본 논문은 비지역적(non-local)방법에 기반한 적응적 디노이징 방법을 제안한다. 비지역적 알고리즘은 부가적 백색 잡음(additive white Gaussian noise, AWGN)을 제거하는데 효과적이다. 노이즈 제거를 위해 비지역적 방법을 적용할 때 노이즈 수준에 따라 디노이징 파라미터가 조절될 필요가 있었다. 그러므로, 제안하는 방법은 입력 노이즈 수준에 따라 최적의 디노이징 파라미터를 제공하는 것이다. 제안하는 방법은 크게 두 가지 부분으로 나뉜다. 첫 번째로는 오프라인 과정과 온라인 과정이다. 오프라인 과정에서는 노이즈 수준과 디노이징 파라미터 간의 관계를 비지역적 기법을 이용하여 분석해본다. 다양한 디노이징 파라미터들이 비지역적 알고리즘에 적용되며 이에 대한 이미지이에 대한 이미지의 퀄리티를 분석하기 위해서 SSIM 지표가 사용된다. 주어진 노이즈 수준에서 최적 디노이징 파라미터를 가장 높은 SSIM일 때 선택한다. 온라인 과정에서는 노이즈 수준을 실 시간으로 추정하여 최적의 디노이징 파라미터를 적용하여 비지역적 필터링을 수행한다. 실험 결과에서 보는 바와 같이, 제안하는 방법은 정확하게 노이즈 수준을 추정했고, 이미지 디테일을 보존하면서 AWGN 노이즈를 제거했다. 이에 따른 실험 결과로 노이즈 추정 정확도는 90.0%, 복원된 이미지에서 높은 PSNR과 SSIM수치를 보였다.
The Instrumental Variable Method(IVM), modified from least square algorithm, is applied to parameter identification of a noise contaminated bearing test rig. The signal to noise ratio included in Frequency Response Function(FRF) can cause significant errors in parameter identification. Therefore, among several candidates of parameter identification method, results of the applied IVM were compared with noise-contaminated least square method. This study shows that the noise-contaminated least square method can have indonsistent accuracy depending on the degree of noise level, while the IVM has robuster performance to signal to noise ratio than least square method.
Structureborne noise induced by shipboard equipment is one of the most significant noise source of ships and can be effectively reduced by resiliently mounting them. In this paper, the pole parameter method is investigated for estimating the structureborne noise reduction of resiliently mounted equipment. In addition, we suggest how to evaluate pole parameters from dimensional and material information of each component consisting of resiliently mounted equipment. To validate and discuss the proposed method numerical analysis for single and double resiliently mounted equipment systems using both pole parameter method and FEM have been done.
The analytical model of the ground wave can be used for the prediction of the noise level from a source above a plain and homogeneous ground surface with no obstacles nearby. Sound propagation along the surface of the ground can be affected by the roughness of the ground surface and the direction of the wind. The effects of the ground surface and the wind can be formulated in terms of the ground coefficient and the noise source parameter. Upward and downward conditions can also be addressed by considering the direction of the wind. The ground coefficient and the noise source parameter are estimated using the measured noise levels of two points under particular environmental condition, and the noise levels of arbitrary points under the same environmental condition can be estimated. The proposed method can be utilized to estimate the noise level of specific noise environment and its validity was confirmed with the results of actual field measurement.
The main purpose of this paper is to study differentiable one-parameter groups and cosine families of operators acting on white noise functions and their associated infinitesimal generators. In particular, we prove the heredity of differentiable one-parameter group and cosine family of operators under the second quantization of the Cuchy problems for the first and second or der differential equations.
Taguchi's parameter design is a method for quality improvement by making the performance fo a system robust to noise. Parameter design with dynamic characteristics has been recently the subject of much interest. This paper is concerned with a review and a generalization of the Signal-to-Noise (SN) ratio, a quality measure for parameter design with dynamic characteristics, proposed by Taguchi. We present a method for determination and analysis of the generalized SN ratio and illustrate its implementation by example.
In case of the Hydraulic Turbine Dynamo operating for Waterpower Generation, it makes very huge and loud noises, and it influences bad effect physically as same as mentally to those people who are working inside of power plant, and brings the decline of an effective working efficiency. However, its evaluation method or measure about such noise reflects merely its physical attribute which is sensuous Loudness of the Noise itself, since the accumulation effect of Noise or the meaning connected with psychological response did not reflect, it is the actual state that a rational evaluation is unable to expect. Consequently, this Study has attempted to evaluate the Noise of Hydraulic Turbine Dynamo by analyzing the sound quality using Zwicker‘s Psychological Acoustic Parameter, after classification by its positions of the Noise occurring at Hydraulic Turbine Dynamo.
In order to identify a transfer function model with noise, penalty function method has been widely used. In this method, estimation process for possible model parameters from low to higher order proceeds the model identification process. In this study, based on linear estimation method, a new approach unifying the estimation and the identification of ARMAX model is proposed. For the parameter estimation of a transfer function model with noise, linear estimation method by noise separation is suggested instead of nonlinear estimation method. The feasibility of the proposed model identification and estimation method is verified through simulations, namely by applying the method to time series model. In the case of time series model with noise, the proposed method successfully identifies the transfer function model with noise without going through model parameter identification process in advance. A new algorithm effectively achieving model identification and parameter estimation in unified frame has been proposed. This approach is different from the conventional method used for identification of ARMAX model which needs separate parameter estimation and model identification processes. The consistency and the accuracy of the proposed method has been verified through simulations.
This paper presents a parameter design of an Electrorheological(ER) panel for noise reduction using Taguchi method. Taguchi method is a robust design method that determines control parameters in the presence of noise effect. Host structure thickness, spacer thickness, base oil viscosity and the weight ratio of ER particles are chosen for the control factors. A test setup in an SAE J1400 facility is used to analyze the sound transmission loss. The sensitivity of each factor with signal-to-noise(S/N) ratio and analysis of variance are investigated. The analysis results show that the weight ratio of ER particle and base oil viscosity of the ER fluid mostly affects the noise reduction in the presence of electric field. Based on the Taguchi method, an optimal configuration was designed and comparison is made with experimental result fer the verification.
In this paper, we deal with the speckle noise reduction and parameter estimation of ultrasonic NDT(non-destructive test) signals obtained during weld inspection of piping. The overall approach consists of three major steps, namely, speckle noise analysis, proposition of wavelet domain AR(autoregressive) model and flaw detection by proposed model parameter. The data are first processed whereby signals obtained using vertical and angle beam transducer. Correlation properties of speckle noise are then analyzed using multiresolution analysis in wavelet domain. The parameter estimation curve obtained using the proposed model is classified a flaw in weld region where is contaminated by severe speckle noise and also clear flaw signal is obtained through CA-CFAR threshold estimator that is a nonlinear post-processing method for removing the noise from reconstructed ultrasonic signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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