Lee Suk-Hwan;Huh So-Jung;Lee Eung-Joo;Kwon Ki-Ryong
Journal of Korea Multimedia Society
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v.9
no.3
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pp.296-306
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2006
We proposed the algorithm for the quantization noise reduction based on variable filter adaptive to edge signal in MPEG postprocessing system. In our algorithm, edge map and local modulus maxima in the decoded images are obtained by using 2D Mallat wavelet tilter. And then, blocking artifacts in inter-block are reduced by Gaussian LPF that is variable to filtering region according to edge map. Ringing artifacts in intra-block are reduced by 2D SAF according to local modulus maxima. Experimental results show that the proposed algorithm was superior to the conventional algorithms as regards PSNR, which was improved by 0.04-0.20 dB, and the subjective image quality.
This paper proposes a noise cancelling algorithm to remove own-ship noise for a towed array sonar. Extra beamforming is performed using partial channels of the acoustic array to get a reference beam signal robust to the noise bearing. Frequency domain Adaptive Noise Cancelling (ANC) is applied based on Normalized Least Mean Square (NLMS) algorithm using the reference beam. The bearing of own-ship noise is estimated from the coherence between the reference beam and input beam signals. Own-ship noise level is calculated using a beampattern of the noise with estimated steering angle, which prevents loss of a target signal by determining whether to update a filter so that removed signal level does not exceed the estimated noise level. Simulation results show the proposed algorithm maintains its performance when the own-ship gets out off its bearing 40 % more than the conventional algorithm's limit and detects the target even when the frequency of the target signal is same with the frequency of the own-ship signal.
A fundamental assumption in conventional linear predictive coding (LPC) analysis procedure is that the input to an all-pole vocal tract filter is white process. In the case of periodic inputs, however, a pitch bias error is introduced into the conventional LP coefficient. Multi-pulse (MP) LP analysis can reduce this bias, provided that an estimate of the excitation is available. Since the prediction error of conventional LP analysis can be modeled as the sum of an MP excitation sequence and a random noise sequence, we can view extracting MP sequences from the prediction error as a classical detection and estimation problem. In this paper, we propose an algorithm in which the locations and amplitudes of the MP sequences are first obtained by applying a likelihood ratio test (LRT) to the prediction error, and LP coefficients free of pitch bias are then obtained from the MP sequences. To verify the performance enhancement, we iterate the above procedure with adaptive threshold at each step.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.11C
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pp.911-916
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2010
This paper proposes a new algorithm to cancel the acoustic feedback and noise signals in digital hearing aids. The proposed algorithm combines the feedback canceller to remove acoustic feedback signals and the noise canceller to reduce background noises. The feedback canceller is implemented by normal adaptive FIR filter, and the noise canceller is implemented by using the Wiener solution in frequency domain. This noise canceller has the transfer function presented by the power spectral density of signals. To verify the performances of the proposed algorithm, the simulations were carried out for the system. As the results of simulations, it was proved that we can advance 10.85dB output SNR on the average for the forward path gain of 0dB, and 11.04dB output SNR on the average for the forward path gain of 6dB, in the case of using the proposed algorithm.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.4
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pp.740-749
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1994
This paper presents method for improving the performance of the VSELP speech coder. The hybrid method is employed for pitch period searching. Pitch searching time is reduced and pitch detection error, caused by quantization error of excitation signal of encoder in VSELP coder, is reduced by this method. This paper also adopts a pitch period enhancement filter and an adaptive first order filter. In this result, pitch period searching time is reduced to 26%, and MOS of reconstructed speech signal is increased by 3.19 to 4.04.
Yang, Seung-Man;Rew, Keun-Ho;Youn, Se-Hyun;Lee, In
Composites Research
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v.14
no.1
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pp.39-46
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2001
Experimental studies on the adaptive multi-mode vibration control of composite beams have been performed using neuro-controller. Neuro-controllers require too much computational burden, which blocks wide real-time applications of neuro-controllers. Therefore, in this paper, an adaptive notch filter is proposed to separate a vibration signal into each modal vibration signal. Two neuro-controllers with fewer weights are connected to the corresponding modal signals to generate proper modal control forces. The vibration controls using the adaptive notch filter and neuro-controllers have been performed for two specimens. A and B, which have different natural frequencies because of different positions of tip masses. Significant vibration reduction has been observed in both cases. The vibration control results show that the present neuro-controller has good adaptiveness under the system parameter variations.
Acoustic Echo Canceller (AEC) is a signal processing system for removing unwanted echo signals in teleconference and hands-free communication. Least mean square (LMS) algorithm is one of the adaptive echo cancellation algorithms and it has been most attractive because of its simplicity and robustness. However, the convergence properties of the LMS algorithm degrade with highly correlated input signals such as speech. For this reason, transform-domain adaptive filtering algorithm was introduced to decorrelate the colored input samples by using the orthogonal transform matrix such as DCT, DFT and then LMS adaptive filtering process is applied. In this paper, we propose a MLT domain adaptive echo canceller base on the MLT (Modulated lapped Transform) orthogonal transform matrix. The proposed algorithm achieves high decorrelation efficiency and fast convergence speed via modulated lapped transform of size 2NXN instead of NXN unitary transform such as DCT, DFT, Hadamad and it is applied to the acoustical echo cancellation system. Form the computer simulation with both synthesis and real speech, the proposed MLT domain adaptive echo canceller shows approximately twice faster convergence speed and 20∼30 ㏈ ERLE improvements over the DCT frequency domain acoustic echo cancellation system.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2005.11a
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pp.250-255
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2005
In this paper, we propose a new fast running FIR filter structure that improves the convergence speed of adaptive signal processing and reduces the computational complexity. The proposed filter is applied to wavelet based adaptive algorithm. Actually we compared the performance of the proposed algorithm with other algorithm using computer simulation of adaptive noise canceler based on synthesis speech. As the result, the frequency domain algorithm is prefer than the existent time domain. we analyzed the Wavelet algorithm, short-length fast running FIR algorithm, fast-short-length fast running FIR algorithm and proposed algorithm.
In this paper, we proposed a method for acoustic echo cancellation based on independent component analysis. When the large acoustic noise is picked up by the microphone, the performance of echo cancellation decreased. We used two microphones that received echo signal which is linearly mixed with the noise, then separated the echo signals from the received signals with independent component analysis algorithm. The separated echo signal is used for the reference signal of adaptive algorithm which leads to better performance of the echo cancellation. Computer simulation results show the validity of the proposed method.
본 논문에서는 배경잡음이 섞여 있는 QRS 파의 증대를 위해 신경망에 근거한 적응라인증대기(ALE) 적용을 다루고 있다. Elman과 Jordan RNN 구조의 합성형태를 갖는 수정된 완전연결 리커런트 신경망이 ALE의 비션형 적응필터로 사용되고 있다. 신경망 노드사이의 연결계수와 이득, 기울기, 지연과 같은 노드 활성함수의 변수들이 기울기 강하 알고리즘을 사용하여 학습이 반복될 때마다 갱신된다. 수정된 신경망은 먼저 미지의 선형과 비선형 시스템 identification을 수행함으로써 평가하였다. 그리고 미약한 QRS를 증대시키기 위해서 적당한 크기의 잡음과 매우 심한 잡음이 포함된 실제의 ECG 신호를 비선형 신경망 적응필처를 사용하는 ALE에 입력하였다. 수정된 신경망은 시스템 identification에 사용하기가 적합함을 확인하였으며, 시뮬레이션 결과에 의하면 신경망 ALE는 잡음 ECG 신호로부터 QRS 파를 증대를 잘 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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