본 논문은 블록 처리 방법을 기반으로 하는 링잉 노이즈 감소 알고리즘을 사용할 때, 블록 불연속 노이즈(Block Discontinuty)를 방지 할 수 있는 중첩 기 반(Overlapped Block) 연산과 Hanning Window에 관련된 것이다. 링잉 노이즈 감소 알고리즘은, 24bit RGB와 블록 기반 연산으로 하며, 수정된 K-means 알고리즘을 바탕으로 한다. 그래서 제안한 중첩 기반 연산은 입력 영상을 여러 단위 블록으로 조각낼 때, 단위 블록의 크기의 반을 중첩 시켜 선택하는 방법이다. $16{\times}16$ 픽셀 크기의 데이터 블록을 데이터 유닛(Data Unit)이 라고 정의하였다. 그 후 처리된 데이터 유닛들을 등방성 분포를 지닌 Hanning Window를 사용하여 중첩된 데이터에서 원 이미지 형태로 복원하였다. 최종적으로 언급된 알고리즘의 성능을 확인하기 위해서 링잉 노이즈를 가진 이미지를 기존 방법(비 중첩 기반 연산)과 제안한 알고리즘으로 처리함으로써 각각의 결과를 비교하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제4권2호
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pp.138-144
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2015
Digital filters are extensively used in the world of communication. In order to design a digital finite impulse response (FIR) filter that satisfies all the required conditions is challenging. In this paper, design techniques of digital low pass FIR filters using Rectangular window method, Hamming window, Hanning window, and Optimal Parks McClellan method are presented. The stability, number of components required and filter coefficients are demonstrated for different design techniques. It is demonstrated that filter design using hamming window is comparatively better than rectangular and hanning window though the components required for all of the windowing technique are same, hamming shows higher stability. The stability is shown with the help of magnitude and phase spectrum of each window. Simulation is carried out using MATLAB and comparisons are made entirely based on the output of the simulation.
새로운 窓(Window)함수로 w(t)=0.62-0.48t+0.38cos2$\pi$t, t1/2 가 제시되어 기존 窓들과 성능을 비교하였다. 제안된 窓은 Bartlett, Hanning 및 Hamming 窓들과 유사한 郡에 속하나 그들의 특징을 상호 조합한 특성을 나타낸다.
본 연구에서는 일반적으로 잘 알려진 기저 세포암 검출을 위한 간단한 전처리 방법을 제안하였다. 전처리 과정은 half Hanning 윈도우와 함께 데이터를 클리핑하고 PCA(principal components analysis)를 이용하여 차원을 감소하였다. Half Hanning 윈도우는 $1650cm^{-1}$ 피크 부근의 크기를 낮춤으로써 음성 오류율을 줄여 분류 성능을 향상시켰다. 이 실험에서 사용한 MAP(maximum a posteriori), KNN (k-nearest neighbor), PNN(probabilistic neural network), MLP(multilayer perceptron), SVM(support vector machine)와 MSE(minimum squared error)의 분류결과는 제안한 방법이 효과적임을 입증하고 있다. KNN 분류방법은 216개 라만 스펙트럼에 대한 분류실험에서 민감도가 약 97.3%로 제안한 윈도우를 적용한 이 실험에서 기저 세포암 검출 성능이 가장 많이 개선되었다.
현대산업사회의 발전에 따라 신호처리 분야 중 디지털필터의 사용은 급격히 증가하고 있으며, 특히 디지털 영상처리, 디지털 음성처리, CATV 및 각종 통신 분야 등에서 카메라의 Detail processor, Y/C separator, Ghost제거 필터, 표준변환기(NTSC-PAL), Noise reducer 등으로 많이 사용되고 있다. 이러한 디지털필터에는 일반적으로 IIR(infinite impulse response)과 FIR(finite impulse response) 필터가 있으며, 본 논문에서는 구현이 용이하고 선형위상특성을 갖는 FIR 디지털필터를 설계하였다. FIR 디지털필터 설계에 있어서 통과대역의 차단주파수 부근에서 깁스(gibbs) 현상에 의해 생긴 리플을 완화하기 위해 window함수를 사용한다. 그러나, 기존의 window는 고정된 값으로 되어 있으므로 설계목적에 적합한 window함수를 선택함에 있어 다소 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 설계목적에 따라 서 융통성있게 선택이 가능한 파라메터를 부가한 변형된 Hanning window를 설계하였으며, 타당성을 입증하기 위해 디지털필터를 설계하여 기존의 Hamming, Hanning, Blackman, Kaiser window와 비교하였으며, 판단기준으로 peak side-lobe와 천이특성 등을 사용하였다.
톤버스트 신호를 이용한 초음파 비선형 파라미터 측정에서 기본파와 고조파 성분의 크기를 측정하기 위해 고속 퓨리에 변환(FFT)을 이용하는 경우, 유한시간 및 비주기성으로 인한 스펙트럼상의 사이드 로브와 누설로 인하여 고조파 성분의 크기를 정확하게 측정하는 것이 어렵게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 창함수를 사용할 수 있는데, 본 연구에서는 해닝창과 터키창에 대해서 실제 실험신호를 대상으로 비선형 파라미터 측정에 미치는 영향을 비교, 분석하였다. 또한 톤버스트 개수가 창함수에 따라 어떤 영향을 미치는지에 대해서도 함께 분석하였다. 분석 결과, 창함수는 비선형 파라미터의 안정적인 측정에 효과적이며, 해닝창과 터키창은 동일한 측정 효과를 나타내었다. 단, 신호진폭을 정확하게 복원하기 위해서는 창함수마다의 고유한 진폭보정계수가 고려되어야 한다. 한편 톤버스트 개수가 많을수록 비선형 파라미터의 안정적 측정에 유리하지만 그렇지 않을 경우에는 해닝창이 터키창보다 다소 유리한 것으로 나타났다.
현대산업사회의 발전에 따라 신호처리 분야에서 디지털필터의 사용이 급격히 증가하고 있으며, 이러한 디지털필터에는 일반적으로 IIR과 FIR 필터가 있다. 그리고, FIR 디지털필터는 구현이 용이하고 선형위상특성을 나타내며, 설계에 있어서 통과대역의 차단주파수 부근에서 깁스 현상에 의해 발생하는 리플을 완화하기 위해 window 함수를 사용한다. 본 논문에서는 새로운 window 함수를 설계하여 기존의 Manning, Hamming, Blackman window와 비교하였으며, 판단기준으로 peak side-lobe와 천이특성 둥을 사용하였다.
Autocorrelation에 관계되는 Fourier변환의 기본적인 성질을 이용하여 speckle잡음제거가 power spectrum estimation 문제와 같이 해석될 수 있다는 것을 보였고 spectral estimation 방법으로서 최대 entrppy방법을 사용하여 딴 방법들과 비교하여 볼때 좋은 결과를 얻었다. 앞으로 2차원 test object까지의 확장, 이 알고리즘의 각 파라메타들에 대한 sensitivity, optimal한 Hanning window크기 판단 기준으로서 normalized mean squared error(NMSE)를 사용하였다.
In this paper, we implemented an Ultra-Wideband radar system using Stripmap Synthetic Apertrure Radar algorithm to recognize objects inside a box. Different window functions such as Hanning, Hamming, Kaiser, and Taylor functions to improve image recognition performance are applied and implemented to radar system. The Ultra-Wideband radar system with 3.1~4.8 GHz broadband and UWB antenna were implemented to recognize the conductor plate located inside 1m3 box. To obtain the image, we use the propagation data in the time domain according to the 1m movement distance and use the Range Doppler algorithm. The effect of different window functions to improve the recognition performance of the image are analyzed. From the compared results, we confirmed that the Kaiser window function can obtain a relatively good image.
음성부호화의 주요목적은 대역 제한된 전송 대역폭에 전송을 하기위한 음성압축, 명료성과 자연성을 유지하는 고음질 음성합성, 그리고 처리 속도등의 요소에 따라 달라진다. 일반적으로 음성 부호화 방법은 파형 부호화범, 신호원 부화화법, 그리고 혼성 부호화법으로 나누어질 수 있다. 이러한 방법으로 전송되어진 음성은 다시 합성을 하게되는데, 이때 고음질을 유지할 수 있는 PSOLA법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 전송되어진 음성은 다시 합성을 하게되는데, 이때 고음질에 유지 할 수 있는 PSOLA법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 PSOLA 합성법에서 사용되어지는 hanning 윈도우가 음성이 갖는 golttal wave shape의 특성에 적합하지 않다는 것을 이용하여 기존의 hanning 윈도우가 아닌 비대칭성을 가진 새로운 형태의 비대칭 윈도우(asymmetry window)를 제안하였다. 비대칭 윈도우의 형태는 위도우를 중심으로 왼쪽편은 기울기가 심하고, 오른쪽은 기울기가 완만하여 음성의 기울기에 적합한 웨이팅을 갖는 형태이다. 제안한 비대칭 윈도우를 사용하여 PSOLA 합성을 하였을 경우 SNR 2~3dB 정도 향상되었음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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