본 연구에서는 생체신호 중 비침습적으로 측정이 가능하고 많은 건강정보를 포함하고 있는 ECG(electrocardiogram)신호를 일상생활 중 보다 편리하게 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위하여 벨트형 ECG전극 시스템을 개발하였으며, 배터리로 구동 가능한 초소형 저전력 ECG측정시스템을 구현하였다. 또한 측정된 ECG신호의 무선전송을 위하여 Zigbee호환 무선센서노드를 이용하여 초저전력 무선데이터 통신부를 구성하였고 PC상에서 ECG신호를 모니터링하기 위한 프로그램을 구현하였다. 그리고 ECG측정 시 움직임에 따라 발생하는 동잡음의 제거를 위하여 이동평균필터(moving average filter)를 이용하여 기저선 변화를 추출하였고 이를 적응필터의 참조신호로 사용하여 동잡음을 제거하였다. 실험 결과 본 연구에 의해 구현된 ECG전극 및 계측시스템을 통해 활동상태 에서도 ECG계측 가능성을 확인하였으며, 제안한 적응신호처리기법을 통해 활동 중 ECG측정에서 동잡음의 최소화가 가능함을 확인하였다.
본 논문은 LMS 알고리즘을 이용하여 적응횡단선 필터의 수렴 속도를 향상시키기 위한 효율적인 신호간섭 제어기법을 제안한다. 수신 데이터를 재사용하여 심볼 시간 주기에 계수들을 곱함으로써 적응되는 제안된 알고리즘의 수렴특성이 수렴 속도의 향상을 이론적으로 증명하기 위해 분석한다, 스텝-크기 매개변수 ${\mu}$가 증가됨에 따라 LMS 알고리즘의 수렴 속도가 제어된다. 고유치확산을 증가시킴에 따라 적응 등화기의 수렴속도를 천천히 제어하고 평균 자승 에러의 안정-상태 값을 증가시키는 효과를 나타내며 데이터-재사용 LMS 알고리즘이 적응횡단선 필터의 수렴속도를 (B+1)배만큼 증가시켜 신호간섭제어의 우수성을 입증한다.
본 논문은 트리구조의 필터뱅크를 이용하여 필터링을 할 때 데시메이션으로 인해서 생기는 왜곡을 보상하기 위해서 보조 필터(엘리어싱 제거기)를 사용하는 방법을 제안하고 이를 이용하여 잡음을 제거하여 음질을 향상시키는 실험을 행했다. 입력신호는 두 채널의 분석필터에 의해 서브밴드로 분해된 후 데시메이션되고 다시 각 서브밴드로 분해된 신호를 적응필터를 이용하여 필터링을 한다. 이러한 기법으로 각 주파수 대역을 균일한 대역으로 분해할 수 있으며 각 서브밴드별로 각기 다른 수렴상수를 사용할 수 있어서 수렴속도를 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 특히 잡음 제거나 음질 향상에 서브밴드 적응 필터뱅크를 응용할 경우 수렴속도가 빨라야 하며, 임펄스 응답의 길이가 긴 시스템을 모델링하는 데 응용할 수 있는 장점이 있다. 적응필터 계수의 갱신 방법으로는 VSS(Variable Step Size) LMS 알고리듬을 사용하였으며, 실험 결과, 기존의 서브밴드 구조보다 제안한 구조가 최소 평균 오차나 수렴성능 면에서 우수한 성능을 보였다.
본 논문은 반향 제거 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 반향 잡음에 강인한 연속 음성 인식 모델인 CHMM 모델을 구성하는 방법을 제안하였다. 변화하는 반향 잡음에 적응하고 연속 음성 인식 성능 향상을 위한 반향 잡음 제거 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 CHMM 모델을 구성하였다. 제안한 알고리즘에 의해 구성된 CHMM 모델에 대하여 연속 인식 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 음성의 SNR은 평균 1.93dB이 향상되었고 연속 음성의 인식률은 2.1% 향상되었다.
본 논문은 심전도 신호의 잡음제거에 있어 ST 세그먼트의 왜곡을 최소화함과 동시에 기저선 변동 잡음을 제거하기 위한 연구이다. 일반적인 표준필터와 적응필터는 심전도신호의 기저선 변동잡음을 제거하기 위해 주로 사용된다. 그러나 표준필터는 기저선 잡음의 시변 특성 때문에 고정된 주파수 대역으로 잡음을 제거하기가 어렵고, 적응필터를 이용하여 필터링 할 경우에는 참조신호를 설정하기가 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 시-지연신경망과 RBF 신경망을 이용하여 참조신호 없이 잡음을 제거하는 새로운 구조의 적응 필터를 제안하였다. 그리고 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 MIT-BIH 심전도데이터를 이용하였고, 실험결과에서 평균 잡음 제거비는 표준 필터가 -16.3[dB], 적응 필터가 -44.9[dB]이고 제안된 필터의 경우에는 -53.3[dB]로 나타나 다른 필터의 경우보다 우수한 잡음 제거 성능을 보였다.
스텍필터는 신호복원성이 뛰어난 디지털 비선형 필터의 일종이다. 그러나 기존의 적응형 설계기법을 이요하면 순차적인 특성 때문에 윈도우의 크기가 큰 스텍필터의 설계시 많은 계산량으로 그 응용에 한계가 있었다. 본 논문에서는 평균적대오차를 최소화하는 최적의 스텍필터를 설계하기 위한 병렬구조의 기법을 제안하였고 제안된 기법을 사용하면 적응특성 즉 학습의 반복적인 특성을 가지면서 최적의 필터로 수령하는데 필요한 반복 횟수를 줄임으로써 기존의 설계기법보다 설계시간을 단축할 수 있다는 사실과 제안된 기법이 최적의 스텍필터로 수렴한다는 사실을 증명하였다.
본 연구에서는 Wiener 필터링 이론에 의하여 소음원의 입력신호에 대한 최적 한 예측을 할 수 있는 최적예측기(optimal predictor)로써 부가적인 음을 발생시키고 입력신호 및 출력신호 간의 차인 오차를 최소화시키도록 하는 적응신호처리방법에 대 해 설명하고 이러한 적응 신호처리 방법을 이용한 능동 소음 제어 방법을 제시하였다. 이와 아울러 제어계의 환경 변화에 따른 파라메타의 변화에 적응적으로 응답이 가능해 야 하는 적응 소음 제어계에서, 음향궤환과 함께 필히 고려해야하는 부가적인 전달함 수-모델과 스피커를 포함하는 보조경로 및 오차미이크로폰을 포함하는 오차경로의 전 달함수의 영향을 고려한 능동소음제어에 대해 연구하였다.
본 논문에서는 스칼라 인수 a1, a2, a3를 매개변수화하여 갱신항을 첨가한 비선형 적응 알고리즘의 특성을 해석하고 그 구조를 나타낸다. 수렴 특성의 해석에서 평균 필터계수 벡터에 대하여 전이행열의 값이 기술된다. 그 알고리즘이 안정하기 위한 범위도 증명된다. 또한 본 알고리즘의 시정수도 유도되고, Sign 알고리즘, 기존의 LMS 알고리즘, LFG 알고리즘, QFG 알고리즘의 계산량도 비교해 본다. 평균자승의 수렴특성을 해석하고 평균자승 순환식과 초과 평균자승 오차(excess mean square error) 표현식을 유도하고 본 알고리즘이 안정하기 위한 조선도 정한다. 컴퓨터 모의실험(simulation)에서 CFG 알고리즘이 LMS, LFG 및 QFG 알고리즘보다 계산량이 증가하는 반면 수렴속도에서 현저한 향상을 보여준다.
본 논문에서는 현재 활발하게 표준화가 진행중인 3D-HEVC 의 기술들 중 Backward View Synthesis Prediction(BVSP)에서 움직임 보상을 수행하는 서브 블록 경계에 가우시안 필터를 적용하는 방법을 제안한다. BVSP 에서는 4x4 서브 블록 단위로 대표 깊이 정보를 구하여 움직임 보상을 수행하기 때문에 서브 블록 경계에 블록킹 왜곡이 발생할 수 있으므로 가우시안 필터를 통해 이러한 왜곡을 줄일 수 있다. 하지만 모든 경계 픽셀에 대해 가우시안 필터를 적용하지 않고 경계 픽셀의 주변 정보에 따라 적응적으로 가우시안 필터를 적용하고, 필터의 컨트롤 파라미터 또한 적응적으로 변경하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법을 기존의 HTM 6.2 와 비교했을 때, 평균 0.1%의 부호화 효율 개선을 보이고 복잡도는 1.2% 증가 하였다.
시공필터는 공간필터로는 제거할 수 없는 동영상의 노이즈를 제거하지만 알고리듬이 매우 복잡하여 하드웨어로 구현하기에 부적절하다. 본 논문에서는 적응 평균필터 알고리듬을 바탕으로 최대 세 장의 프레임을 사용하는 실시간 시공 노이즈 제거 시스템을 구현한다. 기존의 알고리듬에서 하드웨어로 구현하기에 부적절한 요소들을 수정하였다. 동작 속도를 높이기 위해서 노이즈 추정과 필터링이 병렬적으로 수행되도록 이전 프레임에서 추정된 노이즈를 현재 프레임 필터링에 이용하게 하였다. 또한 필터링 윈도우의 형태를 변형하여 시스템의 동기화를 용이하게 하였다. 제안하는 구조는 Virtex 4 XC4VLX60 상에 구현하였고 총 66%의 슬라이스를 사용하고 최대 80MHz의 속도로 동작하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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