영상신호를 처리하는 과정에서 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 가우시안 잡음과 임펄스 잡음이 중첩되어 생성된 복합잡음에 의해 훼손되는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 에지정보를 고려하며 임펄스 잡음과 AWGN(additive white gaussian noise) 잡음이 중첩된 복합잡음을 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 잡음의 종류를 판단과정을 거친 후, 그 결과가 AWGN이라고 하면 self-adaptive weighted mean 필터를 사용하여 구하여진 값과 마스크 내의 중간값 사이의 평균을 출력으로 한다. 만약 임펄스 잡음이라고 판단 될 경우, 변형된 비선형 필터를 이용하여 처리한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였고 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다. 테스트 영상들에 대한 시뮬레이션 결과로부터 제안한 방법은 기존의 방법들보다 잡음제거나 에지보존 등 방면에서 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 잡음이 포함된 4채널의 음원신호를 주파수 대역의 독립벡터분석 알고리즘에 의하여 깨끗한 음성신호와 혼합잡음신호를 분리하는 기법을 먼저 제안한다. 제안한 독립벡터분석 알고리즘에 의하여 분리된 음원신호를 주파수대역 지연합 빔형성기로부터 출력되는 신호와 독립벡터분석으로부터 분리된 출력신호 간의 상호 상관성을 이용하여 향상된 출력음성신호를 구한다. 본 실험에서는 백색잡음이 포함된 0dB, -5dB의 SNR의 입력 혼합잡음음성에 대하여, 본 논문에서 제안하고 있는 알고리즘이 주파수대역 지연합 빔형성기 알고리즘만을 사용하였을 때 보다 최대 10.90dB의 SNR 및 10.02dB의 Segmental SNR이 개선되었음을 확인하였다. 따라서 본 논문의 알고리즘 기법이 주파수대역 지연합 빔형성기와 비교하여 음성품질이 향상된 것을 실험 및 고찰을 통하여 확인할 수 있었다.
This study was designed to develop a new algorithm to extract the voluntary EMG and the evoked EMG from a mixed EMG generated when the muscle is stimulated both voluntarily and by electrical stimulation in the FES system. The proposed parallel filter algorithm consists of three phases: (1) Fourier transform of the mixed EMG, (2) multiplication of the transformed signal to two frequency functions, and (3) inverse Fourier transform. Four incomplete spinal cord injured patients participated in the experiments to evaluate the algorithm by measuring the knee extensor torque and the EMG signals from the quadriceps. Two functions of the algorithms were evaluated: (1) extraction of the evoked EMG and (2) the voluntary EMG from the mixed EMG. The results showed that the algorithm enabled us to separate the two EMG components in real time from the mixed EMG. The algorithm can and will be used for estimating the voluntary torque and the evoked torque independently through an artificial neural network based on the two EMG components, and also for generating a trigger signal to control the on/off time of the FES system.
본 논문에서는 MFCC를 이용한 GMM 기반의 음성과 혼합 신호 분류 알고리즘을 MPEG의 표준 코덱인 USAC에 적용하였다. 효과적인 패턴 인식을 위해 GMM을 이용하였고, EM알고리즘을 사용하여 최적의 GMM 파라미터를 추출하였다. 제안하는 분류 알고리즘은 두 가지 중요한 부분으로 나뉜다. 첫째는 GMM을 통해 최적의 파라미터를 추출하는 것 이고, 두 번째는 MFCC 값을 이용한 패턴인식을 통해 음성/혼합 신호를 분류하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가한 결과 MFCC를 이용한 GMM 기반의 제안된 방법이 기존 USAC의 방법보다 우수한 음성/혼합 신호 분류 성능을 보였다.
This paper demonstrated a voltage-controlled oscillator (VCO) using cost-effective (1-poly 6-metal) mixed signal standard CMOS process. To have the high-quality factor inductor in LC resonator with thin metal thickness, patterned-ground shields (PGS) was adopted under the spiral to effectively reduce the ac current of low resistive Si substrate. And, because of thin top-metal compared with that of RF option (2 ㎛), we make electrically connect between the top metal (M6) and the next metal (M5) by great number of via array along the metal traces. The circuit operated from 2.48 GHz to 2.62 GHz tuned by accumulation-mode varactor device. And the measured phase noise of LC VCO has -123.7 dBc/Hz at 1MHz offset at 2.62 GHz and the dc-power consumption shows 2.07 mW with 1.8V supply voltage, respectively.
본 논문에서는 이동통신망에서 신호 가산방식을 이용한 삼자회의에서의 음성 부호화기 성능을 평가하였다. 두 사람의 섞인 목소리가 다른 회의 참가자에게 전달되는 신호 가산방식은 가장 자연스러운 삼자회의 방식이지만, 아직까지 두 사람의 섞인 목소리를 부호화할 수 있는 유용한 방법은 없다. 본 논문에서는 삼자회의에 신호 가산방식을 적용하기 위해 QCELP, VSELP, RPE-LTP 보코도를 구현하여 평가를 수행하였다. 또한 두 화자의 목소리가 섞인 음성신호에 대한 부호화기의 성능평가를 위해 기존의 음질 평가법을 그대로 사용할 수 없으므로, 본 논문에서는 두 가지 주관적 평가법을 제안하였다. 제안된 방법은 문장 식별법(SD)과 수정된 DMOS(MDOMS) 방법이다. 실험결과에 의하면 VSELP 보코더의 출력음질이 다른 두 보코더에 비해 좋게 나타났다.
본 논문은 시간지연 컨볼루션 혼합신호의 암묵잡음분리방법에 관한 것이다. 폐쇄된 공간에서 음향신호의 혼합모델은 다채널이기 때문에 convolutive 암묵신호분리방법을 적용하며 두 마이크 입력신호의 시간지연된 데이터 샘플들을 사용한다. 이 신호분리방법은 분리계수를 직접 계산하는 것이 아니라 역방향 모델을 이용하여 혼합계수를 산출하며, 계수의 갱신이 2차 통계적 성질에 기반한 반복적인 계산에 의해 이루어진다. 제안한 암묵신호분리의 성능을 검증하기 위해 많은 시뮬레이션을 수행하였다. 모의실험 결과, 이 방법을 사용한 잡음분리는 컨볼루션혼합에 상관없이 안전하게 동작하고, 일반적인 적응 FIR(Finite Impulse Response) 필터구조에 비해 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality)가 0.3점 개선되는 것으로 나타났다.
This paper proposed a new magnetic field detection algorithm to detect metal pieces in food producing processes. This algorithm can detect mixed metal pieces by sensing magnetic field. Some metal pieces are passed through an over-current circuit to magnetize them. The magnetic field sensor can detect the change in the magnetic field on theconveyor belt caused by the flow of the metal pieces in the food product. However, such a method detects the output of signals that change their amplitude and phase according to the movement of the conveyor belt with the food product, in which the equilibrium of the positive signal that is created in the receiver coil loses its balance due to the magnetized material. This includes not only the signal elements resulting from the effect of the alternating magnetic fields of the mixed metals, but also the signal elements resulting from the effect of the alternating magnetic fields of the examined object itself.
One of the most difficult problem of designing VLSI is a mixed-circuit design, that is to design circuit containing both analog parts and digital parts. Digital to analog converter and analog to digital converter is a typical case. Especially it can be a serious problem when mixed circuit are put into a large digital circuit like microcontroller. However nowadays this problem is settled by separating analog circuit parts outside the IC. This technique is based on converting a digital signal into a pulse sequence. Then an analog signal is obtained by averaging this pulse sequence at the external low-pass filter. An anlog to digital converter is designed using a stochastic logic instead of a traditional PWM (pulse-width modulation) signal and ins implemente dusing FPGa. Stochastic pulse sequence can be made as a simple circuits and moreover can be mathematically processed by simple circuits -AND gates. The spectral property of stochastic pulse sequence method is better than that of PWM method. So it make easy to design a external low-pass filter. This technique has important advantages, especially the reduction of the ADC cost.
Kim, Eung-Ju;Lee, Sang-yup;Kim, Beom-Soo;Lim, Myo-Taeg
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.22.1-22
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2001
In this paper we present Multiple-Channel Active Noise Control[ANC] system by employing Independent Component Analysis[ICA] and Adaptive Network Fuzzy Inference System[ANFIS]. ICA is widely used in signal processing and communication and it use prewhiting and appropriate choice of non-linearities, ICA can separate mixed signal. ANFIS controller is trained with the hybrid learning algorithm to optimize its parameters for adaptively canceling noise. This new method which minimizes a statistical dependency of mutual information(MI) in mixed low frequency noise signal and there is no need to secondary path modeling. The proposed implementations achieve more powerful and stable noise reduction than Filtered-X LMS algorithms which is needed for LTI assumption and precise secondary error
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[게시일 2004년 10월 1일]
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