In this study, we examine the applicability of an artificial neural network(ANN) for filtering underwater random noise and for identifying underlying signals taken from noisy environment. The approach is to find a way of compressing the input data and then decompressing it using an ANN as in image compressing process. It is well known that random signal is hard to compress while ordered information is not. The use of a limited number of processing elements(PEs) in the hidden layer of an Ann ensures that some of the noise would be removed in the reconstruction process. Two types of the signals, synthesized and measured, are used to examine the effectiveness of the ANN-based filter. After training process is completed, the ANN successfully extracts the underlying signals form the synthesized or measured noisy signals. In particular, compared with the results form without filtering or moving averaged, the ANN-based filter gives much better spectrograms to identify underlying signals from the measured noisy data. This filtering process is achieved without using and kind of highly accurate signal processing technique. More experimentation needs to be followed to develop the ANN-based filtering technique to the level of complete understanding.
환자의 상태 및 심장 질환 등의 진단에 있어 매우 중요한 정보신호는 심전도 신호이며, 많은 잡음이 혼입되어 있기 때문에 잡음 신호의 필터링이 매우 어렵고 잘못된 신호처리는 심전도 신호의 왜곡을 가져올 수 있다. 심전도 신호의 잡음을 필터링하기 위해 기존의 방법은 다 단계 형태로 필터를 구성하여 처리하기 때문에 신호처리 구조가 복잡하고 연산 량이 많아 처리속도가 느려진다. 이러한 문제를 개선하기 위해 인공지능의 한 기법인 RBF 신경회로망을 이용하여 간단한 구조로 심전도 신호의 필터링 방법을 제안하고, 실험한 결과 우수한 성능을 얻었다.
The modified Wiener filtering method is proposed for effective noise suppression in edge region of images corrupted by additive white gaussian noise. Although the pixels classified as a edge region in the conventional Wiener filter have lots of noise components, the conventional Wiener filler cannot remove noise effectively due to the preserving of edges. To reduce noise well in edge region, we modify filter coefficients of the conventional Wiener filter The modified filter coefficients increase in noise suppression effect In edge region, while they preserve edges for strong edge region. From simulation $(256{\time}256$ size, 256 graylevel images) filtered images by the proposed method show much improved subjective image quality with some improved peak signal-to-noise ratio compared to those by the conventional Wiener filtering.
The modified Wiener filtering method is proposed for effective noise suppression in edge region of images corrupted by additive white gaussian noise. Although the pixels classified as a edge region in the conventional Wiener filter have lots of noise components, the conventional Wiener filter cannot remove noise effectively due to the preserving of edges. To reduce noise well in edge region, we modify filter coefficients of the conventional Wiener filter. The modified filter coefficients increase in noise suppression effect in edge region, while they preserve edges for strong edge region. From simulation (256${\times}$256 size, 256 graylevel images) filtered images by the proposed method show much improved subjective image quality with higher peak signal-to-noise ratio compared to those by the conventional Wiener filtering.
Lee, Jong Mi;Jee, Dong-Woo;Kim, Byungsub;Park, Hong-June;Sim, Jae-Yoon
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제15권3호
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pp.342-348
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2015
This paper presents a 1.9-GHz digital ${{\Delta}{\Sigma}}$ fractional-N PLL with a finite impulse response (FIR) filter embedded for noise suppression. The proposed digital implementation of FIR provides a simple method of increasing the number of taps without complicated calculation for gain matching. This work demonstrates 32 tap FIR filtering for the first time and successfully filtered the in-band phase noise generated from delta-sigma modulator (DSM). Design considerations are also addressed to find the optimum number of taps when the resolution of time-to-digital converter (TDC) is given. The PLL, fabricated in $0.11-{\mu}m$ CMOS, achieves a well-regulated in-band phase noise of less than -100 dBc/Hz for the entire range inside the bandwidth of 3 MHz. Compared with the conventional dual-modulus division, the proposed PLL shows an overall noise suppression of about 15dB both at in-band and out-of-band region.
4차 산업혁명과 각종 통신매체의 발전에 힘입어 다양한 분야에서 무인화와 자동화가 급속도로 진행되고 있다. 특히 스마트팩토리와 자율주행기술 및 지능형 CCTV와 같은 분야에서는 높은 수준의 영상처리 기술이 요구되고 있다. 이에 따라 영상을 기반으로 동작하는 시스템에서 전처리 과정에 대한 중요성이 높아지고 있으며, 영상의 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘이 주목받고 있다. 본 논문에서는 복합잡음 환경에서 잡음판단과 분할마스크를 사용한 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력 영상의 화소값을 대상으로 잡음판단을 진행하여 필터링에 적합한 분할마스크를 스위칭하여 최종출력을 계산한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 필터 알고리즘과 결과영상을 비교하여 평가하였다.
In this presentation, a power-based spatial filtering procedure with application to spherical acoustical holography is presented. Planar and cylindrical holography are the most widely used amongst the various nearfield acoustical holography techniques. However, when the geometry of a source is similar to a sphere. spherical holography may yield better results than other types of holography since there are no errors due to truncation of the sound field in the spherical case. (omitted)
최근 터치 디스플레이를 내장한 모바일 기기의 사용이 증가하고 있다. 터치 디스플레이 기기는 터치 신호의 정확도와 반응 속도가 매우 중요하기 때문에 터치 신호에 포함된 잡음을 빠르고 정확하게 제거할 수 있는 기법이 필요하다. 본 논문은 신호의 움직임을 고려한 칼만 필터링을 이용해 터치 잡음을 제거하는 기법을 제안한다. 먼저, 효과적인 칼만 필터링을 위해 입력 신호를 프리엠퍼시스함으로써, 일반적으로 값이 큰 터치 신호는 더욱 값을 키우고, 일반적으로 값이 작은 잡음은 값을 더욱 감소시킨다. 다음으로, 터치 포인트의 수직 라인을 따라 잡음이 발생하는 터치 패널 고유의 특징을 이용하여 신호의 움직임 유무를 검출한다. 그래서 움직임이 있다고 판단되는 경우에만 추가적으로 움직임 추정을 수행한다. 우리는 움직임 추정 시 터치 신호가 존재하는 주변 영역만을 이용하여 전체 영역에 대해 움직임을 추정할 때보다 75%의 연산량을 감소시킨다. 마지막으로 칼만 필터링을 수행한다. 실험 결과는 제안 기법이 양방향 필터, NLM 등의 기존 기법보다 터치 신호의 크기는 유지 혹은 증가시키며 주변 잡음들을 충분히 완화시킴으로써 올바른 터치 인식이 되는 효과를 가짐을 보였다. 또한 제안 기법은 기존 기법 대비 적은 연산량으로 효과적인 잡음 제거를 나타내었다.
임펄스 잡음 제거 기법들에서 윈도우의 크기는 매우 중요한데, 보통 잡음의 밀도에 따라 적당한 크기의 윈도우를 사용한다. 이때 윈도우가 너무 작으면 잡음을 충분히 제거하지 못하며, 너무 크면 영상 내의 에지나 미세한 형태를 제대로 복원하지 못하고 흐릿하게 만들 수 있다. 또한 잡음이 있는 중앙 화소를 복원하기 위해 이러한 윈도우 내의 모든 화소들이 이용된다. 본 논문에서는 이러한 기존 방법과 달리 작은 크기의 윈도우를 사용하고 잡음이 없이 깨끗한 화소만을 사용하여 임펄스 잡음을 제거하는 새로운 반복적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 모든 잡음 화소가 새로 계산된 추정치로 대체될 때까지 반복된다. 잡음 화소에 대해 최적의 값을 유추하기 위해 제안된 방법에서는 무잡음 화소를 이용한 유전자 프로그래밍 (GP) 기반의 추정자를 제안하는데, 이것은 윈도우 내의 무잡음 화소와, 산술 연산자 및 랜덤 상수들로 이루어진다. 실험을 통해 제안된 방법이 영상 내의 미세한 형태들을 잘 유지하면서 임펄스 잡음을 효과적으로 제거할 수 있음을 알 수 있었는데, 특히 심하게 잡음이 가해진 데이터의 복원에 매우 효과적임을 알 수 있었다.
Autoregressive moving average(ARMA) model which is a time domain parametric modeling method is implemented for modeling and reproducing characteristics of exhaust noise of an automobile in various RPM range. Experiments have been carried out using 9 set of exhaust noise signals measured at 1,000-3,000 RPM range. Characteristics of sampled signals were estimated using ARMA modeling and Akaike's FPE(final prediction error) criterion to define exact model structure and for model validation. The digital filter consisted of the esitmated ARMA(70,1) model parameters was programed to reproduce exhaust noise. The spectral analysis of reproduced noise is very close to original. The results show that our approaching technique for reproducing acoustic characteristics is valid and feasible to apply in the field of noise quality control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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