이 논문에서는 다항식 서로소 인수로 표시되는 위너-호프 제어기의 계산상의 어려움을 극복하기 위하여 상태공간 변수 공식이 개발되었다. 위너-호프 인수 행렬을 이용하여 주어진 다항식 서로소 인수로부터 안정 유리행렬의 서로소 인수를 구하였으며 이 결과를 이용하여 위너-호프 제어기의 공식을 유리행렬의 서로소 인수로 표현한 후 이를 이용하여 상태공간 계수를 구하였다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 다채널 위너 필터의 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 부공간(subspace) 기반의 다채널 위너 필터를 설계하는 경우, 목적 신호가 단일 음원인 경우는 음성 상관 행렬의 주성분 부공간에서 음성 성분을 추정할 수 있다. 이 때, 음성 상관 행렬은 음성과 간섭 잡음의 교차 상관도가 음성 상관 행렬에 비해 무시할만한 수준이라는 가정하에 신호 상관 행렬에서 간섭 잡음의 상관 행렬을 차감하여 추정하게 된다. 그러나 간섭 잡음 수준이 높아지게 되면 이러한 가정이 더 이상 유효하지 않게 되며 이에 따라 주성분 부공간 추정 오차도 증가하게 된다. 본 연구에서는 음성 존재 확률과 목적 신호의 방향 벡터를 이용하여 주성분 부공간을 보정하는 방법을 제안한다. 주성분 부공간에서 다채널 음성 존재 확률을 유도하고 주성분 부공간 벡터를 보정하는데 적용하였다. 실험을 통해 제안하는 방법이 잡음 환경에서 다채널 위너 필터의 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.
섀논의 샘플링 정리는 여러 방향으로 확장 발전되어왔으나 본 논문에서는 초함수 이론으로 다룰 수 있는 방향, 즉 좀 더 큰 공간에 속하는 함수에 대한 샘플링 정리를 얻는 것이다. 먼저 샘플링이론의 기본정리인 섀논-코텔니코프 공식을 소개하고 그 자연스런 확장인 페일리-위너 공간, 번스타인 공간에서의 샘플링정리 등을 다루었고 번스타인 공간의 자연스런 확장인 유계인 받침을 갖는 초함수의 푸리에변환 즉, 실공간 위에서 다항식정도로 증가하는 전해석함수에 대한 샘플링 정리를 소개한다. 끝으로 우리의 최근 결과인 실공간 위에서 지수적으로 증가하는 전해석 함수에 대한 샘플링 정리와 그 응용, 그리고 오차추정 등을 다룬다.
본 논문에서는 다채널 위너 필터를 이용하여 마이크로폰 어레이에서 취득된 신호의 잡음을 제거하는 방법을 다룬다. 다채널 위너 필터는 음성 신호의 방향에 대한 정보를 필요로 하지 않는 필터로서 단일 음성 음원의 경우, 음성 왜곡을 발생시키지 않는 MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 공간 필터와 단일 채널 스펙트럼 필터로 분리될 수 있다. MVDR의 방향벡터에 해당하는 단일 음성 음원과 마이크로폰 어레이 간의 음향 전달 함수는 다채널 위너 필터의 부공간 분해 (subspace decomposition)를 이용하여 추정할 수 있다. 이 때 상관 행렬 추정 과정에서 발생하는 오차로 인해 추정되는 음향 전달 함수에도 오차가 발생하게 되며 이에 따라 다채널 위너 필터를 구성하는 MVDR은 음성 왜곡을 발생시키게 된다. 이러한 음성 왜곡을 완화시키기 위해 diagonal loading을 적용하고 실험을 통해 그 효과를 검증한다. 실험에서는 7개의 선형 마이크로폰으로 수집된 데이터를 이용하였으며 잡음을 섞기 전 신호와 잡음을 섞은 후 필터를 통과시킨 신호 간의 MFCC 오차를 측정한다. 실험 결과, diagonal loading을 통해 MFCC 오차를 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 50% Tukey 창함수를 이용하여 위너필터를 설계하고 표면결함의 영상을 개선하였다. 이 위너필터는 높은 공간주파수 성분에 대해 낮은 잡음이득을 주며 안정된 필터 동작 특성을 보였다. 실험을 위하여 쿼드러춰 방식의 초음파현미경을 구성하고 시편으로 10원주화를 사용하였다. 실험결과 개선된 영상은 블러링 효과가 제거되어 우수한 영상 화질을 나타내었다.
본 논문에서는 여러 개의 마이크를 이용하여 잡음을 제거하는 방법인 공간 필터로 전처리된 신호를 입력으로 하는 음성 왜곡 가중 다채널 위너 필터 (Spatially Preprocessed Speech Distortion Weighted Multi-channel Wiener Filter: SP-SDW-MWF)에 대해 소개하고, 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. SP-SDW-MWF는 마이크로폰 어레이를 이용한 잡음 제거 알고리즘으로서 마이크로폰 불일치와 같은 오차에 강인한 것으로 알려져 있다. SP-SDW-MWF는 필터 계수를 최적화할 때 음성 왜곡과 잡음 제거에 대한 기준으로 나누어 가중치를 두고 있다. 이러한 가중치를 결정하기 위해, 본 논문에서는 전력 스펙트럼 밀도 오차를 평가 척도로 사용하여 마이크로폰으로부터 입력된 음성 신호와 잡음의 전력 스펙트럼 밀도의 비 (a priori SNR)를 이용하는 방법을 제안한다. 실험결과에서 나타난 바와 같이 a priori SNR에 따라 가변적인 가중치를 사용하는 것이 고정된 값을 가중치로 사용하는 것보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는 영상에 불필요한 잡음과 블록현상을 동시에 제거할 수 있는 웨이블릿 기반 영상개선 기법을 제안하고자 한다 최적의 경계선 검출을 위하여 설계된 프레임 구조의 웨이블릿이 이용되었다 보 논문에서 제안된 기법은 립쉬츠 정규도 공간적 상관도 그리고 몇 개의 중요한 이론적 가정에 근거하고 있다 영상처리 분야에서 많이 사용되고 있는 여덟가지 영상을 가지고 수행된 모의실험 결과 제안된 영상개서 기법은 공간적 평균 필터 가우시안 필터 미디안 필터 위너 필터 그리고 최근에 제시된 다른 웨이블릿 기반 필터들 보다 잡음제거 성능이 PSNR 및 사람의 시각적인 측면 모두에서 우수함을 입증할 수 있었으며 블록현상제거의 성능은 기존 방법과 대등 한 결과를 보여주었다.
임상 초음파 검사를 사용한 간 표면의 결절성 변화를 관찰하는 방법은 간경변 진단에 유용하게 사용되고 있다. 하지만 초음파 영상에서 필연적으로 발생되는 speckle 노이즈는 간표면과 echo 패턴 변화의 식별을 어렵게 하므로 간경변 진단에 부정적인 영향을 끼친다. 본 연구의 목적은 간경변 초음파 영상의 노이즈를 효율적으로 줄일 수 있는 변형된 중간값 위너 필터(median modified Wiener filter, MMWF)를 모델링하여 적용 가능성을 확인하는 것이다. ACR 팬텀과 실제 간경변 환자를 통해 초음파 영상을 획득하였고, 각각의 영상마다 제안하는 MMWF 알고리즘과 conventional filter 들을 적용하였다. 획득된 초음파 영상들의 정량적 화질 평가인자로는 변동 계수(coefficient of variation, COV)와 가장자리 상승 거리(edge rise distance, ERD)를 사용하였다. ACR 팬텀과 실제 간경변 환자의 초음파 영상 모두에서 MMWF 알고리즘이 conventional filter 보다 COV와 ERD 값이 모두 향상되었음을 확인하였다. 결론적으로 제안하는 MMWF 알고리즘은 노이즈 레벨을 줄일 수 있음과 동시에 공간 분해능을 향상시킬 수 있어 간경변 환자의 진단률 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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