This paper focuses on estimation of an non-integral quadratic function (NIQF) and integral quadratic function (IQF) of a random signal in dynamic system described by a linear stochastic differential equation. The quadratic form of an unobservable signal indicates useful information of a signal for control. The optimal (in mean square sense) and suboptimal estimates of NIQF and IQF represent a function of the Kalman estimate and its error covariance. The proposed estimation algorithms have a closed-form estimation procedure. The obtained estimates are studied in detail, including derivation of the exact formulas and differential equations for mean square errors. The results we demonstrate on practical example of a power of signal, and comparison analysis between optimal and suboptimal estimators is presented.
신경망은 비선형 동적 시스템의 식별 및 제어에 대한 기존 방법의 매력적인 대체방법으로서 가능성을 보여주었다. 이 논문의 목적은 신경망의 응용, 즉 미지의 비선형 시스템의 입력 신호에 대한 신경 복원을 제시하고 있다. 이 기본 방법론은 여러 공학분야에서 실질적인 용도로 쓰일 수 있으며, 분명히, 이 제시된 기법의 응용은 시스템 입력을 측정하는 완전한 감지기망이 가능하지 않는 물리적 시스템에 중요할 수 있다. 또한 이 복원기법의 응용은 시스템이 정상적으로 작동할 시에는 중요하지 않지만, 성능저하 또는 시스템 중단을 야기하는 고장 혹은 시스템 이상을 일으킬 시에는 중요한 역할을 할 수 있다. 이 논문에서는 미지의 비선형 동적 시스템에 이 방법을 적용한 결과를 제시하고 있으며, 백색/채색 시스템 잡음에 대한 이 기법의 강인성이 평가되었다.
We present a non-photo realistic pen-ink drawing method for outlining and shading of the input image. Especially, we focus on the detailed illustration of the image of which stroke's direction is important. The pen-ink renderer is an alternative display models user can generate traditional illustration renderings of their photo realistic image. The previously proposed pen drawing methods produce feasible description in general image but it is difficult to express in detail for the sophisticated images that need to consider the direction of stroke for each image region. In order to overcome the disadvantages of the conventional method, a direction vector is extracted from a tensor field and we determine a stroke's direction in consideration of not only an edge area but also a gradient of a surrounding area in the image. For more detailed description for the sophisticated image, we generate white noises based on the light and shade of the input image and determine the direction and length of the stroke by using the tensor field for each generated white noise. The proposed method works particularly well for traditional architectural images where the direction and detailed description of the pen is important.
가산적이고 비정상적인 잡음을 줄이는 새로운 방법이 제안되었다. 본 방법은 잡음에 대한 정보나 묵음구간에서의 잡음추정을 필요로 하지 않는다. 잡음처리는 각 시간 프레임에서 주파수대역을 기본으로 하여 수행된다. 어떤 프레임에서 특정한 주파수대역이 음성이 우세한지 혹은 잡음이 우세한지에 대한 결정과 인간청각기의 매스킹 성질을 기반으로 하여, 적절한 양의 잡음을 주파수 차감법을 이용하여 제거한다. 제안된 방법은 다양한 환경에서 (자동차 잡음, Fl6 잡음, 백색 잡음, 핑크 잡음, 탱크 잡음, 혼선잡음) 성능평가가 이루어졌다. 그리고 일반적인 주파수차감법과 비교하여 세그멘탈 신호대 잡음비 (SNR)를 구하고, 시각적 측정 척도인 스펙트로그램과 듣기평가를 통해, 음성왜곡은 줄이면서 효과적으로 잡음을 줄일 수 있음을 알 수 있다.
영상에서 잡음을 제거하기 위한 연구는 영상인식과 컴퓨터비젼 등과 같은 신호처리 분야에서 활발하게 진행되고 있으며, AWGN과 임펄스 잡음이 가장 대표적이다. 그리고 임펄스 잡음에는 salt & pepper와 random-valued 임펄스 잡음이 있으며, 이러한 임펄스 잡음을 제거하기 위해 SM 필터와 같은 비선형 필터가 이용된다. 그러나 기본적인 SM 필터는 영상의 에지영역에서 여전히 많은 오류를 발생시키고 있으며, 이와 같은 단점을 해결하기 위해 다양한 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 영상의 에지보존 성능이 우수한 임펄스 잡음 제거 알고리즘을 제안하였으며, 이때 noise detector를 이용하여 잡음을 검출한 후, min-max 연산에 기반한 잡음 제거 알고리즘을 적용하였고, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 기존의 방법들과 비교하였다.
최근에 Fletcher의 HSR (human speech recognition) 이론을 기초로 한 다중대역 (multi-band) 음성인식이 활발히 연구되고 있다. 다중대역 음성인식은 주파수 영역을 다수의 부대역으로 나누고 별도로 인식한 뒤 부대역들의 인식결과를 부대역 신뢰도로 가중 및 통합하여 최종 판단을 내리는 새로운 음성인식 방식으로서 잡음환경에 특히 강인하다고 알려졌다. 잡음이 정상적인 경우 무음구간의 잡음정보를 이용하여 부대역 신호대 잡음비(SNR)를 추정하고 이를 가중치로 사용하기도 하였으나, 비정상잡음은 시간에 따라 특성이 변하여 부대역 신호대 잡음비를 추정하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 깨끗한 음성으로 학습한 은닉 마코프 모델과 잡음음성의 통계적 정합에 의해 각 부대역에서 모델과 잡음음성 사이의 거리를 추정하고, 이 거리의 역을 부대역 가중치로 사용하는 ISD (inverse sub-band distance) 가중을 제안한다. 1500∼1800㎐로 대역이 제한된 백색잡음 및 클래식 기타음에 대한 인식 실험 결과, 제안한 방법은 정상 및 비정상대역제한잡음에 대하여 부대역의 신뢰도를 효과적으로 표현하며 인식 성능을 향상시켰다.
최근 들어 신호처리 분야에서 웨이브렛 변환을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환 영역에서의 적응 알고리듬을 구현하고 비 정제적 신호에 대한 성능을 평가하였다. 입력 신호를 웨이브렛 패킷 변환하여 다해상도 분해하고 NLMS알고리듬을 이용하여 부 밴드에서의 적응 알고리듬을 구현하였다. 제안한 방법을 화이트 가우시안 잡음이 섞인 도플러 신호의 잡음 제거에 적용하여 그 성능을 평가하였다.
The first and second moments of response variables for SDOF systems with hysteretic nonlinearity are obtained by a direct linearization procedure. This adaptation in the implementation of well-known statistical linearization methods, provides concise, model-independent linearization coefficients that are well-suited for numerical solution. The method may be applied to systems which incorporate any hysteresis model governed by a differential constitutive equation, and may be used for zero or non-zero mean random vibration. The implementation eliminates the effort of analytically deriving specific linearization coefficients for new hysteresis models. In doing so, the procedure of stochastic analysis is made independent from the task of physical modeling of hysteretic systems. In this study, systems with three different hysteresis models are analyzed under various zero and non-zero mean Gaussian White noise inputs. Results are shown to be in agreement with previous linearization studies and Monte Carlo Simulation.
Non-orthogonal multiple access (NOMA) has been considered for the fifth generation (5G) mobile networks to provide high system capacity and low latency. We calculate the channel capacity for the weak channel user in NOMA and the channel capacity region for NOMA. In this paper, Gaussian mixture channel is compared to the additive white Gaussian noise (AWGN) channel. Gaussian mixture channel is modeled when we assume the practical signal modulation for the inter user interference, such as the binary phase shift keying (BPSK) modulation. It is shown that the channel capacity with BPSK inter user interference is better than that with Gaussian inter user interference. We also show that the channel capacity region with BPSK inter user interference is larger than that with Gaussian inter user interference. As a result, NOMA could perform better in the practical environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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