초록
본 연구에서는 적응 필터 뱅크와 유사한 신경망을 이용한 시간영역에서의 새로운 필터뱅크(뉴럴 필터 뱅크)와 필터 창 함수를 가진 새로운 필터 뉴런을 제안하였다. 제안된 뉴럴 필터 뱅크의 성능을 검증하기 위해 두 가지의 예를 들어 실험하였다. 실험에서 제안된 기법은 기존의 방법인 주파수 영역에서의 필터뱅크보다 간단한 구조와 고속처리가 가능한 특성을 보였다. 따라서 제안된 방법은 시간 영역에서의 신호의 특징 검출에 있어 높은 성능을 제공할 것으로 사료된다.
In this study, we propose the new filter bank that is adaptive filter bank using neural networks in time domain. Also, we proposed a new filter neuron as neuron with filter window, the structure and algorithm for filter banks. The performance of neural filter banks is shown from two examples. It show characteristics the simple structure and higher speed processing than traditional methods (filter banks in frequency domain, etc.). In many applications, the proposed method will provide the high performance to features detection of signals in time domain.
