The SAP(salt-and-pepper) noise changes the pixel value to the maximum and minimum values of the dynamic region of the pixel. For this reason, unlike white Gaussian noise, SAP noise can predict the ratio of noise relatively easily. Because the condition of the neighboring pixels that can be referenced changes according to the noise ratio, it is necessary to apply different noise reduction methods according to the noise ratio. This paper proposes an adaptive switching filtering algorithm which can eliminates the SAP noise. It consists of two phases. It first detects the location of the SAP noise and calculates the noise ratio. After that, the image is reconstructed using different methods depending on which of the three sections the calculated noise ratio belongs to. As a result of the experiment, the proposed method showed superior objective and subjective image quality compared to the previous methods such as MF, AFSWMF, NAMF and RWMF.
비백색잡음(non-white noise)인 잔향(reverberation)이 신호탐지(signal detection)의 주 방해신호인 천해 능동소나(active sonar) 환경에서의 표적탐지는 선백색화기(pre-whitening filter)를 사용하여 수신신호를 백색화한 후 백색잡음에서 최적 탐지기(optimum detector)인 정합필터를 사용한다. 그러나 이 방법은 잔향이 비정상(non-stationary) 특성을 가지기 때문에 구현이 매우 힘들다. 기존의 연구에 따르면 이러한 잔향은 지역적 정상상태(local stationary)라고 가정할 수 있다. 본 논문에서는 먼저 잔향신호의 지역적 정상상태의 범위를 추정(estimation)하고, 이 추정을 바탕으로 천해와 같은 비백색 잔향신호 환경에서 선백색화 블럭 정규화 정합필터(pre-whitening block normalized matched filter)의 성능을 개선할 수 있는 선백색화 기법을 제안하였다. 제안된 잔향신호의 백색화 기법은 표적신호 전 후의 잔향신호를 사용하여 처리블록(processing block)을 백색화하기 때문에 기존의 백색화 기법보다 우수한 성능을 보였다. 제안된 백색화 기법을 이용한 탐지기의 성능을 평가하기 위해 우리나라 인근해역에서 실측된 데이터를 이용하여 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과 제안된 기법을 사용한 탐지기는 기존의 백색화 기법을 사용한 탐지기보다 우수한 탐지성능을 보였다.
TV 대역 White Space 송수신기에서 스펙트럼 센싱을 위한 RF 에너지 검출기 구조를 제안하였다. 제안된 에너지 검출기는 RF 능동 필터 구조에 기반하며, RF 저잡음 증폭기에 고역통과필터를 포함하는 피드포워드 루프를 추가함으로써 원하는 RF 주파수 성분만 통과시키고 그 외의 대역은 감쇄시키는 동작을 수행한다. 본 연구에서는 기존의 구조가 갖는 단점인 단측파 대역만 억압할 수 있는 문제를 해결하고자 양측파 대역을 동시에 억압할 수 있는 새로운 구조를 제안하였고, 간단한 시스템 모델링을 통해 구성요소의 Non-ideality에 의한 RF 에너지 검출기 성능에 대한 영향을 평가하였다. 또한, 시스템 시뮬레이션을 통해 양측파대역이 효과적으로 감쇄되어 RF 에너지 검출기로서 동작할 수 있음을 보였다.
It is well known that a long-term exposure to a loud noise environment affects performance, since it distracts attention, and also is able to evoke stress accompanied by negative emotional states. The purpose of this study was to analyze dynamics of subjective and physiological variables during long-lasting (30 min) exposure to intensive white noise (85 dB[A]). Physiological signals on 23 college students were recorded by BIOPAC, Grass Neurodata systems and AcqKnowledge 3.5 software. Autonomic variables, namely skin conductance level (SCL), non-specific SCR number (N-SCR), inter-beat intervals in ECG (RR intervals), heart rate variability index (HF/LF ratio of HRV), respiration rate (RESP), and skin temperature (SKT) were analyzed on 5 min epoch basis. Psychological assessment (subjective rating of stress level) was also repeated on every 5 min basis. Regression and correlation analyses were employed to trace the time course of the dynamics of the subjective and autonomic physiological variables and their relationship. Results showed that intense noise evokes subjective stress with associated autonomic nervous system responses. However, it was shown that physiological variables endure specific changes in the process of exposure to loud white noise. Discussed are probable psychophysiological mechanisms mediating reactivity to long-term auditory stimulation of high intensity.
Long-term exposure to loud noise affects performance since it changes arousal level, distracts attention, and also is able to evoke subjective stress accompanied by negative emotional states. The purpose of the study was to analyze dynamics of subjective and physiological variables during a relatively long-lasting (30 min) exposure to white noise (85 dB[A]). Physiological signals were recorded on 15 college students during 30 min of intense auditory stimulation. Autonomic variables, namely skin conductance level , non-specific SCR number, inter-best intervals in ECG, heart rate variability index (HF/LF ratio of HRV), skin temperature, as well as respiration rate were analyzed on 5 min epoch basis. Psychological assessment (subjective rating of stress level) was also repeated every 5 min. Statistical analysis was employed to trace the time course of the dynamics of subjective and autonomic physiological variables and their relationships. Results showed that the intense noise evoked subjective stress as well as associated autonomic nervous system responses. However it was shown that physiological variables endured specific changes in the process of exposure to the loud white noise. Discussed were probable psychophysiological mechanisms mediating reactivity to long-term auditory stimulation of high intensity, namely short-term activation, followed by transient adaptation (with relatively stable autonomic balance) and then a subsequent wave of arousal due to tonic sympathetic dominance.
In this paper an application technique of moment equation method to solution of nonlinear rolling equation of motion of ships is investigated. The exciting moment in the equation of rolling motion of ships is described as non-white noise. This non-white exciting moment is generated through use of a shaping filter. These coupled equations are used to generate moment equations. The nonstationary responses of the nonlinear system are obtained. The results are compared with those of a linear system.
음성 신호처리의 분야에서 잡음처리의 문제는 지금도 중요한 연구 과제이다. 특히 배경잡음이 음성의 인식율을 현저히 저하시키는 것은 오래 전부터 주목 받고 있다. 배경잡음으로는 실제 환경에 존재하는 비정상적인 다양한 잡음, 예를 들면 도로에서의 자동차의 주행잡음, 프린터의 구동잡음 등이 있다. 이런 종류에 대한 잡음 대책은 단순하지 않고, 종래의 위너 필터(Wiener filter) 등에 의한 선형적인 잡음제거 법보다도, 보다 고도한 잡음억제 기술이 필요하다. 본 논문에서는, 이러한 방법의 한 가지 시도로써 백색잡음 및 위에 기술한 비정상적인 배경잡음에 의해 열화된 음성을 상호억제로 불리는 인간의 청각기관에서의 잡음억제 기능 모델을 사용하여 음성강화 법의 알고리즘을 소개한다. 제안된 알고리즘은 스펙트럴 왜곡(SD)의 평가방법을 통하여 백색잡음 및 유색잡음에 대해서 효과적인 것을 보여준다.
In this paper, a MSS-NOVO method that combines the HMM composition method with a noise reduction method is proposed for speech recognition in noisy environments. This combined method starts with noise reduction with modified spectral subtraction (MSS) to enhance the input noisy speech, then the noise and voice composition (NOVO) method is applied for making noise adapted models by using the noise in the non-utterance regions of the enhanced noisy speech. In order to evaluate the effectiveness of our proposed method, we compare MSS-NOVO method with other methods, i.e., SS-NOVO, MWF-NOVO. To set up the noisy speech for test, we add White noise to KLE 452 database with different SNRs range from 0dB to 15dB, at 5dB intervals. From the tests, MSS-NOVO method shows average improvement of 66.5% and 13.6% compared with the existing SS-NOVO method and MWF-NOVO method, respectively. Especially our proposed MSS-NOVO method shows a big improvement at low SNRs.
디지털 영상 처리 기술이 발전함에 따라 에지는 여러 응용 분야에서 활용되고 있다. 기존의 에지검출 방법에는 마스크를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 연산자 등이 있다. 이러한 기존의 방법은 구현이 간단하나, AWGN(additive white Gaussian noise)이 첨가된 영상에서 에지 검출의 오류가 발생한다. 따라서 이와 같은 기존의 방법의 단점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 변형된 마스크를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였으며, 제안한 알고리즘은 AWGN 환경에서 우수한 에지검출 특성을 나타내었다.
불규칙 해상에서 선박의 큰 횡요각의 예측이 중요한 과제로 대두 되고 있다. 본 논문에서는 추계적 해석에 의한 이의 예측 방법을 제시한다. 즉, 주어진 비선형 횡요 운동 방정식으로 부터 배의 횡요각과 각속도의 확률 밀도 함수를 구하는 방법으로 평균화 법과 등가 비선형화 법을 적용하였고 각종 계수들의 값의 변화에 따른 예측 결과를 다른 논문에서 제시한 simulation 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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