In this study, we demonstrate ultrahigh-resolution spectral-domain optical coherence tomography with a 200-kHz line rate using a superluminescent diode with a -3-dB bandwidth of 100 nm at 849 nm. To increase the line rate, a subset of the total number of camera pixels is used. In addition, a partial-spectrum detection method is used to obtain OCT images within an imaging depth of 2.1 mm while maintaining ultrahigh axial resolution. The partially detected spectrum has a flat-topped intensity profile, and side lobes occur after fast Fourier transformation. Consequently, we propose and apply the super-Gaussian window function as a new window function, to reduce the side lobes and obtain a result that is close to that of the axial-resolution condition with no window function applied. Upon application of the super-Gaussian window function, the result is close to the ultrahigh axial resolution of 4.2 ㎛ in air, corresponding to 3.1 ㎛ in tissue (n = 1.35).
In this paper, we compared the performance of the Kaiser window with those of others as a weight function of well known anodization technique for regression of side lobe in a field pattern resulted from focusing of transducer array. The Kaiser window is an window providing many types of curve with several variables. In order to compare performance of the Kaiser window as the weight function, anodization results of the previously used Hamming window function and the Matched Gaussian function are compared Result of computer simulation, the pertormance of Kaiser window with $\delta$=0.0025 in side lobe regression was better than that of Hamming window or Matched Gausian function.
This paper shows a performance estimation of windowing a single tone with added Gaussian noise and uniform noise. Signal-to-noise ratio can be determined by the ratio of the output noisy signal variance to the input noisy signal variance of a window. Standard deviation of noise is reduced by windowing Signal-to-noise ratio of the noisy signal is reduced by the windowing operation. Thus, performance of window function can be determined by this filtering operation that improved the signal-to-noise ratio.
Too see the effects of finite record on the estimation of WVD in practice, a window which has time varying length is examined. Its length increases linearly with time in the first half of the record, and decreases from the center of the record. The bias error due to this window decreases inversely proportionally to the window length as time increases in the first half. In the second half, the bias error increases and the resolution decreases as time increases. The bias error due to the smoothing of WVD, which is obtained by two-dimensional convolution of the true WVD and the smoothing window, which has fixed lengths along time and frequency axes, is derived for arbitrary smoothing window function. In the case of using a Gaussian window as a smoothing window, the bias error is found to be expressed as an infinite summation of differential operators. It is demonstrated that the derived formula is well applicable to the continuous WVD, but when WVD has some discontinuities, it shows the trend of the error. This is a consequence of the assumption of the derivation, that is the continuity of WVD. For windows other than Gaussian window, the derived equation is shown to be well applicable for the prediction of the bias error.
Wigner-Ville distribution has been recognized as a useful tool and applied to various types of mechanical noise and vibration signals, but its limitation which mainly comes from the cross-talk has not been well addressed. The cross-talk takes place for a signal with multiple components, simply because the Wigner-Ville distribution is a bilinear transform. The cross-talk often causes a negative value in the distribution. This cannot be accepted for the Wigner- Ville distribution, because it is an expression of power. Smoothing the Wigner-Ville distribution by convoluting it wih a window, is most commonly used to reduce the cross-talk. There can be infinite number of distributions depending on the windows. In this paper, we attempted to develop a distribution which is the best or the optimal in reducing the cross-talk. This could be possible by employing the ambiguity function. For a general signal, however it is difficult to express the ambiguity function as a mathematically closed form. This requires an appropriate modeling to make such expression possible. We approximated the Wigner-Ville distribution as a sum of linear segments. In the ambiguity function domain, the legitimate components are reflected as linear lines passing through the origin. Every lines has its own length and slope. But, the cross-talk is widely distributed in the ambiguity function plane. Based on this realization, we proposed a two-dimensional window which is in fact 'rotating window', that can eliminate cross-talk component. The rotating window is examined numerically and is found to have a better performance in reducing the cross-talk than conventional windows, the Gaussian window.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권6호
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pp.758-762
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2011
In this paper an efficient algorithm is proposed to remove additive white Gaussian noise(AWGN) with edge preservation. A function is used to separate the filtering mask to two sets according to the direction information. Then, we calculate the mean and standard deviation of the pixels in each set. In order to preserve the details, we also compare standard deviations between the two sets to find out smaller one. Corrupted pixel is replaced by the mean of the filtering window's median value and the smaller set's mean value that the rate of change is faster than the other one. Experiment results show that the proposed algorithm outperforms with significant improvement in image quality than the conventional algorithms. The proposed method removes the Gaussian noise very effectively.
This study was carried out fusion-welded butt joints in SWS 490A high strength steel subjected to tensile test that load-deflection curve. The windowed or short-time Fourier transform(WFT or STFT) makes possible for the analysis of non-stationary or transient signals into a joint time-frequency domain and the wavelet transform(WT) is used to decompose the acoustic emission(AE) signal into various discrete series of sequences over different frequency bands. In this paper, for acoustic emission signal analysis to use a continuous wavelet transform, in which the Gabor wavelet base on a Gaussian window function is applied to the time-frequency domain. A wavelet transform is demonstrated and the plots are very powerful in the recognition of the acoustic emission features. As a result, the technique of acoustic emission is ideally suited to study variables which control time and stress dependent fracture or damage process in metallic materials.
This study was carried out fusion-welded butt joints in SWS 490A high strength steel subjected to tensile test that load-deflection curve. The windowed or short-time Fourier transform (WFT or SIFT) makes possible for the analysis of non-stationary or transient signals into a joint time-frequency domain and the wavelet transform (WT) is used to decompose the acoustic emission (AE) signal into various discrete series of sequences over different frequency bands. In this paper, for acoustic emission signal analysis to use a continuous wavelet transform, in which the Gabor wavelet base on a Gaussian window function is applied to the time-frequency domain. A wavelet transform is demonstrated and the plots are very powerful in the recognition of the acoustic emission features. As a result, the technique of acoustic emission is ideally suited to study variables which control time and stress dependent fracture or damage process in metallic materials.
The characteristics of dispersion compensation in uniform fiber grating is studied according to grating length, the refractive index modulation depth, and Gaussian window parameter(G). A 50cm-long uniform grating apodized by Gaussian function(G=10) with bandwidth of ${\sim}0.8nm$ and small noise is designed.
We developed the experimental function (ERF) which can be used for the numerical curve fitting analysis in photoelectron spectroscopy (PES). We selected the core-levels of Ag 3d5/2 and Au 4f7/2 to obtain the ERF from the measured core-level spectra. For the numerical fourier transformation we applied the fast transform (FFT) algorithm. we considered optical (Wiener) filtering with the FFT due to noise and used Hann window function to remedy the information leakage in frequency domain due to discrete and finite sampling of measurement. The comparison of the curve fitting results using the ERF obtained in this work and the mathematical response function with a gaussian in the conventional approach shows clearly the improvement of the curve fitting analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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