Let ${X(t) : 0 \leq t < \infty}$ be an almost surely continuous Gaussian process with X(0) = 0, E{X(t)} = 0 and stationary increments $E{X(t) - X(s)}^2 = \sigma^2($\mid$t - s$\mid$)$, where $\sigma(y)$ is a function of $y \geq 0(e.g., if {X(t);0 \leq t < \infty}$ is a standard Wiener process, then $\sigma(t) = \sqrt{t})$. Assume that $\sigma(t), t > 0$, is a nondecreasing continuous, regularly varying function at infinity with exponent $\gamma$ for some $0 < \gamma < 1$.
A finite dam under $P_{\lambda,;,T}^M-policy$ is considered, where the input of water is formed by a Wiener process subject to random jumps arriving according to a Poisson process. Explicit expression is deduced for the stationary distribution of the level of water. And the long-run average cost per unit time is obtained after assigning costs to the changes of release rate, a reward to each unit of output, and a penalty which is a function of the level of water in the reservoir.
위너-킨친 정리(Wiener-Khinchin)는 어떤 신호의 자기상관 함수(Autocorrelation)가 그 신호의 일율 분광띠(Power Spectrum)에 해당됨을 보이는 것으로써, 분광학 및 통신 공학에서 신호 처리와 관련된 매우 중요한 정리이다. 학부 실험실에서 이 정리를 시현하려면 상관기(Correlator)와 신호 처리 장비와 같은 비교적 고가의 장비가 요구되므로, 정리의 시현이 용이하지 않다. 근래에 들어 디지털 공학의 발전과 함께 보급되고 있는 디지탈 오실로스코프들은 측정 결과의 수치화와 그들에 관한 연산 기능이 포함되어 있어, 이 정리를 간단히 시현시킬 수 있다. 본고에서는 정리의 유도 과정에서 얻어지는 실험 이론과 함께 디지털 오실로스코프를 이용해서 이 정리를 시현시키는 방법을 소개한다. 1930년대에 소개된 정리를 다시 재조명하려는 이유는, 비록 정리가 오래전에 소개되었다고는 할지라도 구체적인 유도 과정이나 물리 분야와 관련된 내용들은 우리에게는 여전히 잘 알려져 있지 않기 때문이다. 유도 과정에서 교류 복소 총저항(Impedence) Z, 역율(Power Factor), 위너 분광곡선의 확장된 물리적 의미와 함께, 나아가, 흑체 복사에서 플랑크(M. Planck)의 양자화에 대한 배경이 자연스럽게 나타나므로, 일반물리학, 현대물리학, 분광학 및 물성실험 등과 관련된 강의에 참고가 될 수 있다고 생각된다.
본 논문에서는 저밀도 패리티 체크 (LDPC) 부호 기반인 직교 주파수 분할 다중 접속 시스템의 상향 전송에서의 반복 수신기법에 대하여 제안한다. 파일럿 심볼에 대한 위너 (Wiener) 필터링 기법을 적용하여 보다 효율적인 초기 채널 추정 성능을 이끌어 내며 위너 필터링 기법에 대한 복잡도를 감소하기 위해 채널의 변화 정도를 채널 상관 관계 값을 기준으로 몇 개의 구간으로 구분하여 미리 정한 위너 필터 계수 중에서 알맞은 위너 필터 계수를 정한다. 이를 바탕으로 저밀로 패리티 체크 부호의 복호 후의 결과를 활용하여 채널을 재추정하며 이 때의 채널 추정 오류에 대한 분산을 계산하여 데이터 심볼과 파일럿 심볼의 최대화율 결합을 이끌어낸다. 결합된 채널 추정 값을 통해 채널의 상관 관계를 다시 추정하며 그 결과에 따라 적절한 필터 계수를 선택한다. 모의 실험을 통하여 제안된 반복 수신기의 성능이 파일럿만을 활용하는 수신기에 비하여 우수한 성능을 나타내는 것을 확인한다.
A modulus of continuity on the increments of a two-parameter Gaussian process is obtained via estimating large deviation probability inequalities on the suprema of the Gaussian process.
In this paper, we study the generalized Fourier-Feynman transform (GFFT) for functions on the general Wiener space Ca,b[0, T]. We establish an explicit evaluation formula for the analytic GFFT of bounded cylinder functions on Ca,b[0, T]. We start by examining certain cylinder functions which belong in a Banach algebra of bounded functions on Ca,b[0, T]. We then obtain an explicit formula for the analytic GFFT of the bounded cylinder functions.
일반적으로 음성인식 시스템의 사용에 가장 저해되는 요소에는 배경 잡음을 들 수 있다. 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고, 이로 인해 사용 장소의 제약을 많이 받게 되는 이유가 된다. 이런 잡음의 영향을 해결하기 위해 본 논문에서는 음질 향상에 목적을 두고 신호단계에서부터 잡음성분을 제거하는 필터 중 FIR필터의 대역통과를 이용하여 일반적으로 사람의 음성 주파수 영역과 잡음 영역을 추출한 정보를 토대로 Wiener 필터를 구현, 그 성능을 향상하여, 전송되어지는 음성신호구간에서 잡음구간과 음성구간에 따라 잡음을 유연하게 처리하도록 구현하였다.
본 연구에서는, 웨이블릿 노이즈 감쇠에 고속 푸리에 역 변환을 포함하는 방법을 제안한다. 위너 필터링에 인자를 채용하여 역 필터링을 나타내고, 최적의 계수는 전체 평균 제곱 오차를 최소화하도록 선택된다. 위너 필터를 적용하기 위해, 손상된 그림에서 원 화상의 파워 스펙트럼을 계산한다. 위너 필터링은 역 필터링 처리를 포함하기 때문에 블링 필터가 반전되지 않을 때 노이즈는 확장한다. 큰 노이즈를 제거하려면 최고의 웨이블릿 임계값을 사용하여 노이즈를 제거하는 것이다. 웨이블릿 노이즈 감쇠 단계는 역 필터링 및 웨이블릿 기능으로 노이즈 감소로 구성된다. 실험결과는 전체 재생 성능 이상의 다른 방법을 능가하지는 않았다.
영상은 획득, 저장 그리고 전송 등의 처리과정에서 다양한 원인에 의해 훼손되며, 이러한 영상을 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 AWGN(additive white gaussian noise)에 의해 훼손된 영상을 복원하는 방법으로 평균 필터와 위너 필터가 있으며, 특히 평탄한 영역에서의 노이즈 제거에 평균 필터가 우수하다. 그러나 평균 필터는 영상의 특징을 고려하지 않으므로 에지 성분이 왜곡되어 평활화되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 평균 필터와 함께 에지 성분을 보존하면서 대조도 개선에 강한 위너 필터를 사용하여 각각 필터링한 후, 처리된 영상에 가중치를 설정하여 병렬처리하는 영상 복원 방법을 제안하였다.
멀티미디어와 관련한 소프트웨어 및 하드웨어의 기술적 발달로 인해 자료로부터 추출된 정보를 저장하거나 표현하는 수단으로써 영상이 사용되어지고 있다. 특히 유비쿼터스 환경에서는 이들 영상을 형성하고, 감지하며, 기록 및 전송하는 처리과정에서 다양한 원인으로 인해 노이즈(noise)가 부가된다. 이들 노이즈를 제거하기 위해 영상 복원에서는 각 노이즈 특성에 맞도록 적합한 필터링을 활용하게 된다. 뿐만 아니라 저해상도의 여러 영상들을 고해상도 영상으로 복원할 수 있는 방법 및 노이즈 혹은 훼손된 영상을 복원하는 다양한 방법과 기법들이 연구되고 있다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 및 의료 분야에 빈번히 발생될 수 있는 훼손된 영상으로부터 최적의 영상복원 매개변수를 적용하여 영상을 개선시키기 위한 방법으로, 사용자가 정의한 평균 필터와 위너 필터를 이용한 영상 개선 프로토타입 시스템을 구축하며, 구축된 시스템으로부터 훼손된 영상을 개선된 영상과 비교하여 노이즈의 특성과 개선된 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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