In this paper, we proposes an adaptive method for reducing the computational overhead of fine-to-coarse MRME at the finest resolution level by considering for the spatial and spectral characteristics between wavelet decomposition levels simultaneously. As we know, there is high correlation between the adjacent blocks and it can give the very important clue to estimate motion at finest level. So, in this paper, using the initial motion vector and the adjacent motion vector in the coarsest level, we determine the optimal direction that will be minimized the estimation error in the finest level. In that direction, we define the potential searching region within the full searching region that is caused to increase much computational overhead in the FtC method. Last, in that region, we process the efficient 2-step motion estimation. and estimate the motion vector at finest resolution level. And then, this determined motion vector is scaled to coarser resolutions. As simulation result, this method is similar to computational complexity of the CtF MRME method and very significantly reduces that of the FtC MRME method. In addition, they provide higher quality than CtF MRME, both visually and quantitatively
A Vowel of speech signals are multicomponent signals composed of AM-FM components whose instantaneous frequency and instantaneous amplitude are time-varying. The changes of emotion states cause the variation of the instantaneous frequencies and the instantaneous amplitudes of AM-FM components. Therefore, it is important to estimate exactly the instantaneous frequencies and the instantaneous amplitudes of AM-FM components for the extraction of key information representing emotion states and changes in speech signals. In tills paper, firstly a method decomposing speech signals into AM - FM components is addressed. Secondly, the fundamental frequency of vowel sound is estimated by the simple method based on the spectrogram. The estimate of the fundamental frequency is used for decomposing speech signals into AM-FM components. Thirdly, an estimation method is suggested for separation of the instantaneous frequencies and the instantaneous amplitudes of the decomposed AM - FM components, based on Hilbert transform and the demodulation property of the extended Fourier transform. The estimates of the instantaneous frequencies and the instantaneous amplitudes can be used for modification of the spectral distribution and smooth connection of two words in the speech synthesis systems based on a corpus.
배경잡음에 강인한 음성인식을 위한 전처리기로써 음성향상 기법이 요구되고 있다. 코드북 기반의 음성향상 기법은 기존 잡음 추정 알고리즘들과 비교하여 nonstationary 배경잡음 환경에 강인하다는 장점이 있다. 하지만 코드북 정보에 의존적이기 때문에 입력신호와 상관성이 떨어지는 코드벡터의 조합을 사용할 경우 성능이 급격히 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 학습된 음성과 잡음 코드벡터를 조합하는 과정에서 입력신호와 상관성이 떨어지는 코드벡터의 조합을 제거함으로써, Log-Spectral Distortion (LSD)과 Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) 관점에서 기존 코드북 기반 알고리즘의 성능을 향상시켰다.
Singh, Vibhutesh Kumar;Upadhyay, Nidhi;Flanagan, Mark;Cardiff, Barry
ETRI Journal
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제43권6호
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pp.966-977
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2021
Filterbank multicarrier with offset quadrature amplitude modulation (FBMC-OQAM) is an attractive alternative to the orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) modulation technique. In comparison with OFDM, the FBMC-OQAM signal has better spectral confinement and higher spectral efficiency and tolerance to synchronization errors, primarily due to per-subcarrier filtering using a frequency-time localized prototype filter. However, the filtering process introduces intrinsic interference among the symbols and complicates channel estimation (CE). An efficient way to improve the CE in FBMC-OQAM is using a technique known as windowed frequency domain averaging (FDA); however, it requires a priori knowledge of the window length parameter which is set based on the channel's frequency selectivity (FS). As the channel's FS is not fixed and not a priori known, we propose a k-nearest neighbor-based machine learning algorithm to classify the FS and decide on the FDA's window length. A comparative theoretical analysis of the mean-squared error (MSE) is performed to prove the proposed CE scheme's effectiveness, validated through extensive simulations. The adaptive CE scheme is shown to yield a reduction in CE-MSE and improved bit error rates compared with the popular preamble-based CE schemes for FBMC-OQAM, without a priori knowledge of channel's frequency selectivity.
본 연구에서는 multitaper 기반의 스펙트럼 추정기법과 상태-공간 모델링 기반의 변수 추정 기법을 통합한 시간-주파수 분석 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 시간-주파수 분석에는 불확실성 원리에 의해 시간 해상도와 주파수 해상도 사이에 트레이드오프 문제가 발생한다. 트레이드오프 문제를 최적화하기 위해서 short-time Fourier transform(STFT)와 wavelet 기반의 알고리즘들이 제안되었다. 본 논문의 저자는 다른 대안으로 상태-공간 프레임워크를 기반으로 한 새로운 multitaper 스펙트럼 추정 방법을 제안하였다. 그러나 기존의 방법은 스펙트럼이 시간에 따라 변하지 않는 경우에 잘 동작하지만, dynamic하게 변할 경우 제대로 추정하지 못하는 문제점이 있다. 그래서 본 논문에서는 상태-공간 모델에 사용되는 상태 노이즈와 관찰 노이즈를 주기적으로 업데이트 하는 방법을 제안하고자 한다. 우리는 제안 알고리즘을 시뮬레이션 데이터를 사용하여 테스트 하였고, 시간에 따라 변하는 스펙트럼에 대해서도 잘 동작하는 것을 확인하였다.
This paper deals with optimal power allocation for channel estimation of orthogonal frequency-division multiplexing uplinks in time-varying channels. In the existing literature, the estimation of time-varying channel response in an uplink environment can be accomplished by estimating the corresponding channel parameters. Accordingly, the optimal power allocation studied in the literature has been in terms of minimizing the mean square error of the channel estimation. However, the final goal for channel estimation is to enable the application of coherent detection, which usually means high spectral efficiency. Therefore, it is more meaningful to optimize the power allocation in terms of capacity. In this paper, we investigate capacity with imperfect channel estimation. By exploiting the derived capacity expression, an optimal power allocation strategy is developed. With this developed power allocation strategy, improved performance can be observed, as demonstrated by the numerical results.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제6권4호
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pp.203-208
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2006
Channel estimation and data detection for OFDM systems over time- and frequency-selective channels are investigated. Relying on the complex exponential basis expansion channel model, a pilot-embedded channel estimation scheme with low computational complexity and spectral efficiency is proposed. A periodic pilot sequence is superimposed at a low power on information bearing sequence at the transmitter before modulation and transmission. The channel state information(CSI) can be estimated using the first-order statistics of the received data. In order to enhance the performance of channel estimation, we recover the transmitted data which can be exploited to estimate CSI iteratively. Simulation results show that the proposed method is suitable for doubly-selective channel estimation for the OFDM systems and the performance of the proposed method can be better than that of the Wiener filter method under some conditions. Through simulations, we also analyze the factors which can affect the system performances.
K-평균 클러스터링은 매우 널리 사용되고 있으나 유사도가 구면체 또는 타원체로 정의되어 각 클러스터가 볼록 집합 형태인 자료에는 좋은 결과를 주지만 그렇지 않은 경우에는 매우 형편 없는 결과를 나타낸다. 스펙트럴 클러스터링은 K-평균 클러스터링의 단점을 잘 보완해 줄 뿐아니라 여러 형태의 자료나 고차원 자료 등에 대해서도 좋은 결과를 나타내서 최근 인공 신경망 모형에 많이 이용되고 있다. 하지만, 개선되어야 할 단점도 여전히 많다. 본 논문에서는 스펙트럴 클러스터링에 대해 알기 쉽게 소개하고, 클러스터 갯수의 추정, 척도모수의 추정, 고차원 자료의 차원 축소 등 스펙트럴 클러스터링에 대한 최근의 연구 동향을 소개한다.
The wind-induced dynamic response of large-span flexible structures includes two important components-background response and resonant response. However, it is difficult to separate the two components in time-domain. To solve the problem, a relational expression of wavelet packet coefficients and power spectrum is derived based on the principles of digital signal processing and the theories of wavelet packet analysis. Further, a new approach is proposed for separation of the background response from the resonant response. Then a numerical example of frequency detection is provided to test the accuracy and the spectral resolution of the proposed approach. In the engineering example, the approach is applied to compute the power spectra of the wind-induced response of a large-span roof structure, and the accuracy of spectral estimation for stochastic signals is verified. The numerical results indicate that the proposed approach is efficient and accurate with high spectral resolution, so it is applicable for power spectral computation of various response signals of structures induced by the wind. Moreover, the background and the resonant response time histories are separated successfully using the proposed approach, which is sufficiently proved by detailed verifications. Therefore, the proposed approach is a powerful tool for the verification of the existing frequency-domain formulations.
Although there have been several attempts to estimate forest LAI using optical remote sensor data, there are still not enough evidences whether the NDVI is effective to estimate forest LAI, particularly in fully closed canopy situation. In this study, we have conducted a simple correlation analysis between LAI and spectral reflectance at two different settings: 1) laboratory spectral measurements on the multiple-layers of leaf samples and 2) Landsat ETM+ reflectance in the close canopy forest stands with fieldmeasured LAI. In both cases, the correlation coefficients between LAI and spectral reflectance were higher in short-wave infrared (SWIR) and visible wavelength regions. Although the near-IR reflectance showed positive correlations with LAI, the correlations strength is weaker than in SWIR and visible region. The higher correlations were found with the spectral reflectance data measured on the simulated vegetation samples than with the ETM+ reflectance on the actual forests. In addition, there was no significant correlation between the forest.LAI and NDVI, in particular when the LAI values were larger than three. The SWIR reflectance may be important factor to improve the potential of optical remote sensor data to estimate forest LAI in close canopy situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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