In this paper, we propose a noise estimation method for noise reduction. It is based on block and pixel-based noise estimation. We assume that an input image is contaminated by the additive white Gaussian noise. Thus, we use an adaptive Gaussian filter and estimate the amount of noise. It computes the standard deviation of each block and estimation is performed on pixel-based operation. The proposed algorithm divides an input image into blocks. This method calculates the standard deviation of each block and finds the minimum standard deviation block. The block in flat region shows well noise and filtering effects. Blocks which have similar standard deviation are selected as test blocks. These pixels are filtered by adaptive Gaussian filtering. Then, the amount of noise is calculated by the standard deviation of the differences between noisy and filtered blocks. Experimental results show that our proposed estimation method has better results than those by existing estimation methods.
In this paper, an iterative restoration algorithm from power spectral density with 1 bit sign information of real part of two dimensional Fourier transform of image corrupted by additive white Gaussian noise is proposed. This method is a modified version of image reconstruction algorithm from power spectral density. From the results of computer simulation with original 32 gray level imgae of 64x64 pixels, we can find that restorated image after each iteration converge to original image very fast, and SNR gain be at least 8[dB] after 10th iteration for corrupted image with additive white Gaussian noise.
디지털 정보화 시대의 사회로 발전함에 따라 수많은 전자통신장비들이 대중화 되고 있다. 그러나 통신장비간 신호 전송 과정에서 여러 가지 원인으로 잡음이 발생한다. 통신시스템에 발생하는 잡음에는 모든 주파수 대역에 고르게 분포하여 나타나는 백색 잡음이 대표적이다. 이러한 백색 잡음은 시스템의 오류를 일으켜 신뢰도를 저하시킨다. 따라서, 본 논문에서는 백색 잡음을 제거하기 위한 기존의 가우시안 필터, 메디언 필터, 알파 트림드 평균 필터, 최소/최대 필터를 구현, 각 필터들의 특성 및 성능을 서로 비교하였다.
이 논문은 무선통신 및 신호전송에 있어 가장 큰 장해가 되고 있는 잡음과 혼신이 신호에 미치는 영향을 분석하고 이로부터 신호검출이 가능한 범위를 찾기 위해 반도체 소자에 의한 확산잡음을 발생시켜 수신기에 주입한 결과 Random processes에 의한 Noise spectral density의 Level이 평균잡음세력과 신호 사이에서 error 발생의 원인이었으며 수신기의 threshold 전압이 기존신호에 섞인 white Gaussian Noise와 상호관계에 있음이 실험결과 확인되었다.
본 논문에서는 함정의 주요 식별인자인 천이소음을 측정하기 위하여 웨이브렛 패킷을 이용한 수중 배경잡음 및 외부 잡음을 제거하는 새로운 방법을 제안한다. 함정 천이소음은 해양환경 특성상 낮은 신호대 잡음비를 가지므로, 개별센서로 측정하기 위해서는 잡음 제거가 필수적으로 요구된다. 배경잡음을 제거하기 위해 웨이브렛 임계치를 각 노드에 일괄적으로 적용하는 기존의 잡음제거 방법은 다양한 외부 잡음이 존재하는 수중환경에서는 적합하지 못하다. 따라서 본 연구에서는 배경잡음 및 외부 잡음을 제거하기 위해 신호와 잡음을 구분하여 각 노드별 임계치를 차별 적용하며, 이러한 임계치에 따른 변형된 소프트임계처리법을 제안한다. 제안 기법의 타당성은 모의 시뮬레이션과 다중 개별센서를 이용한 해상실험을 통하여 확인한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권1호
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pp.54-60
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2021
Various digital devices were supplied throughout the Fourth Industrial Revolution. Accordingly, the importance of data processing has increased. Data processing significantly affects equipment reliability. Thus, the importance of data processing has increased, and various studies have been conducted on this topic. This study proposes a modified Gaussian filter algorithm based on a fuzzy membership function. The proposed algorithm calculates the Gaussian filter weight considering the standard deviation of the filtering mask and computes an estimate according to the fuzzy membership function. The final output is calculated by adding or subtracting the Gaussian filter output and estimate. To evaluate the proposed algorithm, simulations were conducted using existing additive white Gaussian noise removal algorithms. The proposed algorithm was then analyzed by comparing the peak signal-to-noise ratio and differential image. The simulation results show that the proposed algorithm has superior noise reduction performance and improved performance compared to the existing method.
Phase locked AM신호 검파방식에서는 위상고정회로를 사용하여 입력신호로부터 반송신호를 분리 재생시킨다. 입력잡음은 백색 Gaussian잡음이고, 전려제어발진기의 자유발진주파수와 입력반송신호주파수가 같다는 가정하에 위상고정회로의 동작특성을 해석하고, 본 검파방식의 신호대 잡음비를 정량적으로 고찰하였다. Phase locked AM신호 검파방식은 종래의 검파방식에 비해서 잡음의 영향을 적게 받게됨을 본 해석에서 알 수 있다. In the phase locked AM signal detection, phase locked loop is used to extract a synchronous carrier from an input AM signal. Under the assumption that input noise is white Gaussian and free-running frequency of voltage controlled oscillator is the same that of an input carrier, operational behaviours of phase locked loop is analyzed and signal to noise ratio of the detection is derived quentitatively. The results show that the phase locked AM signal detection method offers a higher degree of noise mmunity than conventional AM signal detections.
When modeling a sensor system mathematically, we assume that the sensor noise is Gaussian and white to simplify the model. If this assumption fails, the performance of the sensor model-based controller or estimator degrades due to incorrect modeling. In practice, non-Gaussian or non-white noise sources often arise in many digital sensor systems. Additionally, the noise parameters of the sensor model are not known in advance without additional noise statistical information. Moreover, disturbances or high nonlinearities often cause unknown sensor modeling errors. To estimate the uncertain noise and model parameters of a sensor system, this paper proposes an iterative batch calibration method using data-driven machine learning. Our simulation results validate the calibration performance of the proposed approach.
본 논문에서는 두 개의 사인파 신호의 위상 차이를 계산해 내기위한 개선된 위상 측정 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 두 개의 입력신호의 양자화된 샘플링 데이터를 사용하여 위상과 크기를 구해낸다. 측정 알고리즘의 중요 파라메타들은 몇개의 해석식으로 표현되기 때문에 위상을 계산하기 위해 필요한 연산량이 상당히 줄어들고 따라서 더 빠른 속도로 위상을 계산해 낼 수 있게 되었다. 또한 본 논문에서 제시한 알고리즘을 사용하여 입력신호의 한주기 전체를 샘플링할 경우에는 입력신호에 harmonic distortion이 발생하더라도 위상 측정 오차가 전혀 발생하지 않음을 수식으로 증명하였으며 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이를 확인하였다. 그리고 입력신호에 가우시안 백색 잡음(white gaussian noise)이 발생할 경우에 위상 측정 오차가 얼마나 발생하는 지에 대하여 여러 가지 관점에서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 분석하였다.
본 논문에서는 광대역 특성을 갖는 잡음 환경에서 전파 배경 잡음 측정 시스템의 효과적인 측정을 위한 백색 가우시안 잡음 대역 선정 방법을 제안한다. 산업기기들로부터 발생하는 인공 잡음은 주로 광대역으로 발생하는 임펄스성 잡음으로 현대 잡음 레벨 증가의 주 요소이다. 기존의 특이값 분해에 기반한 방법은 주로 백색 스펙트럼 성질에 기초하여 판별하는 방법으로 광대역 신호에 대하여 그 성능을 효과적으로 내지 못하는 단점이 있다. 제안된 방법은 특이값 분해 기반 방법을 가우시안 특성 기반 방법과 병행함으로써 광대역 환경에서도 백색 가우시안 잡음 대역을 효과적으로 판단할 수 있는 성능을 제공한다. 또한, 가우시안 특성 기반 방법으로써 신호강도 확률 분포 그래프 이용 방법이 갖고 있는 판정의 정확도를 개선하는 모델링을 통한 파라미터 추정 기반 방법을 제시하였다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위하여 실제 측정 시스템에서 획득한 데이터에 적용하여 제안 방법이 광대역 환경에서 기존의 방법에 비하여 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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