다. 첫 번째 단계의 코드북은 ECG의 웨이브렛 리프팅 계수를 양자화하고 두 번째 단계 코드북은 오차 신호의 웨이브렛 리프팅 계수에 대해 J개의 후보 코드벡터를 구해 양자화하여 복원 오차를 최소화하도록 하였다. 두 코드북의 코드벡터는 웨이브렛 계수의 에너지 분포특성을 이용해서 고주파 성분의 계수를 제거함으로써 코드북의 검색 시간과 복잡성을 감소 시켰다. 실험 결과 CDR이 276.62 bit/sec에서 3%이하의 PRD를 얻었다.
심전도 신호는 일반적으로 200Hz 이상의 주파수로 표본화 하므로 장시간의 심전도 신호를 획득할 경우 데이터가 방대해진다. 이러한 신호를 저장 및 전송하기 위해서는 효율적인 신호 압축을 필요로 한다. 본 논문에서는 B-spline 근사화를 이용하여 심전도 신호를 압축하는 방법을 제안한다. B-spline 곡선의 국부적 제어성(local controllability) 특성으로 인하여 원신호를 부분적으로 근사화할 수 있으며, 이를 통하여 방대한 심전도 신호를 압축할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 응용수학의 근사이론 및 기하학적 모델링에 널리 사용되고 있는 비균일 B-spline 근사화 기법으로 효율적인 압축 방안을 제시한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 실제 심전도 임상 데이터인 MIT-BIH 데이터베이스를 이용하여 실험을 수행하며, 그 결과로부터 제안한 기법을 이용한 B-spline 근사화 압축 방법의 효용성을 입증한다.
黑白의 두 가지 값만을 갖는 그래픽 데이터縮小에 널리 使用되고 있는 런렝스 코우딩方法을 一般的인 映像에 適用하였다. 먼저 간단한 像測器와 最子器로 像測誤差信號를 만든 후 여기에 대해서 런렝스 코우딩을 遂行하였다. DPCM과 비슷한 複雜度를 갖는 이 코우닝方法이 DPCM이나 코사인變換方式보다 優秀함이 밝혀졌다.
This paper propose a new method for the discrete signal : Discrete Wavelet Transform(DWT). This paper is a brief introduction to the DWT and applies the DWT coding for the audio data as an example. We can have a number of hint about the compression algorithm of multimedia resources and the high performance of transmission and storage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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