• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.20 no.1
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• pp.45-50
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• 2019

When PPG signal is used in mobile healthcare devices, the accuracy of the measured heartbeat decreases from the influence by the movement of the user. The reason is that the frequency band of the noise overlaps the frequency band of the PPG signal. In order to remove these same noises, the methods using frequency analysis method or application of acceleration sensor have been investigated and showed excellent performance. However, in applying these methods to low-cost healthcare devices, it is difficult to apply these methods because of much processing time and sensor's cost. In order to solve these problems, this study proposed the filter design method using an adaptive notch filter and the fuzzy inference system to extract more accurate heart rate in real time and evaluated its performance. As results, it showed better results than the other methods. Based on the results, when applying the proposed method to design the mobile healthcare device, it is possible to measure the heartbeat more accurately in real time.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.114-116
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• 2016

본 논문은 human visual system(HVS)에 따른 주파수 민감도와 공간에서 다양한 특성들을 구현하기 위한 신호처리 방법을 개발하였다. 인간의 눈은 주파수 성분에 따라 민감도가 다르며 초점에서 멀수록 인지 가능한 해상도가 떨어진다. 주파수 민감도를 구현하기 위해서 본 논문은 영상 신호의 에너지 스펙트럼 모양이 contrast sensitivity function(CSF)의 모양이 되도록하여 영상 신호의 에너지를 증가시켰으며 신호 방향에 적응적인 multiband energy scaling 방법을 개발하였다. 기존의 시스템에서 능률만을 향상시키는 기존의 분석 모델과 비교하면 개발한 방법은 HVS에 좀 더 적절하고 선호되게 영상 신호를 처리 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.245-248
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• 2000

자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소는 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 추출, 추출된 영역에서 문자 추출, 추출된 문자의 인식 등의 과정이다. 본 논문은 자동차 번호판 인식 과정에서 적응 알고리즘을 이용하여 보다 정확한 인식이 될 수 있도록 한다. 본 논문에서 사용하는 적응 알고리즘은 기존의 방식과는 달리 특정한 알고리즘을 이용한 인식을 하지 않고 다양한 알고리즘을 이용한 인식 결과의 조합으로 최적의 해법을 찾는다. 번호판 인식을 위한 적응 알고리즘은 원형 정합 알고리즘, 벡터 알고리즘, 세선화 알고리즘 등이다. 적응 알고리즘을 이용한 실험 결과 자동차 이미지에 대해서 90% 이상 인식이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.7 no.3
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• pp.77-85
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• 2016

We propose a digital signal processing technic that can compensate the non-linearity inherent in audio amplifiers, and present the result of the simulation. The inherent non-linearity of the audio power amplifier arising from analog devices is compensated via a digital signal processing technic consisting of indirect learning architecture and an adaptive filter. The simulation results show that the compensator can be realized using a third-order polynomial and compensates odd-order non-linearity efficiently. The even-oder non-linearity is mainly due to the dc offset at the output, which is difficult to eliminate with the proposed method. Care must be taken in designing the bias circuit to avoid the DC offset at the output. The proposed technic has significance in that digital signal processing technic can compensate for the impairment that is an inherent characteristic of an analog system.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1991.10a
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• pp.256-258
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• 1991

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37A no.12
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• pp.1122-1132
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• 2012

Compressed sensing has been applied to many fields such as images, speech signals, radars, etc. It has been mainly applied to stationary signals, and reconstruction error could grow as compression ratios are increased by decreasing measurements. To resolve the problem, speech signals are divided into frames and processed in parallel. The frames are made sparse by dictionary learning, and adaptive compressed sensing is applied which designs the compressed sensing reconstruction matrix adaptively by using the difference between the sparse coefficient vector and its reconstruction. Through the proposed method, we could see that fast and accurate reconstruction of non-stationary signals is possible with compressed sensing.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.2
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• pp.30-36
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• 2002

This paper describes a nonlinear adaptive noise canceler(ANC) using neural networks(NN) based on filter to make up for the drawback of the conventional ANC with the linear adaptive filter. The proposed ANC was tested its noise rejection performance using broadband time-varying noise signal and compared with the ANC of TDL linear filter. Experimental results show that in cases of nonlinear correlations between the noise of primary input and reference input, the neural network based ANC outperforms the linear ANC with respect to mean square error It is also verified that the recurrent NN adaptive filter is superior to the feedforward NN filter. Thus, we identify that the NN adaptive filter is more effective than the linear adaptive filter for rejection of broadband time-varying noise in the ANC.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.421-424
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• 2008

This paper proposes an adaptive noise suppression system based on human auditory model to enhance speech signal that is degraded by various background noises. The proposed system detects voiced and unvoiced sections for each frame and implements the adaptive auditory process, then reduces the noise speech signal using neural network including amplitude component and phase component. Base on measuring signal-to-noise ratios, experiments confirm that the proposed system is effective for speech signal that is degraded by various noises.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2005.11a
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• pp.278-281
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• 2005

본 논문에서는 백색 잡음이 첨가된 오디오 신호로부터 잡음을 추정하고 이에 따른 지각 필터 보정을 통한 적응적 지각 필터의 속도 개선 알고리즘을 제안한다. 제안된 잡음 추정 알고리즘은 고주파 구간에서 획득한 잡음 에너지를 사용하여 지각필터를 구성하고 일정 대역에서 추정된 기울기를 고주파 영역에 적용함으로써 전 대역의 잡음 에너지를 효과적으로 제거할 수 있게 되며 필터의 속도 향상에도 크게 기여하게 된다. 이는 기존의 적응지각필터와의 비교를 위하여 수행속도 및 SSNR, NMR 비교를 수행하였고 그 결과를 통하여 성능 개선을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.185-188
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• 1998

실제의 음성 인식 및 음성 통신 등의 음성 처리 시스템에서는 음성 신호를 손상시키는 배경 잡음 신호의 존재로 그 성능이 많이 저하된다. 특히 차량 내와 같은 잡음이 극심한 상황에서는 전처리 부분에서 이러한 잡음을 제거시켜 주어야한다. 본 연구는 자동차 내의 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성 정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 추정하는 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법 사용의 전제 조건은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재한다. 이러한 이유에서 본 연구는 잡은 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화하는 차감법을 제안한다. 이러한 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 정용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.