In this thesis we consider the problem of nonparametric detection of signals in noisy observations, where zero-crossings are used to get the test statistic. We apply zero-crossings to known and random signal detection, and investigate the performance of detectors via computer simulation under several noise circumstance.
In the known signal detection, the zero-crossing detector shows quite good performance when the signal to noise ratio is moderate-to-high. In the correlated random signal case, the zero-crossing detector also reveals quite good performance. To show this more explicitly, we compare the performance characteristics of the zero-crossing detector with those of the linear correlator and sign correlator detectors in the known signal case and with those of the correlation and sign-correlation detectors in the random signal case.
Because of its simplicity and easy hardware implementation, the zero-crossing detector can be used in many real applications at low cost.
이 논문에서는 영교차를 써서 알려진 신호와 상관이 있는 확률 신호를 검파하는 문제를 다루었고, 이어 신경회로망을 써서 영교차 검파기의 성능을 좋게하는 방법을 생각하였다. 영교차는 관측량의 부호와 그 시간 순서에만 의존하는 비모수 특성을 나타내기 때문에 이에 바탕을 둔 영교차 검파기는 잡음의 종류에 상관없이 강인한 성능을 보여준다. 모의실험을 통해 다음과 같은 몇가지 성질을 보였다.
ㆍ영교차를 써서 알려진 신호와 상관이 있는 확률 신호를 검파할 수 있다.
ㆍ영교차를 쓰는 방법은 그 계산이 간단하며 손쉽게 구현할 수 있다.
ㆍ영교차를 쓰는 신호 검파 방법은 알려진 신호의 검파에도 쓸 수 있지만, 상관이 있는 확률 신호 검파에 더 쓸모가 있다.
ㆍ영교차를 쓰는 방법은 충격성 잡음에서 다른 검파기들보다 좋은 성능을 보여준다.
ㆍ알려진 신호를 검파할 때 신호 대 잡음비가 꽤 높으면 영교차를 쓰는 방법이 다른 비모수 검파기보다 더 좋은 성능을 나타낸다.
ㆍ상관이 있는 확률 신호를 검파할 때 상관 검파기나 부호 상관 검파기를 쓰려면 신호 관측량 사이의 상관을 알아야 하는데, 영교차 검파기를 쓰려면 이를 알 필요가 없다.
ㆍ상관이 있는 확률 신호를 검파할 때, $ψ^2$ 통계량을 쓰는 대신 신경회로망으로 고차 영교차들을 하나의 숫자로 수치화하면 성능을 더 좋게 할 수 있다.
