While the standard linear-quadratic-Gaussian problem has fixed horizons, this paper considers the LQG problem with moving horizons. By the separation principle the solution will be given by the kalman filter with the approaching horizon and the LQ regulator with the receding horizon. Sufficient conditions on weighting matrices are derived under which the filter and regulator are asymptotically stable. It wall be shown that the computation method of the moving-horizon LQG regulators is better than that of the standard LQG regulator. The performance measure between the two optimal controls will be compared. A simulation result is given in order to show the usefulness of the moving-horizon LQG regulator.s
It has been known that GMM (Gaussian Mixture Model) based speaker identification systems using ML (Maximum Likelihood) and WMR (Weighting Model Rank) demonstrate very high performances. However, such systems are not so effective under practical environments, in terms of real time processing, because of their high calculation costs. In this paper, we propose a new speaker-pruning algorithm that effectively reduces the calculation cost. In this algorithm, we select 20% of speaker models having higher likelihood with a part of input speech and apply MWMR (Modified Weighted Model Rank) to these selected speaker models to find out identified speaker. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, we performed speaker identification experiments using TIMIT database. The proposed method shows more than 60% improvement of reduced processing time than the conventional GMM based system with no pruning, while maintaining the recognition accuracy.
Multimedia is a ubiquitous and indispensable part of our daily life and learning such as audio, image, and video. Objective and subjective quality evaluations play an important role in various multimedia applications. Blind image quality assessment (BIQA) is used to indicate the perceptual quality of a distorted image, while its reference image is not considered and used. Blur is one of the common image distortions. In this paper, we propose a novel BIQA index for Gaussian blur distortion based on the fact that images with different blur degree will have different changes through the same blur. We describe this discrimination from three aspects: color, edge, and structure. For color, we adopt color histogram; for edge, we use edge intensity map, and saliency map is used as the weighting function to be consistent with human visual system (HVS); for structure, we use structure tensor and structural similarity (SSIM) index. Numerous experiments based on four benchmark databases show that our proposed index is highly consistent with the subjective quality assessment.
본 논문에서는 GMM (Gaussian Mixture Model)에 기반한 문맥독립 화자식별 시스템의 식별성능 향상과 실시간 처리를 위한 계산량 감소를 위하여 화자 프루닝 (Speaker Pruning) 방법을 제안한다. 기존의 화자식별 방법인 최대유사도(Maximum Likelihood) 방법과 가중모델순위 (Weighting Model Rank) 방법, 수정된 가중모델순위 (Modified WMR) 방법 등은 입력 음성 전체와 모든 화자모델들과의 유사도를 프레임 단위로 계산하여 가장 큰 누적 유사도를 가지는 화자를 식별화자로 결정하는 방법으로써, 입력 프레임 및 등록 화자수가 늘어남에 따라 계산량 및 식별시간이 늘어나는 단점이 있었다. 이러한 단점을 해결하기 위하여, 제안방법은 입력음성 프레임의 일부분만을 이용하여 화자모델들과의 프레임 유사도를 계산한 후 계산된 유사도를 이용하여 등록화자의 상위 일부분의 화자만을 선택하고, 선택된 화자들에서만 유사도 계산을 수행함으로서 계산량 및 식별시간을 줄이는 방법이다. 또한, 화자 프루닝을 적용할 경우 화자수가 가변 되더라도 수정된 가중모델 순위방법을 적용할 수 있어 식별성능을 높일 수 있다. 식별실험결과, 제안방법을 적용한 경우 기존의 최대 유사도 방법이나 가중모델순위 방법보다 최대 65%의 계산량 및 식별시간을 감소시킬 수 있었으며, 약 2%의 향상된 식별결과를 나타내어, 본 논문에서 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
현재, 영상처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상을 전송, 처리, 저장하는 과정에서 발생하는 잡음을 제거하기 위해, 영상복원에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 영상에 첨가되는 잡음은 발생원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, AWGN(additive white Gaussian noise)이 대표적이다. 본 논문에서는 영상에 첨가된 AWGN을 완화하기 위해, 표준편차에 따라 필터의 가중치를 다르게 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
본 논문에서는 노이즈에 대한 사전 정보 없이 단일 왜곡 영상으로부터 노이즈 매개 변수를 예측하고, 예측된 매개변수를 이용한 고속 노이즈 검출 및 제거하는 기법에 대해 제안한다. 왜곡 영상의 국부 통계를 이용하여 예측된 노이즈 매개 변수는 노이즈 검출기를 위한 사전 제약 조건으로 활용되며, 상기 제약 조건은 1차 마르코프 랜덤 장과 결합하여 노이즈 검출기를 구성하게 된다. 더불어 노이즈 검출 과정에서 설정된 제약 조건 및 매개 변수를 기반으로 복원 영상의 완화도를 제어하기 위한 가변 필터 차수의 가중치 기반 적응 노이즈 제거 필터를 제안한다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 우수성을 검증할 수 있었다.
본 논문에서는 화자검증 시스템의 성능향상을 위해서 주성분 분석 (PCA) 기반 Mel-Frequency Discrete Wavelet Coefficients (MFDWC) 추출방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 멜척도 (Mel-scale)를 근사화한 각 레벨 (level)의 각 노드 (node) 에너지를 계산하기 위해 기존의 평균치 대신 주성분 분석을 이용한 첫 번째 eigenvector를 이용한다. 이 eigenvecto.의 제곱의 합은 1로서 일반적인 가중 함수 (weighting function)의 조건을 만족하고, 또한 각 화자마다 서로 다른 값을 갖게 되므로, 화자의 특징을 더 잘 나타내는 MFDWC를 추출할 수 있다. 화자검증은 Gaussian Mixture Model (GMM) 기반의 백그라운드 모델과 화자 모델과의 점수를 비교하는 이진 결정 (binary decision) 방법을 이용하여 Universal 백그라운드 모델 (UBM)과 각 화자 모델의 값을 프레임단위로 비교하여 대상 화자의 수락/거부 여부를 결정하는 방법을 채택하였다. 특징 파라미터에 따른 화자 검증 성능변화를 확인하기 위하여 제안된 화자종속 가중함수를 이용한 MFDWC를 특징 파라미터로 이용한 경우와 Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Linear Predictive Cepstral Coefficients (LPCC), 기존의 MFDWC를 특징 파라미터로 이용한 경우에 대하여 성능비교실험을 수행한 결과 각각 $0.80\%,\;5.14\%,\; 6.69\%$의 향상된 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
화자검증은 발성화자가 제시화자 (claimed speaker)인지 아닌지를 구별하는 것이다. 기존의 화자검증 시스템인 GMM-UBM 방식의 화자검증 시스템은 무잡음 환경에서는 높은 검증성능을 보이지만, 잡음환경에서는 성능이 급격히 떨어지는 단점이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 멀티밴드를 이용한 방법인 특징벡터 재결합방법이 제안되었지만, 특징벡터 재결합방법은 전체 서브밴드 특징벡터들을 사용하여 유사도를 계산하는 단점이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 기 발표된 이전 논문에서 각 서브밴드 유사도를 독립적으로 계산하는 변형된 특징벡터 재결합방법을 제안하였고, 본 논문에서는 변형된 특징벡터 재결합방법과 각 서브밴드들의 신뢰도를 나타내는 신호 대 잡음비를 이용한 가중치를 이용하여 잡음환경에서 기존의 특징벡터 재결합방법에 비해 에러를 28% 감소시켰다.
In this study, dynamic characteristics of an end-capped hull structure with surface bonded piezoelectric actuators are studied. Finite element modeling is used to obtain practical governing equation of motion and boundary conditions of smart hull structure. Modal analysis is conducted to investigate the dynamic characteristics of the hull structure. Piezoelectric actuators are attached where the maximum control performance can be obtained. Active controller based on Linear Quadratic Gaussian (LQG) theory is designed to suppress vibration of smart hull structure. It is observed that closed loop damping can be improved with suitable weighting factors in the developed LQG controller.
Active vibration control of smart hull structure using Macro Fiber Composite (MFC) actuator is performed. Finite element modeling is used to obtain governing equations of motion and boundary effects of end-capped smart hull structure. Equivalent interdigitated electrode model is developed to obtain piezoelectric couplings of MFC actuator. Modal analysis is conducted to investigate the dynamic characteristics of the hull structure, and compared to the results of experimental investigation. MFC actuators are attached where the maximum control performance can be obtained. Active controller based on Linear Quadratic Gaussian (LQG) theory is designed to suppress vibration of smart hull structure. It is observed that closed loop damping can be improved with suitable weighting factors in the developed LQG controller and structural vibration is controlled effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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