IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.3
no.5
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pp.271-274
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2014
Bayesian based Multi-Frame Super-Resolution (MF-SR) has been used as a popular and effective SR model. On the other hand, the texture region is not reconstructed sufficiently because it works on the spatial domain. In this study, the MF-SR method was extended to operate on the frequency domain to improve HF information as much as possible. For this, a spatially weighted bilateral total variation model was proposed as a regularization term for a Bayesian estimation. The experimental results showed that the proposed method can recover the texture region more realistically with reduced noise, compared to conventional methods.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.20
no.4
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pp.68-75
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2012
This paper presents a study on the driveline output torque estimation using a discrete Kalman filter. The in-situ output shaft torque is first measured by a non-contacting magneto-elastic torque transducer. The linear state-space system equations are first derived and the discrete Kalman filter is designed based on the Kalman filter theory to recover the driveline output torque contaminated by random noises. In addition to using torque measurement, the estimation of the output torque using two angular velocities: the output and wheel, is also conducted. The experimental results show that the discrete Kalman filter can be effective for not only removing the random noise in output torque but also estimating the output torque without torque measurement.
In this paper, we present an interpolation schema for image resolution enhancement using fuzzy logic. Proposed algorithm can recover both low and high frequency information in image data. In general, interpolation techniques are based on linear operators which are essentially details in the original image. In our fuzzy approach, the operator itself balances the strength of its sharpening and noise suppressing components according to the properties of the input image data. The proposed interpolation algorithm is performed in three step. First logic reasoning is applied to coarsely interpret the high frequency information. These results are combined to obtain the optical output. Using our approach, resolution of the original image can be applied to various kind of image processing topics such as image enhancement, subpixel edge detection, and filtering.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.9
no.3
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pp.183-191
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2004
This paper deals with smooth curve fitting of data corrupt by noise. Most research efforts have been concentrated on employing the smoothness penalty function with the estimation of its optimal parameter in order to avoid the 'overfilling and underfitting' dilemma in noisy data fitting problems. Our approach, called DBSF(Differentiation-Based Smooth Fitting), is different from the above-mentioned method. The main idea is that optimal functions approximately estimating the derivative of noisy curve data are generated first using genetic programming, and then their integral values are evaluated and used to recover the original curve form. To show the effectiveness of this approach, DBSP is demonstrated by presenting two illustrative examples and the application of estimating the principal dimensions of bulk cargo ships in the conceptual design stage.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.13
no.3
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pp.75-81
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2017
This paper estimate a desired signal in a correlation wireless communication. The transmitted signal is mixed with the information signal, interference, and noise in wireless channel, and it is incident on the receiver. In this paper, we apply MUSIC algorithm and sub-array method to recover the total rank of the correlation matrix in order to estimation a desired signal among receiving signals. Through simulation, we analyze to compare the proposed method with the classical MUSIC algorithm. As a result of the simulation, the proposed method improved the resolution about 10degrees compared to the conventional MUSIC algorithm. We prove the superiority of the proposed method for the desired signal estimation in correlation channel.
Hadamard Transform Spectrometer (HTS) is an instrument which measures the spectrum of a source with high signal to noise ratio using multiplexing advantage. While the conventional HTS has the 1-dimensional characteristics because it measures only the spectrum, the system presented in this paper is 2-dimensional so that it can measure the spectrum of each position. We introduce here 2-dimensional Hadamard transform spectrometer and analyze it. The $T^{-1}$ method which recover the spectrum and compensate the transmissive nonideality of the stationary electro-optical mask(EOM) are applied to the system. By computer simulations we show we can get better estimates from the proposed system than that from the conventional HTS.
In this study, we employed Manchester code for illumination control and flicker prevention of the light-emitting diode (LED) used in a visible light communication (VLC) system. In the VLC transmitter, the duty factor of the Manchester code was utilized for illumination control; in the VLC receiver, the spike signal from an RC-high pass filter was utilized to recover the transmitted signal whilst suppressing the 120-Hz noise arising from adjacent lighting lamps. Instead of the clock being transmitted in a separate channel, a syncmark signal was transmitted in front of each data byte and used as the reference time for transforming the Manchester code to non-return-to-zero (NRZ) data in the receiver. In experiments, the LED illumination was controlled in the range of approximately 12-84% of the constant wave (CW) light via changing of the duty factor from 10% to 90%. This scheme is useful for constructing indoor wireless sensor networks using LED light that is flicker-free and presents capability for illumination control.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.8
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pp.1454-1463
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2008
Blind source separation by independent component analysis (ICA) has applied in signal processing, telecommunication, and image processing to recover unknown original source signals from mutually independent observation signals. Neural networks are learned to estimate the original signals by unsupervised learning algorithm. Because the outputs of the neural networks which yield original source signals are mutually independent, then mutual information is zero. This is equivalent to minimizing the Kullback-Leibler convergence between probability density function and the corresponding factorial distribution of the output in neural networks. In this paper, we present a learning algorithm using information theory and higher order statistics to solve problem of blind source separation. For computer simulation two deterministic signals and a Gaussian noise are used as original source signals. We also test the proposed algorithm by applying it to several discrete images.
In this thesis, speaker separation is employed when speech from two talkers has been summed into one signal and it is desirable to recover one or both of the speech signals from the composite signal. This paper proposed the method that separated the summed speeches and proved the similarity between the signals by the cross correlation between the signals for exact between original signal and separated signal. This paper uses frequency sampling method based on sinusoidal model to separate the composite signal with vocalic speech and vocalic speech and noise masking method based on psycoacoustics model to separate the composite signal with vocalic speech and nonvocalic speech.
In this study, an optical identification system was developed, wherein visible light is used to transmit the interrogating signal, and infrared is used to send the response signal. In the reader, visible light from a light emitting diode (LED) array was modulated via modified pulse width modulation for flicker-free illumination and dimming control. Moreover, the duty factor of the dimming control time was employed to control the illumination from the LED. In the transponder, the spike signal in the output of the high-pass filter was utilized to recover the interrogating signal while preventing interference from the 120-Hz noise from adjacent lighting lamps. The illumination was controlled in 26-86% range of the constant wave LED illumination by changing the duty factor from 20% to 90%. This configuration is advantageous for the construction of optical identification systems for automatic security check and car fare calculation at toll gates or parking facilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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