계산적 청각 장면 분석 시스템의 특징 추출은 시간 연속성과 주파수 채널간에 유사성을 이용하여 청각 요소의 상관지도를 구성한다. 세그먼테이션은 상호상관계수 함수를 이용하여 2진 마스크를 구성하고, 마스크 성분 1(음성)은 동일한 주기성과 동기를 가진다. 그러나 채널간에 비슷한 주기성을 갖지만 지연이 있는 경우에 음성으로 잘못 결정되는 문제가 있다. 본 논문에서는 세그먼테이션에서 가중치 상호상관계수를 이용해 채널간에 유사성의 변별력을 높이는 방법을 제안한다. 계산적 청각 장면 분석 시스템의 음성분리 성능을 평가하기 위하여 배경 잡음(사이렌, 기계, 백색, 자동차, 군중) 환경에서 신호 대 잡음비(5dB, 0dB)의 변화에 따라 실험을 수행하였다. 본 논문에서는 기존의 방법과 제안한 방법과 비교한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 각각 신호 대 잡음비 5dB에서 2.75dB 그리고 0dB에서 4.84dB 향상되었다.
본 논문은 무인 항공기에서 지상의 차량을 촬영하여 차종을 인식하기 위한 알고리즘의 개발에 대해 논하고 있다. NCC(Normalized Cross-Correlation) 방법을 이용하여 영상에서 목표물의 기하학적인 정보를 정합하도록 하였고, 실제 비행영상을 통해 획득한 템플릿 이미지와 위성 지도를 통해 획득한 템플릿 이미지를 이용하여 영상의 정합을 수행하였다. 실내 기반 실험을 통해 정합 가능성을 평가하였으며, 위성 지도를 이용한 모의실험을 통해 NCC 알고리즘을 이용하여 차량의 종류를 식별할 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 실제 비행 실험을 통해 획득한 영상을 통해 동일한 차량을 전체 영상에서 정합하는 실험을 수행하였다. 비행 실험 결과 승용차의 위치가 정확하게 탐지되었으며, 정합 결과 0.6점이상의 유사도가 나타남을 확인할 수 있었다. 또한 유사한 색상을 지닌 트럭은 정합하지 않음으로서 이종 차량의 구분이 가능함을 확인하였다.
In order to achieve fast computational speed with good visual quality of output video, we propose a frequency domain based new fractal video compression scheme. Normalized cross correlation is used to find the structural self similar domain block for the input range block. To increase the searching speed, cross correlation is implemented in the frequency domain using FFT with one computational operation for all the domain blocks instead of individual block wise calculations. The encoding time is further minimized by applying rotation and reflection DFT properties to the IFFT of zero padded range blocks. The energy of overlap small size domain blocks is pre-computed for the entire reference frame and retaining the energies of the overlapped search window portion of previous adjacent block. Quadtree decompositions are obtained by using domain block motion compensated prediction error as a threshold to control the further partitions of the block. It provides a better level of adaption to the scene contents than fixed block size approach. The result shows that, on average, the proposed method can raise the encoding speed by 48.8 % and 90 % higher than NHEXS and CPM/NCIM algorithms respectively. The compression ratio and PSNR of the proposed method is increased by 15.41 and 0.89 dB higher than that of NHEXS on average. For low bit rate videos, the proposed algorithm achieve the high compression ratio above 120 with more than 31 dB PSNR.
The Correlation FXLMS (Co-FXLMS) algorithm was developed to improve the control performance. The Co-FXLMS algorithm is realized by using an estimate of the cross correlation between the adaptation error and the filtered input signal to control the step size. In this paper, the performance of the Modified Co-FXLMS is presented in comparison with that of the CO-FXLMS algorithm. Simulation results show that active noise control using Modified Co-FXLMS is effective to control performance of algorithm and prevent divergence.
본 논문에서는 혼합된 입력음성신호들을 분리하기 위해 마이크로폰 어레이를 이용한 주파수영역 ICA 블라인드 음원분리 방법을 제안한다. 음성신호가 지연 혼합되어 입력되더라도 신호와 잡음을 분리하기 위한 분리행렬이 최적해로 수렴할 수 있도록 입력신호의 상호상관도를 이용하여 지연 혼합의 초기 지연값을 결정하는 방법을 제안한다. 그리고 계산량을 줄이기 위하여 주파수영역 블라인드 음원분리 알고리즘을 채용한다. 본 논문에서 제안하는 블라인드 음원분리 방법의 성능을 컴퓨터시뮬레이션을 통하여 확인한다.
An experimental apparatus for PIV performance evaluation has been developed. Stardard uncertainty of a two-dimensional cross-correlation PIV system was investigated based upon the standard experimental apparatus, which was devised to model the rigid body rotating flows. For the systematic analysis of the uncertainty introduced by each component (algorithm, CCD camera, frame grabber) of the PIV system, standard images are fed into the component independently. The standard experiments show that 53% of the uncertainty in the present PIV system results from the frame grabber but the errors from the algorithm and digital camera are ignorable.
This paper proposes an algorithm to sense orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) signals in cognitive radio (CR) systems. The basic idea behind this study is when a primary user is occupying a wireless channel, the covariance matrix is non-diagonal because of the time domain cross-correlation of the cyclic prefix (CP). In light of this property, a new decision metric that measures the power of the data found on two minor diagonals in the covariance matrix related to the CP is introduced. The impact of synchronization errors on the signal detection is analyzed. Besides this, a likelihood-ratio test is proposed according to the Neyman-Pearson criterion after deriving probability distribution functions of the decision metric under hypotheses of signal presence and absence. A threshold, subject to the requirement of probability of false alarm, is derived; also the probabilities of detection and false alarm are computed accordingly. Finally, numerical simulations are conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.
A novel two-phase PIV algorithm using a single camera has been proposed, which introduces a method of image-separation into respective phase images, and is applied to freely rising single bubble. Gas bubble, tracer particle and background each have different gray intensity ranges on the same image frame when reflection and dispersion in the phase interface are intrinsically eliminated by optical filters and fluorescent material. Further, the signals of the two phases do not interfere with each other. Gas phase velocities are obtained from the separated bubble image by applying the two-frame PTV. On the other hand, liquid phase velocities are obtained from the tracer particle image by applying the cross-correlation algorithm. Moreover, in order to increase the SNR (signal-to-noise ratio) of the cross-correlation of tracer particle image, image enhancement is employed.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.224-227
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1993
In this paper, a new LMS algorithm with a variable step size (VVS LMS) is presented. The change of step size .mu. at each iteration, which increases or decreases according to the misadaptation degree, is computed by a proportional fuzzy logic controller. As a result the algorithm has very good convergence speed and low steady-state misadjustment. The norm of the cross correlation between the estimation error and input signal is used. As a measure of the misadaptation degree. Simulation results are presented to compare the performance of the VSS LMS algorithm with the normalized LMS algorithm.
In this paper, a new LMS algorithm with a fuzzy variable step size (FVS LMS) is presented. The change of step size ${\mu}$, at each iteration which is increases or decreases according to the misadaptation degree, is computed by a proportional fuzzy logic controller. As a result the algorithm has very good convergence speed and low steady-state misadjustment. As a measure of the misadaptation degree, the norm of the cross correlation between the estimation error and input signal is used. Simulation results are presented to compare the performance of the FVSS LMS algorithm with the normalized LMS algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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