International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권4호
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pp.287-293
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2020
More and more people are paying attention to the psychological pleasure and relaxation that sound hearing brings. In most cases, humans seem to have a special preference for natural sounds. Natural sounds are mainly white noise and pink noise such as wind, rain, waves, waterfall sounds, etc. All of these are often considered to be beneficial to human health, but in reality the same category of natural sounds is no different. It will be very different due to space, time and other factors. Each sound can be unique, so people's hearing experience is also different. This paper quantitatively analyzes the spectrum and brain waves to analyze the feeling of hearing the natural Broken Falls sound. In particular, we aim to objectively analyze the objective feeling of Broken Falls sound falling on the human auditory system through sound spectrum and brain waves.
본 논문은 변형된 디지탈 Costas loop에 관한 논문으로서 제1부의 계속이다. 본 제2부 논문에서는 시스템에 잡음이 있을 경우 그의 성능을 해석하였다. 입력신호가 white Gaussian 잡음이 첨가되면 고려되는 DPLL의 noise process는 phase error detertor의 tan-1(·)함수에 의해서 Rician이 됨을 보였다. 이 경우 Chapman-Kolmogorov 방정식을 수치적으로 풀므로써 1차와 2차 loop phase error의 steady state probability density함수, mean 및 variance를 얻었으며 이 결과를 컴퓨터 시뮬레이tus에 의해서 입중하였다.
Long-term exposure to loud noise affects performance since it changes arousal level, distracts attention, and also is able to evoke subjective stress accompanied by negative emotional states. The purpose of the study was to analyze dynamics of subjective and physiological variables during a relatively long-lasting (30 min) exposure to white noise (85 dB[A]). Physiological signals were recorded on 15 college students during 30 min of intense auditory stimulation. Autonomic variables, namely skin conductance level , non-specific SCR number, inter-best intervals in ECG, heart rate variability index (HF/LF ratio of HRV), skin temperature, as well as respiration rate were analyzed on 5 min epoch basis. Psychological assessment (subjective rating of stress level) was also repeated every 5 min. Statistical analysis was employed to trace the time course of the dynamics of subjective and autonomic physiological variables and their relationships. Results showed that the intense noise evoked subjective stress as well as associated autonomic nervous system responses. However it was shown that physiological variables endured specific changes in the process of exposure to the loud white noise. Discussed were probable psychophysiological mechanisms mediating reactivity to long-term auditory stimulation of high intensity, namely short-term activation, followed by transient adaptation (with relatively stable autonomic balance) and then a subsequent wave of arousal due to tonic sympathetic dominance.
Image denoising is basic work for image processing, analysis and computer vision. This paper proposes a novel algorithm based on wavelet threshold for image denoising, which is combined with the linear CLS (Constrained Least Squares) filtering and thresholding methods in the transform domain. We demonstrated through simulations with images contaminated by white Gaussian noise that our scheme exhibits better performance in both PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) and visual effect.
태아심박의 모니터링은 태아의 안녕을 평가하기 위해 중요한 정보이다. 비관혈적인 태아심전도는 산모의 복부 신호로부터 추출될 수 있다. 따라서 산모 복부의 혼합 신호로부터 태아심전도를 추출하기 위해 많은 유망한 신호처리 방법들이 개발되어 왔다. 그러나 비관혈적인 태아심전도는 안정적인 신호 측정법이 부족하고 신호처리 방법의 어려움으로 여전히 임상에서 널리 적용되지 못하고 있다. 태아심전도를 추출하는 신호처리 결과는 가우시안 백색잡음에 의해 신호대잡음비가 낮아질 수 있다. 본 논문에서는 태아심전도에서 시간에 따라 변하는 백색잡음 신호를 제거하여 신호대잡음비를 높이기 위한 방법으로 시변 칼만 평활기를 제안하였고 그 가능성을 확인하였다. Wiener 과정을 시스템 모델로 설정하고 백색잡음 크기에 따라 공분산 행렬을 수정하였으며, 이를 통해 칼만 이득을 변화시켜 평활화 정도를 가변시킬 수 있도록 설계하였다. 5채널 태아심전도 모델을 이용하여 백색잡음의 크기에 따른 최적 공분산 행렬 값을 구하였고, 모의실험을 통해 제안된 방법의 가능성을 확인할 수 있었다.
In recent years the monitoring of structural behavior through acquisition of vibrational data has become common practice. In addition, recent advances in sensor development have made the collection of diverse dynamic information feasible. Other than the commonly collected acceleration information, Global Position System (GPS) receivers and non-contact, optical techniques have also allowed for the synchronous collection of highly accurate displacement data. The fusion of this heterogeneous information is crucial for the successful monitoring and control of structural systems especially when aiming at real-time estimation. This task is not a straightforward one as measurements are inevitably corrupted with some percentage of noise, often leading to imprecise estimation. Quite commonly, the presence of noise in acceleration signals results in drifting estimates of displacement states, as a result of numerical integration. In this study, a new approach based on a time domain identification method, namely the Unscented Kalman Filter (UKF), is proposed for correcting the "drift effect" in displacement or rotation estimates in an online manner, i.e., on the fly as data is attained. The method relies on the introduction of artificial white noise (WN) observations into the filter equations, which is shown to achieve an online correction of the drift issue, thus yielding highly accurate motion data. The proposed approach is demonstrated for two cases; firstly, the illustrative example of a single degree of freedom linear oscillator is examined, where availability of acceleration measurements is exclusively assumed. Secondly, a field inspired implementation is presented for the torsional identification of a tall tower structure, where acceleration measurements are obtained at a high sampling rate and non-collocated GPS displacement measurements are assumed available at a lower sampling rate. A multi-rate Kalman Filter is incorporated into the analysis in order to successfully fuse data sampled at different rates.
디지털 디바이스가 범용적으로 보급되면서, 영상을 획득하는 과정에서 다량의 부가적 백색 잡음 노이즈(additive white Gaussian noise, AWGN)가 발생하고 있다. 대부분 알려져 있는 대표적인 디노이징 기법들은 노이즈를 제거하는 것에 초점을 맞추고 있어, 영상정보를 포함하는 디테일 성분들이 노이즈를 제거가 되는 과정에서 비례적으로 없어지게 된다. 그러므로, 제안하는 알고리즘은 영상 디테일을 보존하면서 효과적으로 노이즈를 제거하는 방법을 제시하고자 한다. 제안하는 방법에서는, 노이즈의 랜덤성을 이용하여 엣지 강도 및 엣지 연결성을 이용하여 의미 있는 디테일 성분을 분리하는 것을 목적으로 한다. 결과적으로, 노이즈 수준이 높아져도, 제안하는 방법은 연결된 디테일성분을 효과적으로 추출하기 때문에 타 벤치마크 방법에 비해 나은 디노이징 결과를 보여준다. 또한, 실험결과에서 보듯이, 제안하는 방법은 다양한 노이즈 수준에서도 타 벤치마크 방법들에 비교하여 제안하는 방법은 SSIM(structural similarity index), PSNR(peak signal-to-noise ratio)측면에서 각각 우수한 수치를 보여주었다. 높은 수치의 SSIM의 결과로 알 수 있듯이, 결과 영상들이 인간의 시각인지체계(human visual system, HVS)를 반영하고 있는 것을 확증해 주고 있다.
Hegde, Vijayalaxmi;Jagadale, Basavaraj N.;Naragund, Mukund N.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12spc호
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pp.556-564
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2021
Numerous spatial and transform-domain-based conventional denoising algorithms struggle to keep critical and minute structural features of the image, especially at high noise levels. Although neural network approaches are effective, they are not always reliable since they demand a large quantity of training data, are computationally complicated, and take a long time to construct the model. A new framework of enhanced hybrid filtering is developed for denoising color images tainted by additive white Gaussian Noise with the goal of reducing algorithmic complexity and improving performance. In the first stage of the proposed approach, the noisy image is refined using a high-dimensional non-local means filter based on Principal Component Analysis, followed by the extraction of the method noise. The wavelet transform and SURE Shrink techniques are used to further culture this method noise. The final denoised image is created by combining the results of these two steps. Experiments were carried out on a set of standard color images corrupted by Gaussian noise with multiple standard deviations. Comparative analysis of empirical outcome indicates that the proposed method outperforms leading-edge denoising strategies in terms of consistency and performance while maintaining the visual quality. This algorithm ensures homogeneous noise reduction, which is almost independent of noise variations. The power of both the spatial and transform domains is harnessed in this multi realm consolidation technique. Rather than processing individual colors, it works directly on the multispectral image. Uses minimal resources and produces superior quality output in the optimal execution time.
The underwater explosion shock test is performed for the evaluation of the shock-resistant capability which is a very critical factor considering the survivability of the battle ship. Some measured signals have impulsive noise and gaussian white noise because of the unstable power supply system and the transient movement of cables during the underwater explosion shock test. The advanced shock signal analysis method which remove the noise of measured signal using the threshold policy of the median filter and the orthogonal wavelet coefficients are proposed. It is verified that the signal-to-noise ratio was improved about 30㏈ by the numerical simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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