The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.13
no.2
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pp.130-135
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2002
A new Sign algorithm which has improved convergence speed is presented. The data-recycling technique, whose coefficients are multiply adapted in a symbol time period by recycling the received data, is applied to Sign algorithm which has few multiplications. Sign algorithm has very few multiplications and is the most easily implemented, but it gives small rate of convergence relative to others. The proposed algorithm combines the advatage of Sign algorithm, few multiplications, and the virtue of Data-Recycling LMS algorithm, simplicity and fast convergence. The results of computer simulation show that the proposed algorithm has 2 times faster convergence rate than that of LMS algorithm. Comparing to Data-Recycling LMS algorithm, in similar convergence conditions, it requires half fewer multiplications.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.2C
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pp.129-140
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2003
This paper is a result of the study that develops ghost eliminator which removes ghost among the ghosted analog or digital TV signal. We proposed innovative multilevel SIGN algorithm which is operated more stable and speedy than conventional LMS or SIGN algorithm. We compared its convergence speed with SIGN algorithm by experiment. We can eliminate ghost more speedy and stable than conventional method by using the multi-level SIGN algorithm which is presented in this paper. Multi-level SIGN algorithm can be used in any other applications instead of LMS or SIGN algorithm for stability and speed.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.9C
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pp.1235-1243
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2004
In this paper, a new blind equalizer algorithm is proposed which operates on dual mode and combines the benefits of both the Sign-Godard algorithm and the radius-directed algorithm The proposed algorithm has both the properties of good initial convergence of the Sign-Godard algorithm and low residual errors after convergence of the radius-directed algorith High order statistics are used for blind phase recovery and gor avoiding local minima. Simulation results show that the new algorithm has not only faster convergence rated but also lower residual errors than those of the conventional algorithms.
This paper presents a method for designing a multiresolution orthogonal wavelet transform matrix and it is extended to the establishment of the wavelet transform domain sign algorithms(SA). It outperforms the conventional sign algorithm, with performance comparable to the LMS algorithm. Together with Daubechies type 1 wavelet, we could also save additional computations which are required in transforming data.
We have proposed the adaptive noise reduction algorithm using the MDFT. The algorithm proposed use the linear prediction coefficients of the AR method based on Sign algorithm that is the modified LMS instead of the least mean square(LMS). The signals with a random noise tracking performance are examined through computer simulations and confirmed that the high speed adaptive noise reduction processing system is realized with rapid convergence.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.6B
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pp.1203-1210
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1999
Coefficients of the adaptive filter are misadjusted by primary signals which are uncorrelated with reference signals of the adaptive filter. In this paper, the normalized sign algorithm is analyzed and compared with the NLMS algorithm by the steady state performance and the transient characteristics when target signals are included in primary signals. The excess mean square error of the NLMS algorithm is proportional to the power of target signals. That of normalized sign algorithm is proportional to the square root of the target signal power. However, the convergence speed of the normalized sign algorithm is slower than that of NLMS algorithm. In this paper, it is shown that theoretical analysis of the steady state performance and the transient characteristics are well consisted with the results of computer simulation.
In this paper, we propose a new Modified Filtered-x Affine Projection Sign Algorithm(MFxAPSA) to improve the convergence speed of the conventional MFxAPSA which has been proposed for active control of impulsive noise. Under the impulsive noise environment, the adaptive algorithms based on the second order moment such as the Filtered-x Least Mean Square(FxLMS) show slow convergence speed or diverge because the noise source tends to have infinite variance. The MFxAPSA is the algorithm derived by applying the Affine Projection Sign Algorithm(APSA) to active noise control. The APSA has an advantage that it does not need the calculation for the inverse matrix, so it may be suitable for the active noise control that requires low computational burden. The proposed MFxAPSA also has APSA's advantage and furthermore, better performance than the conventional MFxAPSA. We carried out a performance comparison of the proposed MFxAPSA with the conventional MFxAPSA. It is shown that the proposed MFxAPSA has the faster convergence speed than the conventional MFxAPSA.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.34
no.2
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pp.167-177
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2024
This paper proposes optimization techniques for SeaSign, an isogeny-based digital signature algorithm. SeaSign combines class group actions of CSIDH with the Fiat-Shamir with abort. While CSIDH-based algorithms have regained attention due to polynomial time attacks for SIDH-based algorithms, SeaSiogn has not undergone significat optimization because of its inefficiency. In this paper, an efficient signing method for SeaSign is proposed. The proposed signing method is simple yet powerful, achived by repositioning the rejection sampling within the algorithm. Additionally, this paper presnts parameters that can provide optimal performance for the proposed algorithm. As a result, by using the original parameters of SeaSign, the proposed method is three times faster than the original SeaSign. Additonally, combining the newly suggested parameters with the signing method proposed in this paper yields a performance that is 290 times faster than the original SeaSign and 7.47 times faster than the method proposed by Decru et al.
In this paper, we presents the algorithm which is to recognize the traffic sign on the road the traffic signal in a video image for autonomous navigation. First, the rocognition of traffic sign on the road can be detected using boundary point estimation form some scan-lines within the lane deducted. For this algorithm, index matrix method is used to detemine what sign is. Then, the traffic signal recognition is performed by usign the window minified by several scan-lines which position may be expected. For this algoritm, line profile concept is adopted.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.14
no.3
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pp.133-142
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2019
The existing auxiliary communicating aids for the hearing-impaired have an inconvenience of using additional expensive sensing devices. This paper presents a hand image detection based algorithm to interpret the sign language of the hearing-impaired. The proposed sign language recognition system exploits the hand image only captured by the camera without using any additional gloves with extra sensors. Based on the hand image processing, the system can perfectly classify several numeric sign language representations. This work proposes a simple lightweight classification algorithm to identify the hand image of the hearing-impaired to communicate with others even further in an environment of complex background. Experimental results show that the proposed system can interpret the numeric sign language quite well with an accuracy of 95.6% on average.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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