• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.1
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• pp.61-68
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• 2015

Noise reduction is necessary to compensate for the degradation of recognition performance by various types of noises. Among many noise reduction techniques using microphone array, generalized sidelobe canceller (GSC) has been widely applied to reduce nonstationary noises. The performance of GSC is directly affected by its adaptation mode controller (AMC). That is, accurate target speech detection is essential to guarantee the sufficient noise reduction in pure noise intervals and the less distortion in target speech intervals. Thus, this paper proposes an improved AMC design technique in which the power ratio of the output of fixed beamforming to that of blocking matrix is calculated frequency bandwise and probabilistically modeled by mixture Gaussians for each class. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms conventional AMCs in receiver operating curves (ROC) and output SNRs.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.20 no.3
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• pp.125-131
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• 2019

Through the 4th Industrial Revolution, various digital equipments are being distributed, and accordingly, the importance of data processing is increasing. As data processing has a great effect on the reliability of equipment, its importance is increasing, and various studies are being conducted. In this paper, we propose an algorithm to remove AWGN in consideration of the noise in the image. The proposed algorithm is used in the filtering process by inferring the standard deviation of the image noise. The noise is removed by dividing the filter for the high frequency component and the filter for the low frequency component compared with the standard deviation of the filtering mask. The proposed algorithm is simulated with the existing methods for evaluation and compared and analyzed by difference image, PSNR and profile. The proposed algorithm minimizes the effect of noise and preserves the important characteristics of the image and shows the performance of efficient noise removal.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.7
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• pp.1980-1987
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• 1999

Restored image is always lower quality than original one due to distortion and noise. The purpose of image restoration is to improve the image quality by fixing the noise or distortion information. One category of spatial filters for image restoration is linear filter. This filter algorithm is easily implemented and can be suppressed the Gaussian noise effectively, but not so good performance for spot or impulse noise. In this paper, we propose the nonlinear spatial filter algorithm for image restoration called the optimal adaptive multistage filter(OAMF). The OAMF is used to reduce the filtering time, increases the noise suppression ratio and preserves the edge information. The OAMF optimizes the adaptive multistage filter(AMF) by using weight learning algorithm of back-propagation learning algorithm. Simulation results of this filter algorithm are presented and discussed.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.3
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• pp.47-51
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• 1998

잡음 환경에서의 음성인식을 위해서는 일반적으로 전처리 과정에서 잡음의 스펙트 럼을 잘 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 시변잡음 환경에서 히스토그램 처리방법에 의 해 잡음의 스펙트럼을 추정하고 이를 제거하는 방법으로 스펙트럼 차감법을 사용하였다. 히 스토그램 처리방법은 음성/비음성 구간의 구분을 할 필요가 없으며 서서히 변화하는 잡음의 스펙트럼도 추정할 수 있다는 점에서 기존 방식에 비해 장점을 지닌다. 다양한 SNR 조건하 에서 시간에 따라 에너지, 그리고 주파수가 변화하는 유색 가우시안 잡음을 부가시킨 음성 에 대해, 화자독립 고립단어 인식실험을 수행하였다. 실험결과, 히스토그램 처리방법에 기반 을 둔 스펙트럼 차감법을 적용할 경우가 기존의 잡음 스펙트럼 추정방법에 비해 인식성능이 우수하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.89-90
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• 2008

AWGN(Addictive white gaussian noise)에 의해 영상은 자주 훼손되곤 한다. 최근 이를 복원하기위해 웨이블릿(Wavelet) 영역에서의 베이시안(Bayesian) 추정법이 연구되고 있다. 웨이블릿 변환된 영상 신호의 밀도 함수(pdf)는 표족한 첨두와 긴 꼬리(long-tail)를 갖는 경망이 있다. 이러한 사전 밀도 함수(a priori probability density function)를 상황에 적합하게 추정한다면 좋은 성능의 복원 결과를 얻을 수 있다. 빈번이 제안되는 릴도 함수로 가우시안(Gaussian) 분포 참수와 라플라스(Laplace) 분포 함수가 있다. 이들 각각의 모델은 훌륭히 변환 계수들을 모델링하며 나름대로의 장점을 나타낸다. 본 연구에서는 가우시안 분포와 라플라스(Laplace) 분포의 혼합 분포 모델을 밀도 함수로 제안하여, 이 들의 장점을 종합하였다. 이를 MAP(Maximum a Posteriori) 추정 방법에 적용하여 잡음을 제거 하였다. 그 결과 기존의 알고리즘에 비해 시각적인 면(Visual aspect), 수치적인 면(PSNR), 그리고 연산량(Complexity) 측면에서 망상된 결과를 얻었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.21 no.4
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• pp.1019-1026
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• 1996

A modulation type classifier based on statistical moments has been successfully employed to classify PSK signals. Previously, developed Classifiers were analyzed in AWGN channel only. In this paper, a moments-based modulation type classifier to classify BPSK and QPSK signals over Rayleigh fading channel is proposed and analyzed. The moments of received signal are evaluated with the exact distribution of the received signal and a moments-based classifier is proposed. The performance evaluation of the proposed classifier in terms of the misclassification probability for BPSK and QPSK is investigated under Rayleigh fading environment.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.11A
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• pp.1672-1681
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• 2000

초광대역 시간 도약 이전 임펄스 무전 전송 시스템의 성능 평가 1672 최근 들어 실내 무선 LAN(local area network)이나 군용 무선 통신 시스템을 위한 새로운 대역 확산 전송방식으로서 초광대역 시간 도약 임펄스 무선 전송(ultra wideband time hopping impulse radio; 이하 IR) 기술이 큰 관심을 모으고 있다. 신호 전송을 위해 연속적인 정현파를 이용하는 기존의 무선 전송 시스템과는 달리 IR 시스템은 1 nese 이하의 매우 짧은 펄스폭의 펄스 위치 변조(pulse position modulation)된 가우시안 모노사이클 멀스 열을 이용하므로서 매우 작은 크기의 수 GHz에 이르는 초광대역 스펙트럼을 가지며 기존의 통신 시스템에 거의 간섭을 미치지 않으며 사용 가능하다. 본 논문에서는 동기식 이진 (synchronous binary) IR 시스템의 성능 분석 및 평가 결과를 제시하고자 한다.이를 위해 의사 잡음 부호 발생기와 decimator로 구성된 시간 도약 패턴을 사용 하여 다원 접속 간섭 이 배제되는 동기식 이진 IR 시스템의 비트 오율에 대한 closed form 결과를 유도하고, 유도된 이론적인 성능 결과를 부가성 백색 가우시안 잡음 채널에 대한 모의 실험을 통해 확인하였다. 또한 모의 실험을 통해 상관 복조기에서 발행한 렌덤 타이밍 지터에 대해 IR 시스템의 강인한 특성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.503-505
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• 1999

경계선 검출은 컴퓨터를 이용한 영상인식의 첫 단계로서, 인식의 성능에 큰 영향을 미치는 중요한 기술이다. 여러 가지 경계선 검출 기술들이 존재하지만, 이들은 모두 주어진 영사에 잡음이 존재하지 않거나 존재의 정도가 미약한 경우를 가정하여 개발되었다. 한편, 잡음이 심하게 삽입된 경우에는 경계선 검출기 적용 이전에 잡음제거 필터를 사용할 수 있다. 그러나 주어진 영상에 잡음이 존재하는지를 어떻게 컴퓨터 스스로 판단할 것인가\ulcorner 본 연구에서는 주어진 영상에 대하여 잡음의 존재 여부와 잡음의 정도 여부에 상관없이, 굳건한 경계선 검출 능력을 보이는 경계선 검출기를 개발하였다. 이를 위하여 이중 필터를 사용하였는데, 그 중 하나는 일반적으로 많이 사용되는 가우시안 필터이고, 다른 하나는 본 연구진에 의하여 개발된 웨이블릿 기반 필터이다. 실험결과, 본 논문의 경계선 검출기는 잡음의 정도에 크게 구애받지 않는 일정한 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.293-296
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• 2004

본 논문에서는 잡음이 첨가된 선형적으로 혼합된 신호들을 대상으로 뉴우턴법과 할선법의 고정점 알고리즘 각각을 적용할 때 그 분리성능을 비교 검토하였다. 여기서 뉴우턴법은 기울기 변화에 따른 속성을 이용하며, 할선법은 접선의 변화를 이용하는 속성을 가진다. 실험에 이용된 신호는 512$\times$512 픽셀의 2개 2차원 영상이며, 가우스 분포와 라플라시안 분포의 잡음을 이용하였다. 실험 결과, 할선법의 알고리즘이 뉴우턴법보다 잡음에 강인한 특성을 가짐을 알 수 있었다. 한편, 잡음이 첨가되지 않은 경우보다 가우시안 잡음 및 라프라시안 잡음을 첨가한 경우, 절대합 오차값에서 각각 약 23% 및 약 9.7%정도 원영상과의 오차를 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1998.06a
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• pp.1017-1020
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• 1998