In this paper, we propose a novel approach to improve the performance of a voice activity detection(VAD) which is based on the adaptive band-partitioning with the likelihood ratio(LR). The previous method based on the adaptive band-partitioning use the weights that are derived from the variance of the spectral. In our VAD algorithm, the weights are derived from LR, and then the weights are incorporated with the entropy. The proposed algorithm discriminates the voice activity by comparing the weighted entropy with the adaptive threshold. Experimental results show that the proposed algorithm yields better results compared to the conventional VAD algorithms. Especially, the proposed algorithm shows superior improvement in non-stationary noise environments.
본 연구에서는 Landsat TM을 이용하여 연안해역의 수질을 모니터링하기 위해 현장에서 조사된 수중광학 측정자료를 Landsat TM 밴드에 적용하여 Landsat TM 밴드비율 알고리듬을 구성하였다. 수중광학 측정장치인 PRR(profiling reflectance radiometer)을 이용하여 획득된 수중 광 반사도를 Landsat TM 밴드 폭으로 보정한 후 현장에서 실측된 피그먼트와 통계적으로 분석하여 관계식을 도출하였다. 수중 광 반사도를 TM 밴드 1과 밴드 2 의 비율에 의한 알고리듬으로 구성하여 $Y=3.8352{\times}(R(band\;1)/R(band\;2))^{-2.1978}$ ($R^2$=0.7069)과 같은 관계식을 도출하였고, 밴드 1과 밴드 3의 비율에 의한 반사도와 피그먼트의 관계는 $Y=23.288{\times}(R(band\;1)/R(band\;3))^{-1.5243}$ ($R^2$=0.8062) 이다. 수면 위로 올라오는 광량과 TM의 레이디언스 값을 각각 구하여 대기효과 중의 Rayleigh 산란과 Mie 산란에 의한 대기중의 잡음비율을 파악하였으며, 연안해역의 조사지점에서 80% 이상의 대기잡음이 있음을 제시하였다. 본 연구에서 도출된 수중 광 알고리듬을 Landsat TM에서 수신된 영상신호에 적용하여 시화호와 연안해역의 수질을 정량적으로 분석하기 위해서는 수중 구성 성분들의 수중 광학 특성을 고려한 수중 알고리듬의 보정과 대기중의 잡음을 효율적으로 제거할 수 있는 대기보정기법의 적용이 요구된다.
본 연구에서는 시화호, 경기만, 천수만, 진해만에서 SeaWiFS 밴드영역을 가진 수중광학측정장비에 의해 얻어진 자료를 바탕으로 투명도 알고리듬이 구성되었다. 이를 현장관측치와 비교하여 가장 높은 상관계수를 나타내는 밴드를 찾았다. 수중광 반사도 밴드비율은 $R_{rs}$(490/665)의 밴드비율이 실측치와 가장 좋은 상관관계($R^2$=0.8188)를 나타냈다. 현장조사에 의해 얻어진 수중 광학 알고리듬을 위성자료에 적용하기 위해 SeaWiFS 보다 비교적 연안해역을 모니터링하기에 용이한 공간해상력을 가진 Landsat TM의 반사도 자료를 계산하고, 이를 동일시점의 현장관측자료와 비교하였다. 하지만, Landsat TM을 적용한 결과는 실측치와 낮은 상관관계를 나타냈고, 이에 대한 문제점을 제시하였다.
Hyperspectral cameras acquire reflectance values at many different wavelength bands. Dimensions tend to increase because spectral information is stored in each pixel. Several attempts have been made to reduce dimensional problems such as the feature selection using Adaboost and dimension reduction using the Simulated Annealing technique. We propose a novel material detection method that consists of four steps: feature band selection, feature extraction, SVM (Support Vector Machine) learning, and target and specific region detection. It is a combination of the band ratio method and Simulated Annealing algorithm based on detection rate. The experimental results validate the effectiveness of the proposed feature selection and band ratio method.
Orthogonal freqency division multiplexing (OFDM) is an attractive technique for achieving high-bit-rate wireless data transmission. However, the potentially large peak-to-average power ratio (PAPR) has limited its application; An OFDM signal with the large PAPR can cause power degradation (In-band distortion) and spectral spreading (Out-of-band distortion) by being clipped passing through a power amplifier. Thus, we propose the combining algorithm of Hadamard transform and phase shift, which is ascribed to the relation between the correlation of the IFFT input sequence function and PAPR. Extensive computer simulations show that the combining algorithm is an effective technique to reduce PAPR.
The common-source low noise amplifier(LNA) with inductive degeneration using a genetic algorithm is designed and tested for a down converter in an industrial, scientific and medical (ISM) band application and a wireless broadband internet service (WiBro). The genetic algorithm optimizes the reflection coefficients to be well matched the input and output ports between multistage transistor amplifiers, and it generates low voltage standing wave ratio as well as gain flatness of the amplifier. The stability and the gain flatness of the LNA have been improved by combining the matching circuits and the series feedback microstrip lines with inductive degeneration at common-source port. In the frequency range of ISM band and WiBro application operating at $2.3GHz{\sim}2.5GHz$, the measured power gain and maximum voltage standing wave ratio (VSWR) of the LNA are $41{\pm}0.5dB$ and 1.3, and the noise figure of the LNA is lower than 0.85dB. The above results are agreed well with the theoretical values of the amplifiers.
음성구간 검출은 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성구간과 비음성구간을 구분하는 과정으로 음성 향상을 위한 신호처리에서 매우 중요한 과정이다. 지금까지 음성구간 검출에 관한 많은 연구가 있었지만, 낮은 신호 대 잡음비 환경이나 자동차 잡음과 같은 시간에 따른 변화가 심한 잡음환경에서는 좋은 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 웨이브렛 밴드 엔트로피 기반의 앙상블 분산과 소프트 문턱치 기법을 이용한 새로운 음성구간 검출 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬의 성능을 비교 평가하기 위하여 자동차 잡음이 있는 다양한 신호 대 잡음비 환경에서 실험을 수행하였으며 실험결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용한 광대역 부배열 최적화 설계에 대해 기술하였다. 먼저 무한 주기 구조의 삼각 배열을 이용하여 광대역 복사 소자를 설계하였다. 너치 구조의 복사 소자로 정면 빔 조향 시 능동 반사 계수 -10 dB 이하를 만족하는 최대 및 최소 주파수 비가 약 2:1 정도로 광대역 특성을 가지고 있다. 이러한 광대역 배열 소자 1,100여개로 이루어진 안테나 구조의 부배열 최적화를 위해 유전 알고리즘을 이용하였다. 대조군인 규칙 부배열 안테나 구조와 비교해서 최적화(불규칙) 부배열 안테나 구조의 최대 부엽 준위가 4.5-5.5dB 정도 개선되었음을 확인하였다.
Narrow-band interference (NBI) from the coexisting narrow-band services affects the performance of ultra wideband (UWB) systems considerably due to the high power of these narrow-band signals with respect to the UWB signals. Specifically, IEEE 802.11a systems which operate around 5 GHz and overlap the band of UWB signals may interfere with UWB systems significantly. In this paper, we suggest a novel NBI suppression technique based on singular value decomposition (SVD) algorithm in time hopping UWB (TH-UWB) systems. SVD is used to approximate the interference which then is subtracted from the received signals. The algorithm precision and closed-form bit error rate (BER) expression are derived in the wireless multipath channel. Comparing with the conventional suppression methods such as a notch filter and a RAKE receiver, the proposed method is simple and robust and especially suitable for UWB systems.
Lee Sangmin;Won Jong Ho;Park Hyung Min;Hong Sung Hwa;Kim In Young;Kim Sun I.
대한의용생체공학회:의공학회지
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제26권3호
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pp.177-184
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2005
In this paper, we proposed a new hearing aid algorithm to improve SNR(signal to noise ratio) of noisy speech signal and speech perception. The proposed hearing aid algorithm is a multi-band loudness compensation based independent component analysis (ICA). The proposed algorithm was compared with a conventional spectral subtraction algorithm on behind-the-ear type hearing aid. The proposed algorithm successfully separated a target speech signal from background noise and from a mixture of the speech signals. The algorithms were compared each other by means of SNR. The average improvement of SNR by ICA based algorithm was 16.64dB, whereas spectral subtraction algorithm was 8.67dB. From the clinical tests, we concluded that our proposed algorithm would help hearing aid user to hear clearly a target speech in noisy conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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