Most signal-to-noise ratio (SNR) estimation techniques in digital communication channels derive the SNR estimates solely from samples of the received signal after the matched filter. They are based on symbol SNR and assume perfect synchronization and intersymbol interference (ISI)-free symbols. In severe channel distortion where ISI is significant, the performance of these estimators badly deteriorates. We propose an SNR estimator which can operate on data samples collected at the front-end of a receiver or at the input to the decision device. This will relax the restrictions over channel distortions and help extend the application of SNR estimators beyond system monitoring. The proposed estimator uses the characteristics of the second order moments of the additive white Gaussian noise digital communication channel and a linear predictor based on the modified-covariance algorithm in estimating the SNR value. The performance of the proposed technique is investigated and compared with other in-service SNR estimators in digital communication channels. The simulated performance is also compared to the Cram$\acute{e}$r-Rao bound as derived at the input of the decision circuit.
본 논문에서는 잡음 환경 하에서 음성신호에 대한 신호대잡음비(SNR)를 개선하기 위한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 백색잡음 및 자동차잡음 등과 같은 배경잡음으로부터 음성신호의 SNR을 개선할 목적으로 먼저 저역, 중역, 고역 SNR 대역에서 SNR을 추정한다. 다음으로 본 알고리즘은 각 대역에서 스펙트럼을 강조함으로써 잡음으로 오염된 음성신호 속에서 잡음신호를 차감한다. 백색잡음, 자동차잡음에 의하여 오염된 음성에 대하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 스펙트럼 차감 방법과 비교하여 양호한 신호대잡음비 값을 구하였다. 실험결과로부터 스펙트럼 차감 방법과 비교하여 백색잡음에 대하여 최대 4.2 dB, 자동차잡음에 대하여 최대 3.7 dB의 출력 신호대잡음비가 개선된 것을 확인할 수 있었다.
잡음에 강한 음성인식시스템을 위하여 주파수 차감법을 사용할 경우 음성 신호마저 차감하여 신호를 더욱 부식시키는 경우가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 경우를 위해서 프레임 마다 추정 잡음과 차감 신호의 SNR(Signal to Noise Ratio) 함수로부터 반연속 HMM(Hidden Markov Model)의 가우시안 함수를 변형 및 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법의 타당성을 위해 프레임마다 추정 잡음의 오류 정도가 추정 잡음의 크기와 관계함을 신호 파형 형태로써 보였으며, 이러한 이유에서 SNR을 기준으로 가우시안 함수를 변형 및 결정하게 된다. 실험에서 80㎞/h 이상의 속도로 달리는 차량 내에서 배경 잡음과 음성이 혼합되었을 때의 음성 인식율을 평가하였다. 그 결과 주파수 차감한 경우와 차감하지 않은 경우에 비해 본 논문에서 제안한 SNR에 의한 가우시안 결정 방법이 더욱 향상된 인식율을 보였다.
본 연구는 양전자 컴퓨터단층촬영(Positron Emission Computed Tomography; PET-CT) 유방암 영상에서 질환관심영역(Region of Interest; ROI)의 대조도 대 잡음비(Contrast to Noise Ratio; CNR)와 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio; SNR)를 재구성 기법별로 측정 평가하여 통계적 분석을 하고자 하였다. 연구대상은 서울소재 대학병원에서 유방 양전자 컴퓨터단층촬영(Breast PET-CT)을 검사한 환자 100명이다. 측정방법은 ImageJ 프로그램을 사용하여 표본의 인구사회학적 특성, 영상 재구성 기법별 유방암의 SNR과 CNR의 평균값, 95% 신뢰구간 값, SNR과 CNR의 평균차이 값 등을 분석하였다. SPSS Statistics21 통계프로그램으로 ANOVA 분석을 하였으며 p<0.05에서 유의한 것으로 판단하였다. 영상 재구성 기법별 분석결과는 CNR과 SNR 모두 TrueX_TOF, Iterative, Iterative-TOF, FBP-TOF 순으로 높은 값을 나타냈다(p<0.05). CNR과 SNR수치로 영상 재구성 기법의 특징을 조합하여 PET/CT 검사의 정확성과 편의성을 제공할 것이라 사료된다.
Li, JiaTong;Jia, WenBao;Hei, DaQian;Yao, Zeen;Cheng, Can
Nuclear Engineering and Technology
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제54권6호
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pp.2221-2229
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2022
In this research, for improving the measurement performance of Prompt Gamma-ray Neutron Activation Analysis (PGNAA) set-up, a new optimization method for set-up design was proposed and investigated. At first, the calculation method for Signal-to-Noise Ratio (SNR) was proposed. Since the SNR could be calculated and quantified accurately, the SNR was chosen as the evaluation parameter in the new optimization method. For discussing the feasibility of the SNR optimization method, two kinds of PGNAA set-ups were designed in the MCNP code, based on the SNR optimization method and the previous signal optimization method, respectively. Meanwhile, the single element spectra analysis method was proposed, and the analysis effect of single element spectra as well as element sensitivity were used for comparing the measurement performance. Since the simulation results showed the better measurement performance of set-up designed by SNR optimization method, the experimental set-ups were built for the further testing, finally demonstrating the feasibility of the SNR optimization method for PGNAA setup design.
Kim Young Sun;Kong Jong-Pil;Heo Haeng-Pal;Park Jong-Euk;Paik Hong-Yul
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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pp.444-447
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2004
SNR(Signal to Noise Ratio) is one of the most important performance for the electro-optical camera system. This paper shows not only the SNR analyses for the MSC system, which is the payload in the KOMPSAT2 satellite, but also the trials for its improvement in the electronics circuit design. The MSC deals with one panchromatic band and four multi-spectral bands. The SNR analyses are performed based on the MSC design for the each band and assuming that the defined radiance reached directly to the sensor entrance pupil. In the SNR calculation, shot noise, dark current noise, analog electronics noise and ADC quantization noise are considered as noise sources. In these noise sources, especially, the electronics noise depends on the camera electronics design. This paper shows the camera electronics design to increase SNR and its test results as well as the SNR analyses.
When we use Hadamard transform spectrometers (HTS), we can increase signal to noise ratio(SNR) by multiplexing which is done by masks. But if the mask has a single defective element, output-SNR decreases. In this paper the effect of a single defective element on the output-SNR is investigated. And a method of compensating for the defective mask element is presented.
음성인식 시스템과 입술독해 시스템을 결합한 하여 음향학적 잡음에 대하여 안정된 성능을 갖는 바이모달(bimodal) 시스템을 구현한다. 바이모달 시스템의 성능은 두 인식 시스템의 성능뿐만 아니라 입력 신호의 끝점검출 성능에도 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 음성신호와 영상신호에서 끝점을 자각 자동 검출하여 입력 음성신호로부터 음성신호에서 추정한 신호대잡음비(signal-to-noise ratio: SNR)로 두 끝점검출 결과를 선택하는 방법을 제안한다. 즉 낮은 SNR에서는 영상신호로부터 검출된 끝점을 선택하고 높은 SNR에서는 음성신호로부터 검출된 끝점을 선택함으로써 음향학적 잡음에 대하여 견실하게 끝점을 검출한다. 제안한 끝점검출 방법이 적용된 바이모달 시스템이 강한 음향학적 잡음에 대하여 만족스러운 인식성능을 나타냄을 실험견과에서 확인할 수 있다.
본 논문에서는 잡음 에너지 제어를 통한 지각 필터의 성능을 향상시킴으로써 잡음에 의해 열화 된 오디오 신호의 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 방식에서는 묵음 구간에서 획득한 잡음 에너지를 사용하여 필터를 구성하여 사용하지만, 신호 구간마다 달라지는 신호의 세기 및 잡음의 환경 정도에 많은 영향을 받아 잡음의 에너지가 급격하게 변화한다면 음질의 개선률이 감소함을 알 수 있다. 그러나 제안하는 방식에서는 묵음 구간에서 추정한 잡음의 에너지 제어를 통해 초기 추정 잡음보다 가까운 추정 잡음을 얻음으로써 잡음 에너지가 급격하게 변화하여도 음질 개선률에는 변화가 적음을 알 수 있었다. 또한 저 대역에 영향을 미치는 잡음의 경우에도 다른 방법들과는 달리 음질의 개선이 뚜렷하였다. 기존 방식과의 비교를 위해 다양한 신호 대 잡음 비 (signal-to-noise ratio, SNR)에서 열화 된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 SNR이 5dB, l0dE, 15dB와 20dB의 각각의 경우에 대하여 SSNR (Segmental SNR)과 잡음 대 마스킹 비 (Noise-to-mask ratio, NMR), 음질 테스트를 수행한 결과, 청감 테스트 (Mean Opinion Score, MOS Test)결과의 향상과 음질의 개선을 확인할 수 있었다.
This study investigates how perception of easy sentences varies with prosody pattern, sound intensity, and signal-to-noise ratio(SNR) in young adults with normal hearing who were in their 20's. The results showed that the presence of proper prosody pattern in the sentences increased correct perception rate of the target sentences, and that the lower the intensity and SNR, the lower the sentence perception scores. The results also showed that SNR had a greater effect on the sentence perception scores than sound intensity. There was a significant decrease of perception scores starting at the level of 15 dB and +3 SNR for the sentences with prosody pattern, while starting at the level of 18 dB and +6 SNR for the sentences without prosody pattern, ending up with a very poor perception score as sound intensity and SNR gets lower. There was a significant difference in the perception score of the sentences with prosody pattern between 20 year-old group and 21 year or older group in several listening conditions of sound intensity and SNR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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