본 논문에서는 노이즈에 대한 사전 정보 없이 단일 왜곡 영상으로부터 노이즈 매개 변수를 예측하고, 예측된 매개변수를 이용한 고속 노이즈 검출 및 제거하는 기법에 대해 제안한다. 왜곡 영상의 국부 통계를 이용하여 예측된 노이즈 매개 변수는 노이즈 검출기를 위한 사전 제약 조건으로 활용되며, 상기 제약 조건은 1차 마르코프 랜덤 장과 결합하여 노이즈 검출기를 구성하게 된다. 더불어 노이즈 검출 과정에서 설정된 제약 조건 및 매개 변수를 기반으로 복원 영상의 완화도를 제어하기 위한 가변 필터 차수의 가중치 기반 적응 노이즈 제거 필터를 제안한다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 우수성을 검증할 수 있었다.
Weighted Least Square(W.L.S.)알고리즘을 통한 계수식별 이론과 출력 증차를 최소로 하기위해 한단계 앞서서 제어입력을 결정하는 제어이론을 결수한 기준 모델 통용제어를 응용한 연료펌프 시스템을 설계하였다. 시스템의 성능에 관계되는 샘플링 이기 7, 비중계수 공및 State Yarlable Filter(5. Y. F.)의 릴터계수의 값은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 결정했으며, 특히 주독온도의 변화로 인해 연료의 점성도가 변하므로서 공정의 동특성을 나타내는 공량계수가 변하는 것에 대한 제어시스템의 적응도를 레팔레이션(regu lation)과 추종(tracking)관점에서 고찰하였다.
Jeong, Tae-Gweon;Pan, Bao-Feng;Njonjo, Anne Wanjiru
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2015년도 추계학술대회
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pp.53-54
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2015
The maritime industry is expanding at an alarming rate and as such there is a perpetual need to improve situation awareness in the maritime environment using new and emerging technology. Tracking is one of the numerous ways of enhancing situation awareness by providing information that may be useful to the operator. The tracking system described herein comprises determining existing states of own ship, state prediction and state compensation caused by random noise. The purpose of this paper is to analyze the process of tracking and develop a tracking algorithm by using ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ tracking filter under a random noise or irregular motion for use in a warship. The algorithm involves initializing the input parameters of position, velocity and course. The actual positions are then computed for each time interval. In addition, a weighted difference of the observed and predicted position at the nth observation is added to the predicted position to obtain the smoothed position. This estimation is subsequently employed to determine the predicted position at (n+1). The smoothed values, predicted values and the observed values are used to compute the twice distance root mean square (2drms) error as a measure of accuracy of the tracking module.
최근 대부분의 보급형 CCD/CMOS 영상 센서는 크기와 비용을 줄이기 위해 한 가지 색상만 선택적으로 통과시키는 CFA(Color Filter Array)를 사용한다. 따라서 원래의 컬러 영상을 복원하기 위하여 패턴인식이나, 정규화 등을 이용한 많은 알고리즘이 제안되었으나, 지엽적인 색상오류, zipper 효과 등의 오류를 충분히 제거하지 못하고 있다. 본 논문에서는 전체 영상의 PSNR 뿐 아니라 주관적인 화질에 영향을 주는 에지 부분에서의 오류를 줄이기 위하여, 기존에 제시되었던 방법인 POCS(Projection Onto Convex Sets) 알고리즘을 기반으로 에지 가중치를 적응적으로 적용하였다. 그 결과 강한 에지 부분에서 보다 효율적인 컬러복원을 할 수 있었다.
영상처리는 사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 응용분야가 점차 다양해지고, 중요한 분야로 각광 받고 있다. 특히, 영상에 첨가되는 잡음을 제거하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해, 영상에 발생한 잡음을 이웃 화소로 대체하는 동시에 에지 보존을 위해 국부 마스크의 방향에 따른 가중치 필터로 처리하는 영상 복원 필터를 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.2879-2899
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2021
The tone reservation (TR) scheme is an attractive method to reduce peak-to-average power ratio (PAPR) in the filter bank multicarrier with offset quadrature amplitude modulation (FBMC-OQAM) systems. However, the high PAPR of FBMC signal will severely degrades system performance. To address this issue, a cyclic shift based TR (CS-TR) scheme with embedding side information (SI) is proposed to reduce the PAPR of FBMC signals. At the transmitter, four candidate signals are first generated based on cyclic shift of the output of inverse discrete Fourier transform (IDFT), and the SI of the selected signal with minimum peak power among the four candidate signals is embedded in sparse symbols with quadrature phase-shift keying constellation. Then, the TR weighted by optimal scaling factor is employed to further reduce PAPR of the selected signal. At the receiver, a reliable SI detector is presented by determining the phase rotation of SI embedding symbols, and the transmitted data blocks can be correctly demodulated according to the detected SI. Simulation results show that the proposed scheme significantly outperforms the existing TR schemes in both PAPR reduction and bit error rate (BER) performances. In addition, the proposed scheme with detected SI can achieve the same BER performance compared to the one with perfect SI.
영상 처리 시스템의 신호는 전송과정에서 여러 가지 원인으로 열화가 발생된다. 열화는 영상 신호에 잡음이 첨가되는 것이며 열화를 발생시키는 대표적이 잡음에는 salt and pepper 잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해, 국부 마스크을 8방향으로 세분화하여 각 방향의 화소 변화에 따라 가중치를 적용하여 처리하는 영상 복원 필터를 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.
영상 처리는 영상 획득, 전처리, 영역화, 인식의 단계를 거치게 되며, 영상은 데이터 전송과정이나 테이터의 획득과정 및 데이터의 처리과정에서 잡음에 의해 쉽게 훼손된다. 이러한 과정에서 발생되는 잡음으로 대표적인 것이 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이다. 이러한 잡음을 제거하는 기존의 필터링 방법들 중에는 공간적인 처리 기법으로 평균필터, 메디안필터, 가중필터, cheikh 필터 그리고 이규철 필터 등이 있었지만 많은 연구들이 임펄스 잡음의 제거에 치우쳐져 있고, 비교적 가우시안 잡음의 제거에 대한 연구는 미비한 편이다. 본 논문에서는 가우시안 잡음의 제거를 위해서는 부분 집합의 평균 정보와 메디안 방법을 이용한 부분 집합 평균 메디안 필터를 제시한다. 이 방법에서도 고려되는 윈도우의 크기는 3$^{*}$ 3를 적용하였다. 먼저 해당 윈도우내 픽셀을 중심픽셀 및 근접한 픽셀을 포함하여 4픽셀로 구성되는 4개의 부분집합으로 구성한 후, 각각의 평균을 구하고 여기서 구해진 4 부분집합의 평균값에 대한 정보와 중심 픽셀의 값과 함께 정렬을 하여 메디안 값을 구하는 방법이다. 이를 통해 가우시안을 기존의 방법보다 더 효율적으로 제거 할 수 있었다. 제시된 알고리즘은 Sun Ultra 2에서 ANSI C 언어를 사용하여 테스트되었으며, 기존의 필터 방법과의 제시된 필터 방법간의 PSNR, MSE, RMSE 값의 비교를 통해 비교 영상과 잡음들에서의 필터 성능과 효과를 제시하였다.
본 논문에서는 서브밴드 기법을 이용한 다중채널 능동소음제어 알고리즘을 제안하였다. 제안된 서브밴드 제어 기법은 3차원 폐공간에서의 능동소음제어서 가장 문제가 되는 계산량을 줄이고 성능올 향상시키기 위한 방법으로, 소음신호를 여러 개의 주파수 밴드로 분할하여 병렬 처리함으로서 원하는 주파수 범위의 소음을 효과적으로 제거할 수 있어 기존의 알고리즘 보다 낮은 차수의 적웅필터를 사용할 수 있다. 적용필터 알고리즘으로 서브밴드로 나펀 기준입력 대신에 오차신호를 perfiltering하는 adjoint LMS 알고리즘을 적용하여 전체적인 계산량의 감소를 이룰 수 있었으며, 성능 향상올 위하여 기존의 하이브리드 제어기법을 변형하여 전향제어기와 궤환제어기의 특성을 가중적으로 갖는 하이브리드 제어기법올 광대역 소음제어 시스템에 적용하여 우수한 소음제거특성과 시스템의 높은 안정성올 얻었다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존의 알고리즘과 비교하였다.
PURPOSES : This study is to predict the Sound Pressure Level(SPL) obtained from the Noble Close ProXimity(NCPX) method by using the Extended Kalman Filter Algorithm employing the taylor series and Linear Regression Analysis based on the least square method. The objective of utilizing EKF Algorithm is to consider stochastically the effect of error because the Regression analysis is not the method for the statical approach. METHODS : For measuring the friction noise between the surface and vehicle's tire, NCPX method was used. With NCPX method, SPL can be obtained using the frequency analysis such as Discrete Fourier Transform(DFT), Fast Fourier Transform(FFT) and Constant Percentage Bandwidth(CPB) Analysis. In this research, CPB analysis was only conducted for deriving A-weighted SPL from the sound power level in terms of frequencies. EKF Algorithm and Regression analysis were performed for estimating the SPL regarding the vehicle velocities. RESULTS : The study has shown that the results related to the coefficient of determination and RMSE from EKF Algorithm have been improved by comparing to Regression analysis. CONCLUSIONS : The more the vehicle is fast, the more the SPL must be high. But in the results of EKF Algorithm, SPLs are irregular. The reason of that is the EKF algorithm can be reflected by the error covariance from the measurements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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