본 논문에서는 내부 표본화 주파수와 핵심 대역 하향 표본화 비의 조정이 MPEG USAC의 전체 성능에 끼치는 영향을 다룬다. 여기서 내부 표본화 주파수는 실제 부호화될 때의 내부적인 표본화 주파수를 말한다. 핵심 대역 하향 표본화 비는 전체 부호화 대역폭에 대한 핵심 대역폭의 비를 나타낸다. 성능은 6개의 실험 음원에 대해 10명이 참가한 MUSHRA 검사를 통해 평가되었다. 실험에서는 기존의 1/2에 비해 1/3 혹은 1/4의 핵심 대역 하향 표본화 비를 사용하면 저전송률에서 부호화 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.
Bandpass sampling (BPS) techniques for the direct down-conversion of RF bandpass signals have become an essential technique for software defined radio (SDR), due to their advantage of minimizing the radio frequency (RF) front-end hardware dependency. This paper proposes an algorithm for finding the minimum BPS frequency for simultaneously down-converting multiple RF signals through full permutation over all the valid sampling ranges found for the multiple RF signals. We also present a scheme for reducing the computational complexity resulting from the large scale of the purmutation calculation involved in searching for the minimum BPS frequency. In addition, we investigate the BPS frequency allowing for the guard-band between adajacent down-converted signals, which help lessen the severe requirements in practical implementations. The performance of the proposed method is compared with those of other pre-reported methods to prove its effectiveness.
본 논문은 컬러 필터 어레이 (CFA) 영상에 대한 공동의 컬러보간(Demosaicking)과 임의 배율의 다운샘플링(arbitrary-ratio down sampling)알고리즘을 제시한다. 컬러보간은 단일 센서를 사용하는 다양한 영상 저장 시스템에서 영상 신호 처리 파이프 라인의 필수적인 부분이다. 또한, 스마트폰과 같은 소구경 카메라 시스템에서는 영상 센서에서 획득되는 고해상도 영상이 보다 작은 해상도의 영상으로 스크린에 다운샘플링되어 디스플레이 된다. 기존 방법에서는 이러한 과정들을 거치기 위해 "컬러보간 후 다운샘플링" 모듈의 순서대로 영상을 처리하게 된다. 하지만 이러한 독립적이고 순차적인 방법은 많은 메모리 소모와 계산량을 필요로 하게 되고, 또한 영상 처리 과정에서 아티팩트(artifact)가 발생하여 영상 디테일의 손상을 가져오게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 컬러보간과 다운샘플링을 동시에 동작하도록 하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법에서는 입력되는 컬러 필터 영상으로부터 고주파 및 저주파 성분으로 신호를 분해하는 방법에 기초하여 임의의 배율에서 컬러 필터 영상으로 역 사상(inverse mapping)을 하고 컬러보간 및 다운샘플링을 동시에 수행하게 된다. 제안하는 알고리즘은 종래의 기술보다 더 나은 영상 품질 성능을 나타내면서 동시에 보다 적은 계산량이 필요로 하는 것을 보여준다.
Digital decimation filters are used in various digital signal processing systems using ADCs, including digital communication systems and sensor network systems. When the sampling rate of digital data is reduced, aliasing occurs. So, an anti-aliasing filter is necessary to suppress aliasing before down-sampling the data. Since the anti-aliasing filter has to have a sharp transition band between the passband and the stopband, the order of the filter is very high. However, as the order of the filter increases, the complexity and area of the filter increase, and more power is consumed. Therefore, in this paper, we propose two types of decimation filters, focusing on reducing the area of the hardware. In both cases, the complexity of the circuit is reduced by applying the required down-sampling rate in two times instead of at once. In addition, CIC decimation filters without a multiplier are used as the decimation filter of the first stage. The second stage is implemented using a CIC filter and a down sampler with an anti-aliasing filter, respectively. It is designed with Verilog-HDL and its function and implementation are validated using ModelSim and Quartus, respectively.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권6호
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pp.372-381
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2014
This study examined a radar signal active cancelation technique, which is a theoretical way of achieving stealth by employing a baseband process that involves sampling the incoming hostile radar signal, analyzing its characteristics, and generating countermeasure signals to cancel out the linear-FM signal of the hostile radar signal reflected from the airborne target. To successfully perform an active cancelation, the effects of errors in the countermeasure signal were first analyzed. To generate the countermeasure signal that requires very fast and accurate processing, the down-sampling technique with the suboptimal maximum likelihood estimation (sMLE) scheme was proposed to improve the speed of the estimation process while preserving the estimation accuracy. The simulation results showed that the proposed down-sampling technique using a 2048 FFT size yields substantial power reduction despite its small FFT size and exhibits similar performance to the sMLE scheme using the 32768 FFT size.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권12호
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pp.4795-4815
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2020
Drone detection can be considered as a specific sort of small object detection, which has always been a challenge because of its small size and few features. For improving the detection rate of drones, we design a Deeper SSD network, which uses large-scale input image and deeper convolutional network to obtain more features that benefit small object classification. At the same time, in order to improve object classification performance, we implemented the up-sampling modules to increase the number of features for the low-level feature map. In addition, in order to improve object location performance, we adopted the down-sampling modules so that the context information can be used by the high-level feature map directly. Our proposed Deeper SSD and its variants are successfully applied to the self-designed drone datasets. Our experiments demonstrate the effectiveness of the Deeper SSD and its variants, which are useful to small drone's detection and recognition. These proposed methods can also detect small and large objects simultaneously.
3차원 비디오 전송에 있어서, 렌더링에 사용되는 깊이 맵은 압축 효율을 위하여 일반적으로 낮은 해상도로 다운샘플링 되어 전송된다. 이때, 다운샘플링 과정에서 발생하는 오류는 디코딩 후의 적절한 업샘플링 기법을 통하여 효과적으로 복구할 수 있다. 하지만 기존의 연구들은 이러한 오류를 줄이기 위하여 여러 업샘플링 기법에 대해서만 초점이 맞춰져 있었다. 본 논문에서는 사람의 인지적인 화질을 보다 제고시키기 위하여 동적인 객체와 정적인 배경에 서로 다른 다운샘플링 비율을 적용시키는 새로운 하이브리드 깊이 맵 다운샘플링 기법을 제안한다. 실험적인 결과는 제안하는 방법이 시각적인 품질과 PSNR 측면에서의 이득이 있음을 보여준다. 또한 제안하는 방법은 여러 업샘플링 기법들과 호환이 가능하다.
Equivalent-time sampling can improve measurement or sensing systems because it enables a broader frequency band and higher delay resolution for periodic signals with lower sampling rates than a Nyquist receiver. Meanwhile, a digital down-conversion (DDC) technique can be implemented using a straightforward radio frequency (RF) circuit. It avoids timing skew and in-phase/quadrature gain imbalance instead of requiring a high-speed analog-to-digital converter to sample an intermediate frequency (IF) signal. Therefore, when equivalent-time sampling and DDC techniques are combined, a significant synergy can be achieved. This study provides a parameter design methodology for optimal equivalent-time sampling using DDC.
이 논문에서는 다상 다운 샘플링 (Polyphase down sampling)에 기반 한 다중 부호화 기법 (multiple description coding)을 H.264 동영상 기술에 적용한 기술을 제시한다. 먼저 입력된 원 매크로블록에 대해서, 움직임 보상된 잔여 매크로블록을 계산한다. 제안하는 기술은 이 잔여 매크로블록을 DCT, 양자화, 엔트로피 부호화 과정을 거쳐 부호화화는 H.264 동영상 부호화 기술에 있어서 DCT 처리 이전에 다상 다운 샘플링을 적용하여 하나의 매크로블록을 4 개의 기술(description)로 나누어 각각을 부호화한다. 복호화에 있어 4 개의 기술이 모두 수신되면, 원래의 영상을 완전히 복호하고, 일부 기술이 수신되지 않으면, 에러 없이 수신된 기술로부터 보간법에 의해 원래의 영상과 유사한 영상을 복호한다. 모의실험은 JVT SVC(Scalable Video Coding) 표준화를 위한 9 개 시험 동영상 전체에 대해 다양한 패킷 손실 형태의 환경에서 수행 되었다. 실험 결과는 제안된 방법이 H.264 기반의 슬라이스 그룹 맵에 기반 한 에러 숨김 방법보다 0.5-5 dB 향상된 성능을 보여주었다.
The variation of sampling errors was characterized using the Waymire-Gupta-Rodriguez-Iturbe multi-dimensional rainfall model(WGR model). The parameters used for this study are those derived by Jung et al. (2000) for the Han River Basin using a genetic algorithm technique. The sampling error problems considered are those for using raingauge network, satellite observation and also for both combined. The characterization of sampling errors was done for each month and also for the downstream plain area and the upstream mountain area, separately. As results of the study we conclude: (1) The pattern of sampling errors estimated are obviously different from the seasonal pattern of monthly rainfall amounts. This result may be understood from the fact that the sampling error is estimated not simply by considering the rainfall amounts, but by considering all the mechanisms controlling the rainfall propagation along with its generation and decay. As the major mechanism of moisture source to the Korean Peninsula is obviously different each month, it seems rather normal to provide different pattern of sampling errors from that of monthly rainfall amounts. (2) The sampling errors estimated for the upstream mountain area is about twice higher than those for the down stream plain area. It is believed to be because of the higher variability of rainfall in the upstream mountain arean than in the down stream plain area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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