Noise characteristics of preamplifier, the most essential part of on-chip signal processing circuitry for the active semiconductor neural probe, is the important factor determining the overall signal-to-noise-ratio (SNR). We present a systematic design method for the optimization of SNR, based on the spectral characteristics of the electrode, circuit noise and extracelluar action potential. Analytical expression is derived to calculate total output noise power. Output SNR of 2-stage CMOS preamplifier is tailored to meet the given specification while the layout area is minimized.
This paper addresses a novel noise-compensation scheme to solve the mismatch problem between training and testing condition for the automatic speech recognition (ASR) system, specifically in car environment. The conventional spectral subtraction schemes rely on the signal-to-noise ratio (SNR) such that attenuation is imposed on that part of the spectrum that appears to have low SNR, and accentuation is made on that part of high SNR. However, these schemes are based on the postulation that the power spectrum of noise is in general at the lower level in magnitude than that of speech. Therefore, while such postulation is adequate for high SNR environment, it is grossly inadequate for low SNR scenarios such as that of car environment. This paper proposes an efficient spectral subtraction scheme focused specifically to low SNR noisy environment by extracting harmonics distinctively in speech spectrum. Representative experiments confirm the superior performance of the proposed method over conventional methods. The experiments are conducted using car noise-corrupted utterances of Aurora2 corpus.
흉추 측면검사에서의 T-spine breathing technique을 실제 임상에서 사용되고 있는 4가지 검출기인 computer radiography (CR), charge coupled device (CCD), indirect digital radiography (IDR)와 direct digital radiography (DDR)을 사용하여 임상 유용성을 넓히고자 하였다. 화질 평가는 흉추 측면검사의 평가요소 중 5곳 (극돌기, 추궁근, 추체, 추간공, 추간)을 Image J 프로그램을 이용하여 관심영역을 정하고 신호 평균값과 표준편차를 구하여 대조도 잡음비와 신호 대 잡음비를 측정하여 비교하였다. 실험결과 4가지 검출기에서 T-spine breathing technique에서 극돌기, 추궁근, 추체, 추간공, 추간의 5곳 구조에서 우수하게 나타났다. 기존의 T-spine exhalation technique에 비해 T-spine breathing technique으로 촬영한 영상은 우수한 화질을 제공하므로 추후 심호기가 어려운 고령환자들에게 유용한 방법이라 사료된다. 그리고 4가지 검출기에서 contrast to noise ratio (CNR)와 signal to noise ratio (SNR) 같은 정량적인 수치를 제시함으로써 T-spine breathing technique의 적용 가능성을 나타내었다.
In this paper, a Bayesian classifier based on PCA (principle component analysis) is proposed to classify underwater transient signals using $16^{th}$ order LPC (linear predictive coding) coefficients as feature vector. The proposed classifier is composed of two steps. The mechanical signals were separated from biological signals in the first step, and then each type of the mechanical signal was recognized in the second step. Three biological transient signals and two mechanical signals were used to conduct experiments. The classification ratios for the feature vectors of biological signals and mechanical signals were 94.75% and 97.23%, respectively, when all 16 order LPC vector were used. In order to determine the effect of underwater noise on the classification performance, underwater ambient noise was added to the test signals and the classification ratio according to SNR (signal-to-noise ratio) was compared by changing dimension of feature vector using PCA. The classification ratios of the biological and mechanical signals under ocean ambient noise at 10dB SNR, were 0.51% and 100% respectively. However, the ratios were changed to 53.07% and 83.14% when the dimension of feature vector was converted to three by applying PCA. For correct, classification, it is required SNR over 10 dB for three dimension feature vector and over 30dB SNR for seven dimension feature vector under ocean ambient noise environment.
잡음 음성의 지각적 품질과 명료도 향상을 위해 활용되는 음성 향상은 크기 스펙트럼을 이용한 방법에서 크기와 위상을 같이 향상시킬 수 있는 복소 스펙트럼을 이용한 방법으로 연구되어왔다. 본 논문에서는 잡음 음성의 명료도와 품질을 더욱 향상시키기 위해 복소 스펙트럼 기반 음성 향상 시스템에 어텐션 기법을 적용하는 방안에 관해 연구를 수행하였다. 어텐션 기법은 additive attention을 기반으로 수행하며 복소 스펙트럼의 특성을 고려하여 어텐션 가중치를 계산할 수 있도록 하였다. 또한 특징 맵의 중요도를 고려하기 위해 전역 평균 풀링 연산을 같이 사용하였다. 복소 스펙트럼 기반 음성 향상은 Deep Complex U-Net(DCUNET) 모델을 기반으로 수행하였으며, additive attention은 Attention U-Net 모델에서 제안된 방법을 기반으로 연구를 수행하였다. 거실 환경의 잡음 데이터에 대해 음성 향상을 수행한 결과, 제안한 방법이 Source to Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short Time Objective Intelligibility(STOI) 평가 지표에서 기준 모델보다 개선된 성능을 보였으며, 낮은 Signal-to-Noise Ratio(SNR) 조건의 다양한 배경 잡음 환경에 대해서도 일관된 성능 향상을 보였다. 이를 통해 제안한 음성 향상 시스템이 효과적으로 잡음 음성의 명료도와 품질을 향상시킬 수 있음을 보여주었다.
Jiang, Yunfeng;Wu, Dongsheng;Liu, Jie;Tian, Kuo;Wang, Dan
Current Optics and Photonics
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제6권6호
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pp.608-618
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2022
By analyzing the signal-to-noise ratio (SNR) theory of the conventional true color night vision system, we found that the output image SNR is limited by the wavelength range of the system response λ1 and λ2. Therefore, we built a double-channel four-band true color night vision system to expand the system response to improve the output image SNR. In the meantime, we proposed an image fusion method based on principal component analysis (PCA) and nonsubsampled shearlet transform (NSST) to obtain the true color night vision images. Through experiments, a method based on edge extraction of the targets and spatial dimension decorrelation was proposed to calculate the SNR of the obtained images and we calculated the correlation coefficient (CC) between the edge graphs of obtained and reference images. The results showed that the SNR of the images of four scenes obtained by our system were 125.0%, 145.8%, 86.0% and 51.8% higher, respectively, than that of the conventional tri-band system and CC was also higher, which demonstrated that our system can get true color images with better quality.
This paper focuses on a priori signal to noise ratio (SNR) estimation method for the speech enhancement. There are many researches for speech enhancement with several ambient noise cancellation methods. The method based on spectral subtraction (SS) which is widely used in noise reduction has a trade-off between the performance and the distortion of the signals. So the need of adaptive method like an estimated a priori SNR being able to making a high performance and low distortion is increasing. The decision directed (DD) approach is used to determine a priori SNR in noisy speech signals. A priori SNR is estimated by using only the magnitude components and consequently follows a posteriori SNR with one frame delay. We propose a modified a priori SNR estimator and the weighted rational transfer function for speech enhancement with wind noises. The experimental result shows the performance of our proposed estimator is better Perceptual Evaluation of Speech Quality scores (PESQ, ITU-T P.862) compare to the conventional DD approach-based systems and different noise reduction methods.
Advances in wireless sensor network (WSN) technology have enabled small and low-cost sensors with the capability of sensing various types of physical and environmental conditions, data processing, and wireless communication. In the WSN, the sensor nodes have a limited transmission range and their processing and storage capabilities as well as their energy resources are limited. A triple umpiring system has already been proved for its better performance in WSNs. The clustering technique is effective in prolonging the lifetime of the WSN. In this study, we have modified the ad-hoc on demand distance vector routing by incorporating signal-to-noise ratio (SNR) based dynamic clustering. The proposed scheme, which is an efficient and secure routing protocol for wireless sensor networks through SNR-based dynamic clustering (ESRPSDC) mechanisms, can partition the nodes into clusters and select the cluster head (CH) among the nodes based on the energy, and non CH nodes join with a specific CH based on the SNR values. Error recovery has been implemented during the inter-cluster routing in order to avoid end-to-end error recovery. Security has been achieved by isolating the malicious nodes using sink-based routing pattern analysis. Extensive investigation studies using a global mobile simulator have shown that this hybrid ESRP significantly improves the energy efficiency and packet reception rate as compared with the SNR unaware routing algorithms such as the low energy aware adaptive clustering hierarchy and power efficient gathering in sensor information systems.
이 연구의 목적은 Roadmap 영상에서 화질에 영향을 미치는 인자들을 알아보기 위한 것으로, 조영제의 희석률, Collimation Field, Flow Rate를 변화하여 연구를 하였다. 화질의 정량적인 평가를 위해, 아크릴를 이용하여 3mm 혈관모형의 Water Phantom을 자체 제작하였고, 자체 제작한 혈관모형의 Water Phantom으로 Roadmap 영상을 획득하고, SNR(Signal to Noise Ratio)과 CNR(Contrast to Noise Ratio)을 분석하였다. CM : N/S 희석률 변화에 대한 연구에서 CM : N/S 희석률을 (100%~10% : 100%)로 변화를 주었으며, 혈관모형 Water Phantom을 이용하여 촬영한 Roadmap 영상의 SNR과 CNR의 측정 결과 CM에 N/S 희석률이 높아질수록 SNR의 측정값이 점차적으로 낮아짐을 나타났고, CNR의 측정값도 점차적으로 낮아짐을 나타났다. 결론적으로 CM : N/S의 희석률이 높아질수록 SNR과 CNR 낮아짐을 확인하였고, CM : N/S의 희석률(100%~70 : 30%)에서 유의한 이미지를 얻을 수 있음을 확인하였다. Collimation Field 변화에 대한 연구에서 혈관모형 Water Phantom을 이용하여 Colimation Field를 혈관모형 중심으로 좌, 우 2 cm 간격으로 좁히면서 0 cm, 2 cm, 4 cm, 6 cm, 8 cm 10 cm, 12 cm으로 각각 변화를 주었으며, Roadmap을 촬영한 영상의 SNR과 CNR의 측정 결과는 Collimation Field를 혈관모형 중심으로 좁힐수록 SNR과 CNR의 측정값이 증가하는 것을 확인할 수 있었다. Flow rate 변화에 대한 연구에서 Autoinjector의 Volume을 15로 일정하게 하고, Flow Rate를 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 으로 각각 변화를 주었다. 혈관모형 Water Phantom을 이용하여 Roadmap 영상을 촬영한 이미지의 SNR과 CNR의 측정 결과 Flow Rate를 증가했을 때, SNR의 측정값이 점차적으로 감소하다가 Flow Rate 9~10에서 SNR의 측정값이 점차적 증가를 보였고, CNR의 측정값도 점차적으로 감소하다가 Flow Rate 9~10에서 CNR의 측정값이 점차적으로 증가를 보였다. 그러나 ROI Mean 값과 Background Mean 값으로 SNR과 CNR의 상관관계를 확인할 수 없었다. 상관관계를 확인하기 위해 Flow Rate 변화에 따른 Roadmap 연구는 향후 더 많은 연구로 확인해야 할 것으로 사료된다. 결론적으로 Roadmap 영상의 화질에 영향을 미치는 인자들을 알아보기 위해 조영제의 희석률, Collimation Field, Flow Rate 변화에 대한 연구에서 조영제에 N/S의 희석률이 증가할수록 SNR과 CNR이 낮아져 화질과 대조도가 낮아지는 것을 확인하였으며, Collimation Field를 좁힐수록 SNR과 CNR이 증가하여 화질과 대조도가 높아지는 것을 확인하였다. 그러나 Flow Rate 변화에 대한 연구에서는 상관관계를 확인할 수 없었다. 검사 및 시술을 할 때 신장의 영향을 최소화하기 위해 적절한 조영제 농도 선택과 대조도 향상 및 피폭 감소를 위한 적절한 Collimation Field를 사용하는 것이 유용할 것으로 판단된다.
We have investigated the optimum combination of the environmental noise condition and type of SQUID pickup coil in order to obtain maximum signal-to-noise ratio (SNR). The measurement probe consists of 1st order gradiometer with pickup coils of 100 mm, 70 mm, and 50 mm baseline length, a 2nd order gradiometer with 50 mm baseline, and a magnetometer. The pickup coils are fabricated by winding Nb wire on a bobbin with 200 mm diameter. Noise and heart signal of a healthy male were measured by various SQUID sensors with different types of pickup coils in various magnetically shielded rooms (MSR), and compared to each other. The shielding factors were found to be 43 dB, 35 dB and 25 dB at 0.1 Hz for MSR-AS, MSR-BS, MSR-CS, respectively. White noises were $3.5\;fT/Hz^{1/2}$, $4.5\;fT/Hz^{1/2}$ and $3\;fT/Hz^{1/2}$ for the 1st order gradiometers, the 2nd order gradiometers, and magnetometer for all MSRs. SNR of the magnetometer was up to 56 dB in MSR-AS, while the 1st order axial gradiometer with 70 mm baseline length was up to 54 dB in MSR-BS. The 2nd order axial gradiometer with 50 mm baseline length of pickup coil was found to be up to 40 dB in MSR-CS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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