Chitwong S.;Minhayenud S.;Intajag S.;Cheevasuvit F.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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pp.574-576
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2004
Since variance of noise is important parameter for a noise filter to reduce noise in image and the performance of noise filter is dependent on estimated variance. In this paper, we apply additive noise variance estimation method to estimate variance of speckle noise of synthetic aperture radar (SAR) imagery. Generally, speckle noise is in multiplicative model, logarithmic transformation is then used to transform multiplicative model into additive model. Here, speckle noise is generally modeled as Gamma distribution function with different looks. The additive noise variance estimation is processed in log domain. The synthesis image and real image of SAR are implemented to test and confirm results and show that more accurate estimation can be achieved.
본 논문에서는 PLL 시스템의 보다 실제적 분석 모델인 3차 시스템을 통하여 저주파 대역에서 문제가 되는 flicker noise가 어떠한 양상을 나타내는가를 알아보려 한다. 3차에서 해석의 복잡성으로 수학적인 분석이 난해하지만 최적화 된 2차 필터를 통한 pseudo-damping factor의 도입으로 3차 시스템에서의 flicker variance의 해석이 용이하도록 시도하였다. 3차에서의 flicker variance의 수식적인 유도를 보이고 이를 2차 시스템에서 발생되는 flicker noise에 대한 variance와 비교하려 한다.
본 논문에서는 PLL 시스템의 보다 실제적인 모델인 3차 시스템을 통하여 저주파 대역에서 문제가 되는 flicker noise가 어떠한 양상을 나타내는가를 알아보려 한다. 3차에서 해석의 복잡성으로 그 수학적 분석의 난해함을 나타내지만 최적화 된 2차 필터를 통한 pseudo -damping factor의 도입으로 전체적인 flicker variance의 해석이 용이하도록 시도하였다. 3차에서의 flicker variance의 수식적인 유도를 보이고 이를 2차 시스템에서 발생되는 flicker noise 에 대한 variance와 비교 하려한다
본 논문에서는 주파수합성기에서 가장 큰 잡음원인 VCO 및 각 단에서 발생하는 위상잡음 의 offset주파수에 따른 변화를 예측하기 위해 2303.15MHz의 주파수합성기를 설계하고 Lascari의 예측방법 을 이용하여 모델링 하였다. 또한, VCO에서 발생되는 여러 중첩 형태로 된 위상잡음중 저주파대역에서 문제가 되는 1/f noise를 3차 시스템에서 분석하였다. 3차 시스템에서는 해석이 복잡하므로 수학적인 분석을 통하여 1/f noise를 예측한다는 것이 어렵지만 pseudo-damping factor의 도입으로 3차 시스템에서의 1/f noise variance의 해석이 용이 하도록 시도하였고 이를 2차 시스템과 비교.분석하였다. 그 결과, tcxo의 경우 위상잡음이 루프 통과 전 10 kHz offset 주파수에서 -160dBc/Hz, 루프 통과 후 -162.6705dBc/Hz, 100 kHz offset 주파수에서 -180dBc/Hz, 루프 통과 후 -560dBc/Hz로 VCO의 위상잡음에 비해 offset주파수에 따라 루프 통과 후 급격히 감쇠 됨을 알 수 있었다. 2차와 3차 시스템에서의 잡음대역폭과 그 variance factor를 연관하여 3차 시스템에서 의 variance가 2차 시스템의 variance보다 크게 발생함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 주파수합성기에서 가장 큰 노이즈 Source인 VCO 및 각 단에서 발생하는 Phase Noise의 offset 주파수에 따른 변화를 예측하기위해 2303,15MHz의 주파수합성기를 설계하고 Lascari의 방법을 이용해 분석하였다. 그리고 VCO에서 발생되는 여러 중첩 형태로 된 Phase Noise중 저주파대역에서 문제가 되는 1/f Noise룰 3차 System에서 분석하였다. 3차 System에서는 해석이 복잡하므로 수학적인 분석을 통하여 1/f Noise를 예측한다는 것이 어렵지만 pseudo-damping factor의 도입으로 3차 시스템에서의 1/f Noise variance의 해석이 용이하도록 시도하였고 이를 2차 시스템과 비교하여 분석하였다.
일반적인 동영상 처리에서 효과적으로 잡음을 제거하기 위해서는, 입력 동영상의 잡음 세기나 잡음 분산을 정확하게 찾아낼 필요가 있다. 그러나, 일반적으로 잡음 정보를 정확히 파악하기는 힘들다. 본 논문은 인접 잡음 영상간 움직일 보상에 기반한 정확한 잡음 분산 예측기법을 제안한다. 먼저, 입력 잡음 영상 내 각 블록에 대해 움직임 추정을 수행하고 최적의 움직임 보상 블록의 잔여 분산을 계산한다. 그리고, 구해진 최적 분산값과 근사한 분산값들을 적응적으로 평균화하고 적당히 스케일링함으로써, 그 영상에 대한 잡음 분산 예측치가 얻어진다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 매우 정확하게 잡음 세기를 예측하고 안정적임을 보인다.
The signals that can be obtained from rotating machines often convey the information of machine. For example, if the machine under investigation has faults, then these signals often have pulse signals, embedded in noise. Therefore the ability to detect the fault signal in noise is major concern of fault diagnosis of rotating machine, In this paper, minimum variance cepstrum (MV cepstrum) . which can easily detect impulse in noise, has been applied to detect the type of faults of ball bearing system. To test the performance of this technique. various experiments have been performed for ball bearing elements that have man made faults. Results show that minimum variance cepstrum can easily detect the periodicity due to faults and also shows the pattern of excitation by the faults.
This paper shows a performance estimation of windowing a single tone with added Gaussian noise and uniform noise. Signal-to-noise ratio can be determined by the ratio of the output noisy signal variance to the input noisy signal variance of a window. Standard deviation of noise is reduced by windowing Signal-to-noise ratio of the noisy signal is reduced by the windowing operation. Thus, performance of window function can be determined by this filtering operation that improved the signal-to-noise ratio.
신호처리에서 메디안 필터는 임펄스 잡음을 제거하는 비선형 필터 중에서 가장 널리 사용되고, 가장 강력한 효과를 보이고 있다. 본 논문은 잡음 검출에 의한 적응형 메디안 필터를 제안한다. 제안한 필터의 기본 알고리즘은 잡음 여부를 각 판단기준에 의해서 판별한 후, 판별 결과에 따라 조건을 만족하면 메디안 필터를 취하고, 만족하지 않으면 원 영상(No Filter)으로 복원한다. 잡음 판별을 위해서 로컬 분산과 로컬 중간값 분산을 이용한 잡음 검출을 제시했고, 기존의 [5]∼[10] 필터와 특성 및 성능을 비교 분석하였다. 제안한 필터는 기존의 필터를 같은 조건에서 수행한 결과보다 대부분의 경우에서 개선을 보이고, 주관적인 육안으로 판별했을 경우에도, 그 이상의 효과를 보임을 입증하였다. 따라서 로컬 분산과 로컬 중간값 분산을 이용한 적응형 메디안 필터는 메디안 필터의 임펄스 잡음 제거 특성에 강한 장점을 살리고, 에지 보존 능력이 강화되었음을 증명 하였다.
In this paper we propose a Generalized Minimum Variance Self-tuning Control of the system with an autoregressive noise model. To establish a Generalized Minimum Variance Control, the control input is also included in a cost function and a novel identity is introduced. The effectiveness of this algorithm is demonstrated by the computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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