• 제목/요약/키워드: weighted transform

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1.5Tesla and 3.0Tesla에서 관류 MR의 소리 스펙트럼 분석 (Comparison with 1.5Tesla and 3.0Tesla of Acoustic Noise Spectrum of DWI MR Pulse Sequence)

  • 권대철;최지원
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.491-496
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    • 2018
  • 1.5Tesla와 3.0Tesla의 MRI 검사의 DWI (diffusion-weighted imaging) 펄스시퀀스에서 노이즈 스펙트럼을 분석하여 MRI검사의 기초자료를 제공하여 임상에서 적용하는데 목적이 있다. MRI 검사에서 ACR (American College of Radiology) 팬텀과 노이즈 스펙트럼은 Wavepad sound editor version 8.13 (NCH software, Green wood Village, CO, USA)로 FFT (fast Fourier transform), TFFT (time based fast Fourier transform)를 분석하였다. MR 1.5Tesla와 3.0Tesla의 DWI 펄스 시퀀스에서 검사실에 따른 노이즈 스펙트럼 및 FFT와 TFFT를 분석하였다. 1.5Tesla에 비해 3.0Tesla에서 FFT 및 TFFT에서 주파수 진폭의 노이즈 임계값은 1.5Tesla에서 -6 dB 사이였고, 3.0Tesla에서는 0 dB 사이로 분석되어 환자의 소음감소를 위한 DWI 펄스시퀀스를 환자에게 적절하게 임상에서 적용할 필요가 있다.

스테레오 카메라를 이용한 실내환경의 3차원 복원에 관한 연구 (A Study of the 3D-Reconstruction of indoor using Stereo Camera System)

  • 이동헌;엄대연;강훈
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.42-47
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    • 2005
  • 본 논문은 스테레오 카메라론 사용하여 실내 환경의 3차원 복원하는 방법에 대하여 말하고 있다. 일반적으로 3차원 데이터를 추출하는 방법에는 3가지가 있는데, 초음파 센서를 사용하는 방법, 레이저 센서를 사용하는 방법, 그리고 스테레오 카메라론 사용하는 방법을 들 수 있다. 이중 스테레오 카메라는 적당한 가격으로 높은 성능을 낼 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 스테레오 카메라론 사용하여 3차원 데이터를 추출하는 방법으로 Window Correlation Matching Method를 사용하였다. 스테레오 카메라를 사용하여 3차원 데이터를 우울할 때 가장 큰 문제인 정확하지 않은 데이터들에 대한 처리를 하기 위하여 Histogram Weighted Hough Transform이라는 방법을 제시하였다. 이렇게 하여 각 Step에 추출된 데이터에서 오차를 많이 줄일 수 있었기 때문에 복원이 더욱 잘 되도록 만들 수 있었으며, 3차원 복원에 DirectX를 사용하여 보다 현실감이 있도록 하였다. 본 논문은 기존에는 3차원 복원다는 3차원 데이터추출에 집중되었던 스테레오 카메라를 3차원 복원에 사용할 수 있다는 것을 보여주었으며, 오차를 줄이기 위해 새로운 알고리즘을 적용하려고 노력하였다.

웨이브렛 변환을 이용한 음성의 적응 잡음 제거 (Adaptive Noise Reduction of Speech Using Wavelet Transform)

  • 이창기;김대익
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제4권3호
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    • pp.190-196
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    • 2009
  • 본 논문은 잡음 환경의 음성 인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 첫 번째 스케일의 detail 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 세 번째 스케일의 approximation 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다 또한 제안한 방법으로 잡음을 제거한 후에도 묵음구간에 잔여 잡음이 존재하게 되므로 묵음구간을 검출하여 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하였다 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE측면에서 향상됨을 확인 할 수 있었다.

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웨이브렛 변환을 이용한 음성의 적응 잡음 제거 (Adaptive Noise Reduction of Speech using Wavelet Transform)

  • 임형규;김철수
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.271-278
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    • 2005
  • 본 논문은 잡음 환경의 음성 인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 첫 번째 스케일의 detail 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 세 번째 스케일의 approximation 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다. 또한 제안한 방법으로 잡음을 제거한 후에도 묵음구간에 잔여 잡음이 존재하게 되므로 묵음구간을 검출하여 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE측면에서 향상됨을 확인 할 수 있었다.

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Speech Noise Cancellation using Time Adaptive Threshold Value in Wavelet Transform

  • Lee Chul-Hee;Lee Ki-Hoon;Hwang Hyang-Ja;Moon In-Seob;Kim Chong-Kyo
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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    • pp.244-248
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    • 2004
  • This paper proposes a new noise cancellation method for speech recognition in noise environments. We determine the time adaptive threshold value using standard deviations of wavelet coefficients after wavelet transform by frames. The time adaptive threshold value is set up by using sum of standard deviations of wavelet coefficients in cA3 and weighted cD1. cA3 coefficients represent the voiced sound with lower frequency components and cD1 coefficients represent the unvoiced sound with higher frequency components. In experiments, we removed noise after adding white Gaussian noise and colored noise to original speech. The proposed method improved SNR and MSE more than wavelet transform and wavelet packet transform does. As a result of speech recognition experiment using noise speech DB, recognition performance is improved by $2\sim4\;\%.$

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연속시간 유한정정제어기의 설계방법 고찰 (A Study on the Design Method of a Continuous Time Deadbeat Controller)

  • 김성열;이금원
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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    • pp.326-326
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    • 2000
  • Continuous time system deadbeat controller(CdbC) has been studied mainly since 1992 especially by Japan researchers. They suggested delay elements. These elements stem from the finite Laplace Transform which is the starting point in deadbeat control system design in continuous time system. Every transfer function is established by these elements. From some conditions such as internal model stability and peasibility of a CdbC controller. unknown polynomials or coefficients can be calculated. In this paper, optimal pole placement of the closed loop system is suggested. From this. a CdbC controller with lower order can be obtained which attains the same level of weighted sensitivity function's H$_{\infty}$ norm used as a measure of the robustness property as existing CdbCs.

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Design of 3D Laser Radar Based on Laser Triangulation

  • Yang, Yang;Zhang, Yuchen;Wang, Yuehai;Liu, Danian
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제13권5호
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    • pp.2414-2433
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    • 2019
  • The aim of this paper is to design a 3D laser radar prototype based on laser triangulation. The mathematical model of distance sensitivity is deduced; a pixel-distance conversion formula is discussed and used to complete 3D scanning. The center position extraction algorithm of the spot is proposed, and the error of the linear laser, camera distortion and installation are corrected by using the proposed weighted average algorithm. Finally, the three-dimensional analytic computational algorithm is given to transform the measured distance into point cloud data. The experimental results show that this 3D laser radar can accomplish the 3D object scanning and the environment 3D reconstruction task. In addition, the experiment result proves that the product of the camera focal length and the baseline length is the key factor to influence measurement accuracy.

최적경로와 가중직교인자를 이용한 화자인식 (Speaker Recognition Using Optimal Path and Weighted Orthogonal Parameters)

  • 박승규;배철수
    • 한국음향학회지
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    • 제11권2호
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    • pp.68-72
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    • 1992
  • 최근, 많은 연구자들이 KLT를 이용한 통계적 처리방법으로 화자인식을 수행하고 있으나, 통계적 처리방법의 개인성 포함정도와 음성의 동적인 발성속도는 화자인식율의 저하요인이 되고 있다. 본연구에서는 각 화자의 직교인자에 개인성을 강조하기 위하여 화자의 고유치를 가중치로 한 가중직교인자와 음성의 동적인 시간특성을 정규화하는 DTW의 최적경로를 이용한 화자인식방법을 연구하였다. 이방법을 확인하기 위하여 종래의 통계적 처리에 의한 화자인식, 최적경로와 최적경로와 가중직교인자를 이용한 화자인식의 결과를 비교한 결과, 종래의 방법보다 우수한 화자인식율을 얻어 그 유효성을 확인하였다.

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쌍대반응표면최적화를 위한 가중평균제곱오차 최소화법: 공정능력지수 기반의 가중치 결정 (Weighted Mean Squared Error Minimization Approach to Dual Response Surface Optimization: A Process Capability Indices-Based Weighting Procedure)

  • 정인준
    • 품질경영학회지
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    • 제42권4호
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    • pp.685-700
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    • 2014
  • Purpose: The purpose of this paper is to develop a systematic weighting procedure based on process capability indices method applying weighted mean squared error minimization (WMSE) approach to dual response surface optimization. Methods: The proposed procedure consists of 5 steps. Step 1 is to prepare the alternative vectors. Step 2 is to rank the vectors based on process capability indices in a pairwise manner. Step 3 is to transform the pairwise rankings into the inequalities between the corresponding WMSE values. Step 4 is to obtain the weight value by calculating the inequalities. Or, step 5 is to obtain the weight value by minimizing the total violation amount, in case there is no weight value in step 4. Results: The typical 4 process capability indices, namely, $C_p$, $C_{pk}$, $C_{pm}$, $C_{pmk}$ are utilized for the proposed procedure. Conclusion: The proposed procedure can provide a weight value in WMSE based on the objective quality performance criteria, not on the decision maker's subjective judgments or experiences.

NEWFM을 이용한 자동 조기심실수축 탐지 (Automatic Premature Ventricular Contraction Detection Using NEWFM)

  • 임준식
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.378-382
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    • 2006
  • 본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)을 이용하여 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(premature ventricular contractions, PVC)을 자동 탐지하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM은 MIT-BIH 데이터베이스의 부정맥 심전도를 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)한 계수로부터 학습하여 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 가장 높은 계수 2개를 추출하여 분류규칙을 최소화하였고, 이를 사용하여 99.90%의 PVC 분류성능을 나타내었다. 또한 추출된 두 계수의 R파를 기준으로 한 위치를 제시함으로써 두 위치의 정보만으로 PVC를 탐지할 수 있음을 보여주었다.