의료영상의 화질이 진단의 정확성에 중요한 요소이다. 그러므로 의료영상의 화질을 향상시킬 수 있는 방법들이 연구되어져 왔다. 그 중에서 주파수 도메인 필터가 영상의 화질을 향상시킬 수 있는 강력한 도구이다. 본 논문에서는 X선 의료영상에 기존의 고주파통과 필터에 최적값을 적용해서 에지영역을 개선하였고, 결과영상에 기존의 고주파 강조 필터에 최적값을 사용하여 에지영역 및 평탄영역의 대비를 향상시켰다. 마지막으로, 최소평균제곱오차필터를 사용해서 결과영상에 잡음을 최소화했다. 결과적으로, 제안된 방법이 기존 필터들에 비해서 영상의 대비와 에지부분들을 향상시켰으며, 더불어 잡음제거의 효과를 보였다.
최근 정보통신 기술의 발달로 인하여 데이터의 양이 점차 증가하고 있으며, 이에 대한 처리와 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 주어진 집합 내에 특정 개체의 존재여부를 알기위해 사용되고 있는 블룸필터는 데이터의 공간 활용에 매우 유용한 구조이다. 본 논문에서는 블룸필터에서 발생될 수 있는 오류 확률을 소개한다. 특히 실험실적 분석방법에 의하여 수정된 긍정오류 확률에 대한 일반식을 유도한다. 마지막으로 지금까지 사용되고 있는 블룸필터에 대한 긍정오류확률식과 이에 대한 관련논문을 이용하여 비교, 분석한다.
Njonjo, Anne Wanjiru;Pan, Bao-Feng;Jeong, Tae-Gweon
한국항해항만학회지
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제41권5호
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pp.269-276
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2017
"Tracking" here refers to the estimation of a moving object with some degree of accuracy where at least one measurement is given. The measurement, which is the sensor-obtained output, contains systemic errors and errors that are due to the surrounding environment. Tracking filters play the key role of the target-state estimation after the updating of the tracking system; therefore, the type of filter that is used for the conduction of the estimations is crucial in the determining of the reliability of the updated value, and this is especially true since the performances of different filters vary when they are subjected to different environmental and initial conditions. The purpose of this paper is the conduction of a comparison between the performances of the ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter and the Kalman filter regarding an ARPA-system tracking module that is used on board high-dynamic warships. The comparison is based on the capability of each filter to reduce noise and maintain a stable response. The residual error is computed from the difference between the true and predicted positions and the true and estimated positions for the given sample. The results indicate that the tracking accuracy of the Kalman filter is higher compared with that of the optimal ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter; however, the response of the optimal ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter is more stable.
As a preliminary effort to establish a data assimilative ocean forecasting system, we reviewed the theory of the Ensemble Kamlan Filter (EnKF) and developed practical techniques to apply the EnKF algorithm in a real ocean circulation modeling system. To verify the performance of the developed EnKF algorithm, a wind-driven double gyre was established in a rectangular ocean using the Regional Ocean Modeling System (ROMS) and the EnKF algorithm was implemented. In the ideal ocean, sea surface temperature and sea surface height were assimilated. The results showed that the multivariate background error covariance is useful in the EnKF system. We also tested the sensitivity of the EnKF algorithm to the localization and inflation of the background error covariance and the number of ensemble members. In the sensitivity tests, the ensemble spread as well as the root-mean square (RMS) error of the ensemble mean was assessed. The EnKF produces the optimal solution as the ensemble spread approaches the RMS error of the ensemble mean because the ensembles are well distributed so that they may include the true state. The localization and inflation of the background error covariance increased the ensemble spread while building up well-distributed ensembles. Without the localization of the background error covariance, the ensemble spread tended to decrease continuously over time. In addition, the ensemble spread is proportional to the number of ensemble members. However, it is difficult to increase the ensemble members because of the computational cost.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권5호
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pp.1316-1332
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2012
Formation flying is an important technology that enables high cost-effective organization of outer space aircrafts. The ad-hoc wireless network based on direct-sequence ultra-wideband (DS-UWB) techniques is seen as an effective means of establishing wireless communication links between aircrafts. In this paper, based on the theory of matched filter and error bits correction, a hybrid detection algorithm is proposed for realizing multiuser detection (MUD) when the DS-UWB technique is used in the ad-hoc wireless network. The matched filter is used to generate a candidate code set which may contain several error bits. The error bits are then recognized and corrected by an novel error-bit corrector, which consists of two steps: code mapping and clustering. In the former step, based on the modified optimum MUD decision function, a novel mapping function is presented that maps the output candidate codes into a feature space for differentiating the right and wrong codes. In the latter step, the codes are clustered into the right and wrong sets by using the K-means clustering approach. Additionally, in order to prevent some right codes being wrongly classified, a sign judgment method is proposed that reduces the bit error rate (BER) of the system. Compared with the traditional detection approaches, e.g., matched filter, minimum mean square error (MMSE) and decorrelation receiver (DEC), the proposed algorithm can considerably improve the BER performance of the system because of its high probability of recognizing wrong codes. Simulation results show that the proposed algorithm can almost achieve the BER performance of the optimum MUD (OMD). Furthermore, compared with OMD, the proposed algorithm has lower computational complexity, and its BER performance is less sensitive to the number of users.
지진에 관한 지반가속도 기록이나 동적실험에서 계측된 가속도 기록에는, 가속도계의 응답특성, A/D변환기의 성능 및 수치화 과정, 그리고 기록계의 특성 등으로 여러 가지 오차가 포함된다. 이들 오차들은 데이터 해석이나 동적해석시 왜곡된 결과를 유발시킨다. 본 연구에서는 가속도 기록에 포함된 오차를 효율적으로 보정하는 방법을 제안하였다. 제안된 오차보정방법은 다음과 같이 4단계로 나뉘어 진행된다; 1) 보간법을 이용하여 보정에 적절한 데이터를 만든다, 2) 저주파와 고주파 성분이 주를 이루는 수치화 오차를 band-pass필터를 이용하여 제거한다, 3) 가속도계의 특성으로 인한 오차들을 보정한다, 4) 보정된 기록을 적분하여 속도와 변위를 얻는다. 현재 band-pass 필터로는 FIR필터나 IIR필터가 주로 이용되고 있는 데 초기데이터의 왜곡, 위상의 변화, 계산량의 과다와 같은 문제점들을 가지고 있다. 제안된 오차보정방법은 이들 필터의 여러 문제점을 개선하였으며, Fourier 변환의 특성을 이용하여 미분과 적분을 수행함으로써 가속도계의 특성으로 인한 오차의 보정과 속도 및 변위 계산의 정확성을 높였다.
As an alternative navigation system for the non-GNSS (Global Navigation Satellite System) environment, a new type of DBRN (DataBase Referenced Navigation) which applies both gravity gradient and terrain, and combines filter-based algorithm with profile matching was suggested. To improve the stability of the performance compared to the previous study, both centralized and decentralized EKF (Extended Kalman Filter) were constructed based on gravity gradient and terrain data, and one of filters was selected in a timely manner. Then, the final position of a moving vehicle was determined by combining a position from the filter with the one from a profile matching. In the simulation test, it was found that the overall performance was improved to the 19.957m by combining centralized and decentralized EKF compared to the centralized EKF that of 20.779m. Especially, the divergence of centralized EKF in two trajectories located in the plain area disappeared. In addition, the average horizontal error decreased to the 16.704m by re-determining the final position using both filter-based and profile matching solutions. Of course, not all trajectories generated improved performance but there is not a large difference in terms of their horizontal errors. Among nine trajectories, eights show smaller than 20m and only one has 21.654m error. Thus, it would be concluded that the endemic problem of performance inconsistency in the single geophysical DB or algorithm-based DBRN was resolved because the combination of geophysical data and algorithms determined the position with a consistent level of error.
We introduce the error models for an attitude determination system(ADS) with gyroscopes and stellar sensor. The ADS error models are derived according to the definition of the reference frame and of the attitude error. The equivalent error models applicable to the attitude determination system with large attitude errors are presented. The simulation results show that the proposed error models improve performance of the attitude determination system.
This paper investigates noise reduction performance and performs convergence analysis of a Variable Error Data Normalized Step-Size Least Mean Square(VEDNSS LMS) algorithm. Adopting VEDNSS LMS results in higher system complexity, but noise is reduced providing fast convergence speed Mathematical analysis demonstrates that tap coefficient misadjustment converges. This is confirmed by computer simulation with the proposed algorithm.
As the computerized methods and equipments In nuclear medicine imaging increases, quantitative information is needed on the single photon emission computed tomographic Images as well as on the conventional nuclear medicine images. In this paper, the authors investigated the effect of several clinician - friendly reconstrution filters on the resultant transverse slices of backprojected Profiles of radioisotope distribution from the Quantitative point of view, and reduced the filter parameters such as cutoff frequency and order of filter which are neces mary to minimize the quantification error using computer-generated phantoms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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