본 논문에서는 기존 MMA 적응 등화 알고리즘의 안정성과 낮은 신호대 잡음비에서 robustness를 개선하기 위해 adaptive modulus와 miniumum-disturbance 기법을 적용한 AM-SCS-MMA (Adaptive Modulus-Soft Constraint Satisfaction-MMA) 알고리즘의 성능을 해석하였다. AM-SCS-MMA는 적응 등화를 비용 함수를 최소화하기 위해 adaptive modulus와 기존의 LMS 나 gradient descent algorithm 대신 deterministic optimization problem의 minimum-disturbance 기법을 적용하여 탭 계수를 갱신하므로서 채널에서 발생되는 진폭과 위상 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 동시에 줄이면서 등화 필터의 안정성 및 다양한 잡음에 대한 roburstness를 개선시킬 수 있다. 이의 개선 성능을 확인하기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, MSE와 채널 추적 능력을 나타내는 EMSE (Excess MSE) 및 SER을 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과 AM-SCS-MMA는 MMA보다 잔류 isi와 MSE에서는 수렴 속도는 늦지만 정상 상태 이후 잔여량이 감소되고 열악한 신호대 잡음비에서 robustness가 있었지만, 채널 추적 능력에서는 열화됨을 확인하였다.
영-오차확률 성능 기준은 오차 샘플들이 직류 바이어스 잡음의 영향을 받을 때 적응 시스템에 사용되기에는 제약이 따른다. 이 논문에서는 바이어스 변수를 오차 분포에 도입하고 바이어스된 오차확률에서 오차를 0 으로 하여 새로운 성능 기준인 바이어스된 영-오차확률을 제안하였다. 또한, 확장 필터 구조를 기반으로 제안된 성능 기준을 최대화 함으로써 적응 알고리듬을 도출하였다. 통신 채널 등화에 대한 시뮬레이션 결과로부터 제안된 성능기준에 기반한 이 알고리듬이 강한 충격성 잡음과 직류-바이어스 잡음의 환경에서 동요 없이 오차 샘플들을 0 으로 집중시키는 성능을 보였다.
출력 샘플과 수신단에서 랜덤한 순서로 발생된 심볼의 정보 포텐셜을 기반으로 한 블라인드 알고리즘은, 바이어스된 충격성 잡음이 채널에 더해질 때, 정보 포텐셜을 바탕으로 한 비용함수에 바이어스된 신호를 처리할 변수가 포함되어 있지 않아 성능저하를 겪게 된다. 이러한 바이어스된 충격성 잡음에 대한 강건성을 목표로, 이 논문에서는 수정된 정보 포텐셜을 제안하고, 이 제안된 정보 포텐셜에 기반하여 증강된 필터 구조와 랜덤 심볼을 사용한 새로운 블라인드 알고리즘을 도출하였다. 다중 경로 채널의 블라인드 등화에 대한 시뮬레이션 결과로부터, 제안된 정보 포텐셜에 기반한 블라인드 알고리즘이 바이어스된 강한 충격성 잡음 환경에서 탁월한 수렴 성능을 나타냈다.
이 논문은 충격성 잡음 환경에 대해 상수 모듈러스 오차(CME)와 가우시안 커널에 근거한 블라인드 등화 알고리듬의 성능 분석을 보이고 있다. CME와 평균 자승 오차(MSE)에 근거한 상수 모듈러스 알고리듬(CMA)는 충격성 잡음 환경에서 수렴에 실패한다. 이런 충격성 잡음에 대한 내항성을 위해 최근에 소개된 코렌트로피 블라인드 등화 알고리듬도 PAM 변조 방식에서는 만족할 만한 결과를 보이지 못한다. 원래 가우시안 잡음 환경을 위해 제안되었던 최대 영-확률 블라인드 알고리듬(MZEP-CME)이 충격성 잡음 환경에서도 탁월한 성능을 보인다는 것이 이 논문의 이론적, 그리고 시뮬레이션을 통한 분석에 의해 입증된다. MZEP-CME 알고리듬의 가우시안 커널은 충격성 잡음에 의해 발생하는 출력 신호 전력과 CME 사이의 큰 차이에 민감하게 반응하지 못하게 하는 강한 영향력을 발휘한다.
Joghee Prasad;Arun Sekar Rajasekaran;J. Ajayan;Kambatty Bojan Gurumoorthy
ETRI Journal
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제46권4호
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pp.619-632
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2024
Medical signal processing requires noise and interference-free inputs for precise segregation and classification operations. However, sensing and transmitting wireless media/devices generate noise that results in signal tampering in feature extractions. To address these issues, this article introduces a finite impulse response design based on a two-level transpose Vedic multiplier. The proposed architecture identifies the zero-noise impulse across the varying sensing intervals. In this process, the first level is the process of transpose array operations with equalization implemented to achieve zero noise at any sensed interval. This transpose occurs between successive array representations of the input with continuity. If the continuity is unavailable, then the noise interruption is considerable and results in signal tampering. The second level of the Vedic multiplier is to optimize the transpose speed for zero-noise segregation. This is performed independently for the zero- and nonzero-noise intervals. Finally, the finite impulse response is estimated as the sum of zero- and nonzero-noise inputs at any finite classification.
본 논문은 디지털 부호를 전송할 때 통신 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 줄일 수 있는 MMA (Multiple Modulus Algorithm) 적응 등화 알고리즘에 adaptive modulus와 adaptive step size 개념을 적용한 H-MMA (Hybrid-MMA) 알고리즘의 등화 성능평가에 관한 것이다. 기존의 MMA 적응 등화기의 탭 계수 갱신은 등화기 출력를 이용하여 오차 신호를 얻게 되므로 2차원 QAM 신호에서 진폭과 위상을 보상할 수 있지만, 이때 스텝 크기와 modulus는 고정되므로 등화 성능이 저하된다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여 등화기 출력 신호의 크기에 비례토록 adaptive modulus와 적응 스텝 크기를 변화시킬 수 있는 Hybrid adaptive 개념을 MMA에 적용하므로서 2차원 QAM 신호에서 등화 성능을 개선할 수 있다. 논문에서 제안하는 H-MMA 알고리즘의 성능을 기존의 MMA 알고리즘과 비교하기 위하여 동일한 채널에서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 수렴 속도에서는 제안 H-MMA가 MMA보다 다소 느려지지만, 정상 상태 이후 모든 성능 지수에서 훨씬 우월하며 등화 잡음이 감소됨을 확인하였다.
본 논문은 높은 스펙트럼 효율을 갖는 nonconstant modulus 신호 전송에서 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 보상하기 위한 QE-MMA (Quantized Error-Multiple Modulus Algorithm) 적응 등화 알고리즘에서 양자화기의 비트수에 의한 성능을 평가하였다. 적응 등화기의 탭 계수 갱신시 오차 신호가 필요하게 되는데 QE-MMA는 H/W 응용의 편리를 위하여 오차신호의 극성과 유한 비트의 비선형 power-of-two 양자화 성분까지 고려한 correlation multiplier를 이용하게 된다. 이때 양자화기의 비트수에 따라 상이한 적응 등화 성능이 얻어지므로 이들의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가하며 이를 위하여 동일 채널에서 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE, SER을 적용하였다. 성능 평가 결과 양자화기 비트수가 클수록 정상 상태에서의 모든 성능 지수에서 개선되며 등화 잡음이 감소하였지만, 정상 상태에 도달하기 위한 수렴 속도가 늦어짐을 확인하였다.
본 논문에서는 nonconstant modulus 신호 전송에서 채널에서 발생되는 부호간 간섭 영향을 줄이기 위한 FC-MMA 적응 등화 알고리즘에 가변 스텝 크기를 적용하여 등화 성능을 개선할 수 있는 VSS-FC-MMA 알고리즘을 제안한 후, 이의 개선된 성능을 확인하였다. FC-MMA 는 적응 등화를 위한 오차 신호를 얻을 때 신호 심볼의 레벨수를 고려한 수정된 dispersion constant와 고정 스텝 크기를 적용하여 MMA의 수렴 속도를 개선할 수 있지만 정상 상태에서 등화 성능이 열화된다. 논문에서 제안하는 VSS-FC-MMA는 기존 FC-MMA와 가변 스텝 크기를 적용하므로서 정상 상태에서 등화 성능을 개선할 수 있으며, 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 이를 위하여 동일한 채널과 신호대 잡음비를 적용할 때 알고리즘의 신호 복원 능력 및 성능 비교를 위한 지수로는 잔류 isi, MSE와 SER을 적용하였다. 시뮬레이션의 결과 제안 VSS-FC-MMA는 FC-MMA보다 잔여량과 SER 성능이 개선되지만, 수렴 속도에서는 1.7배 정도 늦어짐을 확인하였다.
We developed a model to classify the absence of cervical cancer using deep learning from the cervical image to which the histogram equalization algorithm was applied, and to compare the performance of each model. A total of 4259 images were used for this study, of which 1852 images were normal and 2407 were abnormal. And this paper applied Image Sharpening(IS), Histogram Equalization(HE), and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization(CLAHE) to the original image. Peak Signal-to-Noise Ratio(PSNR) and Structural Similarity index for Measuring image quality(SSIM) were used to assess the quality of images objectively. As a result of assessment, IS showed 81.75dB of PSNR and 0.96 of SSIM, showing the best image quality. CLAHE and HE showed the PSNR of 62.67dB and 62.60dB respectively, while SSIM of CLAHE was shown as 0.86, which is closer to 1 than HE of 0.75. Using ResNet-50 model with transfer learning, digital image-processed images are classified into normal and abnormal each. In conclusion, the classification accuracy of each model is as follows. 90.77% for IS, which shows the highest, 90.26% for CLAHE and 87.60% for HE. As this study shows, applying proper digital image processing which is for cervical images to Computer Aided Diagnosis(CAD) can help both screening and diagnosing.
본 논문은 DSE-MMA (Dithered Sign Error-MMA) 적응 등화기에서 adaptive modulus와 adaptive stepsize를 이용하여 등화 성능을 개선할 수 있는 Hybrid-DSE-MMA에 관한 것이다. DSE-MMA는 탭 계수 갱신을 위한 오차 신호를 얻을 때 dither 신호를 부가한 후 이의 부호만을 이용하므로 SE-MMA의 외부 잡음에 대한 robustness 성능을 개선시키지만, 고정 modulus와 stepsize를 이용하므로 수렴 속도와 잔류 isi 성능이 저하되는 단점이 있다. 논문에서는 등화기 출력 신호의 전력에 비례하는 adaptive modulus와 adaptive stepsize를 DSE-MMA에 적용하므로서 저하되는 등화 성능을 개선할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 개선된 등화 성능을 기존 DSE-MMA와 비교하기 위하여 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 잔류 isi, MD (Maximum Distortion), MSE 및 외부 잡음에 대한 알고리즘의 강인성을 알 수 있는 SER 성능을 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 Hybrid-DSE-MMA 알고리즘은 모든 잔류 isi와 MD, MSE 및 SER등의 모든 성능 지수에서 DSE-MMA 보다 개선 되지만 수렴 속도가 늦어짐을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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