In this paper, we propose new methods which is to determine level of noise factor. Even Taguchi give level of noise factor which is best(or maximum) and worst(or minimum) condition, we give level of noise factor which is representative value by observing noise factor frequency. Sometimes level of noise factor is given one, two and three. We know this method is more fit in real fields.
In this paper, we propose new methods which is to determine level of noise factor. Even Taguchi give level of noise factor which is best(or maximum) and worst(or minimum) condition, we give level of noise factor which is representative value by observing noise factor frequency. Sometimes level of noise factor is given one, two and three. We know this method is more fit in real fields.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제10권3호
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pp.225-231
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2010
In this paper, we investigate the channel thermal noise in nanoscale MOSFETs. Simple analytical model of thermal noise factor in nanoscale MOSFETs is presented and it is verified with accurately measured noise data. The noise factor is expressed in terms of the channel conductance and the electric field in the gradual channel region. The proposed noise model can predict the channel thermal noise behavior in all operating bias regions from the long-channel to nanoscale MOSFETs. From the measurement results, we observed that the thermal noise model for the long-channel MOSFETs does not always underestimate the short-channel thermal noise.
In this paper, an index for the evaluation of vehicle intake booming noise is developed through a correlation analysis of objective measurement data and subjective evaluation data. First, intake orifice noise is measured at the wide-open test condition. And then, acoustic transfer function between intake orifice noise and interior noise at the steady state condition is estimated. Simultaneously, subjective evaluation was carried out with a ten-scale score by 8 engineers. Next, the correlation analysis between the psycho-acoustic parameters derived from the measured data and the subjective evaluation is performed. The most critical factor was determined and the corresponding index for the intake booming noise is obtained from the multiple factor regression method. At last, the effectiveness of the proposed index is validated.
This paper presents a beamforming technique for locating impulsive sound source. The conventional frequency-domain beamformer is advantageous for localizing noise sources for a certain frequency band of concern, but the existence of many frequency components in the wide-band spectrum of impulsive noise makes the beamforming image less clear. In contrast to a frequency-domain beamformer, it has been reported that a time-domain beamformer can be better suited for transient signals. Although both frequency- and time-domain beamformers produce the same result for the beamforming power, which is defined as the RMS value of its output, we can use alternative directional estimators such as the peak value and crest factor to enhance the performance of a time-domain beamformer. In this study, the performance of three different directional estimators, the peak, crest factor and RMS output values, are investigated and compared with the incoherent interfering noise embedded in multiple microphone signals. The proposed formula is verified via experiments in an anechoic chamber using a uniformly spaced linear array. The results show that the peak estimation of beamformer output determines the location with better spatial resolution and a lower side lobe level than crest factor and RMS estimation in noise free condition, but it is possible to accurately estimate the direction of the impulsive sound source using crest factor estimation in noisy environment with stationary interfering noise.
In this paper, a sound quality index for the evaluation of the vehicle intake noise was developed through a correlation analysis of the objective measurement and the subjective evaluation. First, intake orifice noise was measured at the wide-open throttle sweep condition. And then, the acoustic transfer function between intake orifice noise and interior noise was measured. Simultaneously, subjective evaluation was carried out with a 10-scale score by 8 special engineers. The correlation analysis between the psychoacoustic parameters derived from the measurement and the subjective evaluation was performed. The most critical factor was determined and the corresponding sound quality index for intake noise was obtained from the multiple factor regression analysis method. Finally, the effectiveness of the proposed index was validated.
In this paper, an index for the evaluation of a vehicle intake booming noise and intake sound quality were developed through a correlation analysis and a multiple factor regression analysis of objective measurement and subjective evaluation data. At first, an intake orifice noise was measured at the wide-open throttle test condition. And then, an acoustic transfer function between intake orifice noise and interior noise at the steady state condition was estimated. Simultaneously, subjective evaluation was carried out with a 10-scale score by 8 intake noise and vibration expert evaluators. Next, the correlation analysis between the psychoacoustic parameters derived from the measured data and the subjective evaluation was performed. The most critical factor was determined and the corresponding index for intake booming noise and sound quality are obtained from the multiple factor regression method. And, the optimal design of intake system was studied using the booming noise and the sound quality evaluation index for expectation performance of intake system. Conclusively, the optimal designing parameters of intake system from noise level and sound quality whose point of view were extracted by adapting comparative weighting between the booming noise and sound quality evaluation index, which optimized the process. These work could be represented guideline to system engineers, designers and test engineers about optimization procedure of system performance by considering both of noise level and sound quality.
The purpose of this study is to analyse the main factors and attributes of psychological evaluation to noise. For this purpose, a psycho-acustic experiment was conducted by using the method of rating scale. 52 subjects were participated in the experiment, 20 stimuli were presented to subjects in random order with 23 adjectives. As a result of factor analysis, it was found that the primary factors for evaluating the quality of noise subjectively are four factors of unpleasantness, intensity, irregularity, and sharpness. And, as a result of MDPREF(multi-dimensional analysis of preference data), it was found that the noise sources including the factors of unpleasantness, intensity, and irregularity are related to the sounds of hammering in construction field, car horn, road traffic, idling of car, and printing by computer printer, and the factor of sharpness are the sounds of car siren, claps of thunder, car horn, and snowstorm etc.
In this paper, study noise performance of LNA to enhance Q-factor of input circuit by patterned ground shield is inserted inductor using TSMC 0.18um. Applied LNA technology is cascode method. The input matching circuit was constituted on-chip and wirebonding inductor. Taguchi's method is used for the best suited structure of PGS. We confirmed enhancement of Q-factor by inserted PGS into inductor. The input matching circuit enhanced Q-factor by inductor with PGS improve noise figure of LNA.
본 연구에서는 Geant4 application for tomographic emission (GATE) 시뮬레이션 프로그램을 통해 설계 된 male adult mesh (MASH) 팬텀의 영상을 획득한 후 다양한 필터링 인자가 설정된 FNLM 노이즈 제거 알고리즘을 적용함으로써 그에 따른 영상 특성의 경향성을 알아보고자 한다. 이를 위해 GATE 시뮬레이션 프로그램을 통해 인체를 모사할 수 있는 MASH 팬텀을 설계하였다. 또한, 설계된 MASH 팬텀을 기반으로 MATLAB 프로그램을 통해 복부영상을 획득한 후 0.005의 $\sigma$ 값을 갖는 Gaussian noise를 추가하여 열화영상을 모델링하였다. 모델링 된 열화영상으로부터 제안하는 FNLM 노이즈 제거 알고리즘의 필터링 인자를 각각 0.005, 0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1.0 으로 설정하여 적용하였으며, 정량적 평가를 위해 FNLM 노이즈 제거 알고리즘이 적용된 영상들로부터 각각의 coefficient of variation (COV), signal to noise ratio (SNR) 그리고 contrast to noise ratio (CNR)을 측정하였다. 결과적으로, 0.05의 필터링 인자가 적용된 영상에서 가장 개선된 COV, SNR 그리고 CNR 값을 보였다. 특히, COV는 설정된 필터링 인자가 증가함에 따라 감소하였으며, 0.05 값 이후부터 거의 일정한 값을 나타내었다. 또한, SNR 및 CNR의 경우 필터링 인자가 증가함에 따라 증가하였으며, 0.05 값 이후부터 감소하는 경향을 보였다. 결론적으로, 열화 영상으로부터 FNLM 노이즈 제거 알고리즘 적용 시 적합한 필터링 인자를 설정해야 함이 증명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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