Seo, Bo-Kug;Cha, Hyung-Tai;Ryu, Il-Hyun;Koo, Kyo-Sik
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2005.11a
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pp.264-267
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2005
본 논문에서는 매 프레임 단위로 노이즈를 추정하는 방법을 적용하는 전처리 기법을 이용하여 적응 지각필터의 연산량을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 전처리 잡음 주정 알고리즘은 잡음에 열화 된 대역으로부터 잡음을 추정하여 적응 지각필터에 적용함으로써 연산량 개선과 동시에 오디오 신호의 음질을 개선하는 알고리즘이다. 이는 처리되는 신호 구간에 따라 잡음에 열화 된 대역으로부터 잡음을 추정함으로써 초기 추정 잡음에 보다 가까운 추정 잡음을 얻을 수 있다. 결과적으로 적응 지각필터의 연산량을 효과적으로 줄일 수 있다. 성능 평가를 위하여 지각필터의 적용 결과와 제안한 알고리즘의 적용 결과로 얻어진 개선 신호의 SSNR, NMR의 비교와 적응 지각필터 적용 횟수, 동작 시간 등을 이용하여 성능의 개선을 확인하다.
Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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2000.11a
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pp.292-296
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2000
본 논문에서는 임펄스 잡음과 다중경로 레일리 페이딩이 함께 존재하는 최악의 채널 환경에서 비동기 DS/CDMA BPSK 시스템의 오율식을 유도하고 수치계산 하여 BER 성능을 분석하였다. 그 결과, 비교적 낮은 신호 대 잡음 전력비 영역에서 시스템의 BER 성능은 임펄스 잡음의 영향으로 크게 열화되지만 페이딩의 영향은 거의 없다. 그러나, 임펄스 잡음의 영향이 작아지는 높은 신호 대 잡음 전력비에서는 페이딩에 의해서 BER 성능이 결정된다. 다중사용자의 간섭도 낮은 신호 대 잡음 전력비 영역에서는 BER 성능에 거의 영향을 미치지 못하지만 높은 신호 대 잡음 전력비 영역에서는 BER 성능을 좌우한다 그러나, 실제 이동통신 시스템에서는 비교적 낮은 신호 전력을 사용하므로, 임펄스 환경에서 페이딩을 경감하기 위한 방법이나, 다중사용자 간섭을 줄이기 위한 기법을 적용하더라도 성능 개선이 거의 되지 않는다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.934-936
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2005
본 논문에서는 피라미드 계층간에 나타나는 잡음 신호의 특성을 바탕으로 라플라시안 피라미드를 이용한 X-ray 영상의 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 잡음 제거를 위해 X-ray 영상 신호의 지역적 표준 편차와 신호의 영역적 특징을 이용하였다. 지역적 표준 편차는 영상의 경계선 정도와 비례하는 특징을 가지기 때문에 지역적 표준 편차를 이용하여 경계 정보의 손실을 막았다. 또한 라플라시안 피라미드의 각 계층에 잡음 신호가 좁은 면적을 가지며 분포되는 영역적 특징을 이용하여 평평한 지역에서 잡음 신호의 제거 성능을 높였다. X-ray영상 및 잡음이 첨가된 표준 영상에 대한 실험을 통해 제안된 방법이 경계 정보의 유지와 잡음 제거에서 기존의 방법보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.10
no.4
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pp.324-329
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2000
본 논문에서는 잡음환경에서의 음질향상(Speed Ehnacement) 시스템 구현을 목적으로 한다. 이를 위한 적응필터로서 LSM(Least Mean square)알고리즘 FIR필터를 적용한다. 또 정밀 필터로서 다충신경망(MLP, Multi-Layer Perceptorn) 필터를 적용한다. 잡음환경에서의 음성신호 복원 및 음질향상 시스템은 잡음에 의해 왜곡된 음성신호에서 잡음성분만을 제거함으로써 음성신호를 복원하는 시스템이다. 신경망 필터는 오차 역전과 학습 알고리즘에 의해 오차를 최소화 하는 방향으로 필터의 피라미터를 수정한다. 제안한 필터로 잡음환경에서의 음성신호복원 시스템을 구서오하고, 실험을 필터의 성능을 확인한다.
In this paper, we propose a simple algorithm for detecting underwater transient signals on the fact that the frequency range of underwater transient signals is similar to audio frequency. For this, we use a preprocessing module of EVRC speech codec that is the standard speech codec of the mobile communications. If a signal is entered into EVRC noise suppression module, we can get some parameters such as the update flag, the energy of each channel, the noise suppressed signal, the energy of input signal, the energy of background noise, and the energy of enhanced signal. Therefore the energy of the enhanced signal that is normalized with the energy of the background noise is compared with the pre-defined detection threshold, and then we can detect the transient signal. And the detection threshold is updated using the previous value in the noisy period. The experimental result shows that the proposed algorithm has $0{\sim}4% error rate in the AWGN or the colored noise environment.
Voice activity detection is very important process that find voice activity from noisy speech signal for noise cancelling and speech enhancement. Over the past few years, many studies have been made on voice activity detection, it has poor performance for speech signal of sentence form in a low SNR environment. In this paper, it proposed new voice activity detection algorithm that has beginning VAD process using entropy and main VAD process using fuzzy membership shifted c-means clustering. We conduct an experiment in various SNR environment of white noise to evaluate performance of the proposed algorithm and confirmed good performance of the proposed algorithm.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.13
no.7
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pp.679-686
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2002
Based on the alternating series expansion of error probability function due to phase noise in PSK systems, the performance evaluations for Tikhonov and Gaussian probability density functions were performed in this paper. The range of the signal-to-noise ratio of recovered carrier signal which provides the same dependency between the error performances by Tikhonov function and Gaussian function was analyzed via loss evaluation due to phase noise. The phase noise with 1/f$^2$ characteristic was generated based on the relationship of the phase noise spectral density and the modulation index for frequency modulation signal. Using the generated phase noise as the input signal for digital satellite communication receiver, the performance losses due to the phase noise were measured and evaluated with the analyzed performance characteristics.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.85-88
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2004
칼만/위너 필터 같은 기존의 음성향상 알고리즘은 잡음의 선험적 지식을 요구하고, 음성신호와 추정신호의 오차분산을 최소화하는데 중점을 두었다. 따라서, 잡음에 대한 통계적 추정에 오류가 있을 경우 결과에 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 $H_\infty$ 필터는 잡음에 대한 어떠한 가정이나 선험적 지식을 요구하지 않는다. $H_\infty$ 필터는 최소상계(Upper Bound Least)를 적용하여 추정된 모든 신호들로부터 최소 에러 신호를 갖는 최상의 추정신호를 찾아내므로 칼만/위너 필터보다 잡음의 변화에 강인하다. 본 논문에서는 학습 신호로부터 은닉 마코프 모델의 파리미터를 추정한 후, 오염된 신호를 고정된 개수의 $H_\infty$ 필터를 통과시켜 각 출력에 가중된 합으로 향상된 음성 신호를 구한다. 음성의 통계적 특성을 이용하여 모델 파라미터를 추정하는 은닉 마코프 모델과 잡음의 변화에 강인한 $H_\infty$ 알고리즘을 사용해서, 다중 $H_\infty$필터에 의한 강인한 음성향상 방법을 제안하였다.
의용생체공학의 한분야인 재활공학의 많은 발전으로 상실된 인간의 사지기관의 일부는 거의 자연스런 기능을 갖는 장치로 대치할 수 있는 가능성이 높아지고 있으며, 일한 연구의 결과는 산업용 로보트의 개발에도 기여를 하고 있다. 그중에서도 핵심이 되고 있는 것이 근전도신호를 이용한 보철제어(Prosthesis Control)에 관한 연구이다. 근전도신호가 인공팔제어에 이용된 것은 1950년대 초 소련에서 처음 시도되었고 그후 유럽, 카나다 미국등에서 계속 이에 관한 연구가 성과를 나타내고 있다. 근전도 신호를 제어신호로 사용할 경우 가장 큰 문제점은 근전도신호의 저주파 잡음인데, 실제로 비례제어신호를 얻기위하여는 이 잡음이 제거되어야 한다. 그러므로 여기에서는 근전도신호 처리방법에 대한 개략적인 것을 소개하고, 잡음의 제거방법등을 검토해 보고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.770-772
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2016
본 논문에서는 음성신호처리 시스템에 유용하게 사용되는 음성신호의 특징 파라미터를 출력하는 스펙트럼 필터모델을 사용하여, 배경잡음 환경 하에서 음성신호 중의 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 따라서 본 논문에서는 배경잡음을 제거할 때 고려해야 할 인간의 청각특성이 포함된 음성의 진폭 스펙트럼에 의한 청각필터의 특성을 도입한다. 본 논문의 실험에서 사용한 성능평가의 방법으로는 음절 명료도의 테스트에 적합한 주관적인 평가인 주파수 영역에서의 스펙트럼 왜곡률(Spectral Distortion, SD)을 사용하여 실험결과를 비교하고 고찰한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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