본 논문에서는 비정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 새로운 방법을 제안한다. 정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 잡음제거 방법으로 주파수 차감법이 잘 알려져 있다. 그러나 실제 잡음환경은 대 부분 비정상적인 특성을 나타낸다. 제안한 방법은 다양한 잡음 과 비정상 환경에서 잘 동작 할 수 있도록 적응 임계 치를 위한 자동제어 파라미터를 사용한다. 특히, 자동제어 파라미터는 a posteriori SNR을 이용한 선형함수를 적용하여 잡음레벨의 증감에 따라 적응 임계 치를 제어한다. 제안한 알고리즘은 음질향상을 위해 Hangover (HO)을 이용한 주파수 차감법과 결합한다. 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경에서 ITU-T P.835 signal distortion (SIG)와 segment signal to-noise ratio (SNR)로 평가하여 (HO)을 이용한 음성검출과 minimum statistics (MS) 방법에 비해 우수한 결과를 나타냈다
음성 인식 시스템의 용용에서 실제 문제점의 하나는 음성신호의 왜곡에 의한 인식성능의 저하이다. 음성신호의 왜곡에 가장 중요한 원인은 부가적인 잡음이다. 이 논문은 잡음에 강인한 음성인식을 위하여, 스펙트럼 피크 향상 기법과 효과적인 잡음 차감 기법에 기초한 스펙트럼 보상 방법을 기술한다. 제안한 방법은 음성 스펙트럼의 포먼트 구조를 향상시키고 스펙트럼 기울기를 보상하면서도 광 대역폭 스펙트럼 요소는 그대로 유지한다. 백색 가우스 잡음, 자동차 잡음, 음성 잡음 또는 지하철 잡음에 의해 왜곡된 음성을 이용한 인식실험을 수행한 결과, 새로운 방법은 스펙트럼 보상을 하지 않은 경우에 비해, 높은 SNR(Signal to Noise Ratio) 환경에서는 평균 오인식율을 약간 줄였으며, 낮은 SNR(10 dB) 환경에서는 평균 오인식율을 1/2로 크게 줄였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.4934-4949
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2015
The unstable characteristic values of communication signals along with the varying SNR (Signal Noise Ratio) environment make it difficult to identify the modulations of signals. Most of relevant literature revolves around signal recognition under stable SNR, and not applicable for signal recognition at varying SNR. To solve the problem, this research developed a novel communication signal recognition algorithm based on Holder coefficient and cloud theory. In this algorithm, the two-dimensional (2D) Holder coefficient characteristics of communication signals were firstly calculated, and then according to the distribution characteristics of Holder coefficient under varying SNR environment, the digital characteristics of cloud model such as expectation, entropy, and hyper entropy are calculated to constitute the three-dimensional (3D) digital cloud characteristics of Holder coefficient value, which aims to improve the recognition rate of the communication signals. Compared with traditional algorithms, the developed algorithm can describe the signals' features more accurately under varying SNR environment. The results from the numerical simulation show that the developed 3D feature extraction algorithm based on Holder coefficient cloud features performs better anti-noise ability, and the classifier based on interval gray relation theory can achieve a recognition rate up to 84.0%, even when the SNR varies from -17dB to -12dB.
The paper derives formulas for the mean-squared error distortion and resulting signal-to-noise (SNR) ratio of a fixed-rate scalar quantizer designed optimally in the minimum mean-squared error sense for a Gaussian density with the standard deviation ${\sigma}_q$ when it is mismatched to a Laplacian density with the standard deviation ${\sigma}_q$. The SNR formulas, based on the key parameter and Bennett's integral, are found accurate for a wide range of $p\({\equiv}\frac{\sigma_p}{\sigma_q}\){\geqq}0.25$. Also an upper bound to the SNR is derived, which becomes tighter with increasing rate R and indicates that the SNR behaves asymptotically as $\frac{20\sqrt{3{\ln}2}}{{\rho}{\ln}10}\;{\sqrt{R}}$ dB.
다른 생체신호와 마찬가지로 심전도(ECG) 신호도 측정시 백색잡음이 발생한다. 백색잡음을 효과적으로 제거하여 심장 관련 진단의 정확도를 높이고자 하였다. 심전도 신호에 백색잡음을 발생시켜 샘플링 신호를 만들었다. 웨이블릿 변환과 문턱치를 이용하여 잡음을 제거하였다. 신호대잡음비(SNR)를 이용하여 제거된 잡음을 수치적으로 비교하였다. 신호대잡음비 비교한 결과 SURE 방법은 3, 5dB에서 5.9531, 4.9301로 가장 좋은 결과를 나타내었고, uninversal 방법은 7, 9dB에서 3.6590, 1.9698로 가장 좋은 결과를 나타내었다. 문턱치를 이용한 잡음 제거시 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었다. 심전도를 이용한 심장질환 진단에 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
Since the amplitudes of spin echo train in nuclear magnetic resonance logging (NMRL) are small and the signal to noise ratio (SNR) is also very low, this paper puts forward an improved de-noising algorithm based on wavelet transformation. The steps of this improved algorithm are designed and realized based on the characteristics of spin echo train in NMRL. To test this improved de-noising algorithm, a 32 points forward model of big porosity is build, the signal of spin echo sequence with adjustable SNR are generated by this forward model in an experiment, then the median filtering, wavelet hard threshold de-noising, wavelet soft threshold de-noising and the improved de-noising algorithm are compared to de-noising these signals, the filtering effects of these four algorithms are analyzed while the SNR and the root mean square error (RMSE) are also calculated out. The results of this experiment show that the improved de-noising algorithm can improve SNR from 10 to 27.57, which is very useful to enhance signal and de-nosing noise for spin echo train in NMRL.
International journal of advanced smart convergence
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제6권2호
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pp.16-23
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2017
In contemporary modern society, people are constantly exposed to many kinds of noise, such as that from machinery, aircraft, construction sites, or road traffic. Noise is considered one of the most indispensable and influential parts of human life. This study investigates the acoustic characteristics of noise transfer from external sources to the human ear. For this study, we measured and analyzed various types of noise environments, installed monitoring speakers in a semi-anechoic room, and conducted intentional noise-filled experiments. In this environment, the size of the sounds generated by use of a portable device was also measured and the SNR (signal to noise ratio) calculated to study the influence of the noise. As sound is transmitted to the ear and the human body, it affects not only auditory damage but also other parts of the body. In this paper, we propose a proper SNR for noise emitted by portable IT equipment to prevent hearing loss when IT equipment is used.
채널의 상태가 시간에 따라 수시로 변하는 전송 환경에서 수신된 신호에 대한 잡음 비를 추정하는 것이 중요하다. 대부분의 SNR 추정기는 MF(Matched Filter) 후 수신된 샘플로 추정이 이루어진다. 하지만 이런 기법들은 무선 통신에서 채널의 상태에 민감한 특성을 갖는다. 하지만 수신기의 front-end에서 모아진 데이터들을 이용하는 선형 예측(LP: Linear Prediction) 기법을 기반으로 하는 신호 대 잡음 비 추정 알고리즘은 이에 비해 안정된 성능을 보인다. 본 논문에서는 LP 기반의 SNR 추정기를 소개하고, 기존의 LP 기법 기반으로 하는 SNR 추정 알고리즘의 계산 복잡도를 줄이기 위한 새로운 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 Linear Prediction 오차를 구하는 과정에서 순방향 오차와 그 conjugate 값을 이용하여 SNR 추정 과정을 보다 간단하게 한다.
전통적인 광굴절 결합 변환 상관기는 원하는 상관 출력을 얻기 위해 입력되는 신호 대 펌프빔의 세기비가 2광파 혼합의 전달함수가 포화될 정도로 충분히 커야 한다. 그 결과 입력영상에 잡음이 있을 경우 상환 출력의 신호 대 잡류비가 떨어진다. 본 논문에서는 BaTiO₃의 특성을 이용하여 광굴절 결합 변환 상관기의 신호대 잡음비 개선 방법을 제안하였다. 입력빔의 세기비를 작게 하여 에너지 전달이 포화되지 않도록 하고, 신호빔과 매질의 표면이 이루는 각도를 크게 하여 매질내에서의 두 빔의 유효 상호작용 길이가 짧아지도록 하였다. 그 결과 고주파 영역의 이득은 줄어드는 반면 저주파 영역은 2광파 혼합의 포화이득을 가지게 되어 입력영상에 잡음이 있는 경우 신호 대 잡음비가 개선되었고, 입력빔의 세기비가 작아져 실제 구현이 용이해졌다.
EOC (Electro-Optical Camera) of KOMPSAT-1 (Korea Multi-Purpose SATellite) has been producing land imageries of the world since January 2000. After image data are acquired by EOC, they are transmitted from satellite to ground via X-band RF signal. Then, EOC image data are retrieved and pass through radiometric and geometric corrections to generate standard products of EOC images. After radiometric correction on EOC image data, Modulation Transfer Function (MTF) compensation is applicable on EOC images with user's request for better image quality. MTF compensation is concerned with filtering EOC images to minimize the effect of degradations. For Image Receiving and Processing System (IRPE) at KOMPSAT Ground Station (KGS), Wiener filter is used for MTF compensation of EOC images. If the Pointing Spread Function (PSF) of EOC system is known, signal-to-noise (SNR) power spectra ratio is the only variable which determines the shape of Wiener filter In this paper, MTF compensation in IRPE at KGS is briefly addressed, and MTF compensated EOC images are generated using Wiener filters with various SNR power spectra ratios. MTF compensated EOC images are compared with original EOC 1R images to observe correlations between them. As a result, the effect of SNR power spectra ratio on MTF compensated EOC images is shown.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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