IRR 적응 휠터의 공식오차 방식은 지역 최소값에 관계없이 전역 최소값에 수렴하며 안정성이 높다. 그러나 공식오차 방식은 입력 신호에 잡음이 섞여 경우 예측계수가 바이어스 되는 문제가 있다. 본 논문에서는 사전에 잡음에 대한 지식이 없이 바이어스가 없는 예측계수를 얻을 수 있는 새로운 공식 오차 방식을 위한 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 공식오차를 스므딩하는 방식을 이용하여 입력에 추가되는 잡음이 백색잡음인 경우 바이어스 없이 계수를 예측할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 새로운 알고리즘이 공식오차의 중요한 장점인 빠른 수렴속도와 안정성을 유지하며 바이어스를 효율적으로 제거함을 볼 수 있다.
In active noise control (ANC) systems, the error-reduction performance of the conventional Filtered-X Least Mean Square (FXLMS) algorithm may be affected by nonlinear distortions in the secondary path such as in the power amplifiers, loudspeakers and transducers. In this paper, a nonlinear FXLMS algorithm with high error-reduction performance is proposed to compensate for undesirable nonlinearities in the secondary-path of ANC systems by employing the inverse Volterra filtering approach. In particular, the proposed approach is based on the utilization of the conventional P-th order inverse approach to nonlinearity compensation in the secondary path of ANC systems. Finally, the simulation results showed that the proposed approach yields a better nonlinearity compensation performance for the ANC systems with a nonlinear secondary path than the conventional FXLMS.
Image interpolation, a technology that converts low resolution images into high resolution images, has been widely used in various image processing fields such as CCTV, web-cam, and medical imaging. This technique is based on the fact that the statistical distributions of the white Gaussian noise and the difference between the interpolated image and the original image is similar to each other. The proposed algorithm is composed of three steps. In first, the interpolated image is derived by random image interpolation. In second, we derive weighting functions that are used to apply non-local mean filtering. In the final step, the prediction error is corrected by performing non-local mean filtering by applying the selected weighting function. It can be considered as a post-processing algorithm to further reduce the prediction error after applying an arbitrary image interpolation algorithm. Simulation results show that the proposed method yields reasonable performance.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권4호
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pp.456-465
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2006
The problem of recursive filtering far linear discrete-time systems with uncertainties is considered. A new suboptimal filtering algorithm is herein proposed. It is based on the fusion formula, which represents an optimal mean-square linear combination of local Kalman estimates with weights depending on cross-covariances between local filtering errors. In contrast to the optimal weights, the suboptimal weights do not depend on current measurements, and thus the proposed algorithm can easily be implemented in real-time. High accuracy and efficiency of the suboptimal filtering algorithm are demonstrated on the following examples: damper harmonic oscillator motion and vehicle motion constrained to a plane.
An adaptive beamforming system based on code filtering and differential correlation approaches is proposed. The differential correlation method was originally proposed for time delay estimation of direct sequence code division multiple access (DS-CDMA) systems under near-far ratio conditions and the code filtering correlation algorithm, on the other hand, was proposed for array response estimation in DS-CDMA systems under perfect power control. In this paper, by combining differential correlation concept with the code filtering beamforming technology, an accurate estimate of the beam forming weights and an enhanced performance of DS-CDMA systems under sever near-far ratio conditions is achieved. The system performance in terms of beam pattern and bit-error-rate (HER) shows that the proposed adaptive beamformer outperforms the conventional code filtering correlation technique.
Based on minimum-mean-sqare error criterion, a noise filtering algorithm for the reconstruction of an image function from noisy projection data is suggested. The filter is constructed with a few projection data. This algorithm requires less computational time compared with other noise filtering algorithm.
We propose a novel feature processing technique which can provide a cepstral liftering effect in the log-spectral domain. Cepstral liftering aims at the equalization of variance of cepstral coefficients for the distance-based speech recognizer, and as a result, provides the robustness for additive noise and speaker variability. However, in the popular hidden Markov model based framework, cepstral liftering has no effect in recognition performance. We derive a filtering method in log-spectral domain corresponding to the cepstral liftering. The proposed method performs a high-pass filtering based on the decorrelation of filter-bank energies. We show that in noisy speech recognition, the proposed method reduces the error rate by 52.7% to conventional feature.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권2호
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pp.78-87
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2012
In this paper, we address the tracking problem caused by camera motion and rolling shutter effects associated with CMOS sensors in consumer handheld cameras, such as mobile cameras, digital cameras, and digital camcorders. A modified particle filtering method is proposed for simultaneously tracking objects and compensating for the effects of camera motion. The proposed method uses an elastic registration algorithm (ER) that considers the global affine motion as well as the brightness and contrast between images, assuming that camera motion results in an affine transform of the image between two successive frames. By assuming that the camera motion is modeled globally by an affine transform, only the global affine model instead of the local model was considered. Only the brightness parameter was used in intensity variation. The contrast parameters used in the original ER algorithm were ignored because the change in illumination is small enough between temporally adjacent frames. The proposed particle filtering consists of the following four steps: (i) prediction step, (ii) compensating prediction state error based on camera motion estimation, (iii) update step and (iv) re-sampling step. A larger number of particles are needed when camera motion generates a prediction state error of an object at the prediction step. The proposed method robustly tracks the object of interest by compensating for the prediction state error using the affine motion model estimated from ER. Experimental results show that the proposed method outperforms the conventional particle filter, and can track moving objects robustly in consumer handheld imaging devices.
구간통행속도는 도로의 교통상황을 나타내는 중요한 지표이며, UTIS(Urban Traffic Information System)는 도로의 구간 통행속도를 측정하여 제공하는 대표적인 구간속도 측정시스템이다. 시험운영 결과, 프로브 차량의 불규칙한 주행궤적, 무선통신 장치의 통신범위 등의 요인으로 UTIS 산출 속도의 신뢰도가 저하되는 현상이 일부 나타나고 있다. 본 논문에서는 이러한 오차를 줄이기 위해 UTIS에 포함된 이상치를 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 적용하여 현장실험을 실시한 결과 새로운 이상치 제거 알고리즘이 속도 측정값들 오차백분율의 분산을 기존 알고리즘보다 2배 이상 줄여주는 것으로 분석되었다. 이는 새로운 알고리즘이 이상치를 적절히 처리하여 구간통행속도 산출 정확도를 높여줌을 나타낸다.
A MBES (multibeam echo sounder) survey around Yokji Island, Korea, was conducted to find an effective method for removing error data. Two post-processing software programs, PDS2000 (RESON) and HIPS (CARIS), were used to remove the error data using an interactive editing method and the CUBE algorithm filter. The post-processing with the PDS2000 and HIPS programs, using the interactive editing method, took 120 and 168 hours, respectively, and there was little difference in the seafloor images. The processing time of the PDS2000 and HIPS programs using the CUBE algorithm filter was 36 and 60 hours, respectively. Nevertheless, there was little difference in the seafloor images because of differences in the factor parameters in each of the post-processing programs. Therefore, post-processing using CUBE filtering can save time in data processing and provide consistent results, excluding the subjective decisions of the operator. This method is more effective than other methods for rejecting erroneous multibeam echo sounder data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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