• 제목/요약/키워드: 적응 신호처리

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적응 분할법에 기반한 유전 알고리즘 및 그 응용에 관한 연구 (A Study on Adaptive Partitioning-based Genetic Algorithms and Its Applications)

  • 한창욱
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.207-210
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    • 2012
  • 유전 알고리즘은 확률에 기반한 매우 효과적인 최적화 기법이지만 지역해로의 조기수렴과 전역해로의 수렴 속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 적응 분할법에 기반한 유전 알고리즘을 제안하였다. 유전 알고리즘이 전역해를 효과적으로 찾도록 하는 적응 분할법은 최적화의 복잡도를 줄이기 위해 탐색공간을 적응적으로 분할한다. 이러한 적응 분할법은 탐색공간의 복잡도가 증가할수록 더 효과적이다. 제안된 방법을 테스트 함수의 최적화 및 도립진자 제어를 위한 퍼지 제어기 설계 최적화에 적용하여 그 유효성을 보였다.

가변 임계값을 이용한 지각 필터의 적응적인 음질 개선 알고리즘 (Adaptive Enhancement Algorithm of Perceptual Filter Using Variable Threshold)

  • 차형태
    • 한국음향학회지
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    • 제23권6호
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    • pp.446-453
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    • 2004
  • 본 논문에서는 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 가변 임계값을 이용한 적응 지각 필터를 사용하여 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 적응 지각 필터는 신호 구간마다 달라지는 신호의 세기와 잡음의 영향 정도를 고려하여 임계값을 가변적으로 조정함으로써 잔여 잡음을 효과적으로 제어하는 방식으로 지각적으로 개선된 음질의 신호를 얻을 수 있다 제안한 방식은 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 주파수 영역으로 변환한 후 임계 대역 기반의 임계 대역 에너지 (Critical intensity energy)와 마스킹 영향이 고려된 청각 자극 에너지 (Excitation energy)를 계산한 다음, 지각 필터를 기반으로 한 적응 지각 필터 알고리즘으로 각 단계별 지각 필터 응답을 임계값으로 이용하여 가변 임계값이 재조정되는 단계를 결정하게 된다. 신호의 구간별 에너지 크기에 의한 잡음에 의해 열화된 정도의 차이를 가변 임계값을 이용하여 고려함으로써 잔여 잡음의 효과적인 제어가 가능하게 된다. 제안한 방법은 다양한 신호대 잡음비에서 열화된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 신호대 잡음비가 15dB, 20dB, 25dB와 30dB의 각각의 경우에 대하여 잡음대 마스킹비 (Noise-to-mask ratio, NMR)와 청감 테스트 (Mean opinion score, MOS Test)를 시행하였다. 그 결과, 잡음대 마스킹비의 개선 측면에서 각각의 경우에 대해 17.4dB, 15.3dB, 12.8dB, 9.8dB의 개선을 확인할 수 있었고, 청감 테스트의 개선 측면에서는 각각 2.9, 2.5, 2.3, 1.7의 개선된 음질을 확인할 수 있었다.

가중 Overlap-Add 기법을 적용한 서브밴드 반향 제거기와 새로운 동시 통화 검출기 (Subband Acoustic Echo Canceller with Double-Talk Detector using Weighted Over1ap-add method)

  • 고충기;이원철
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.541-544
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    • 2000
  • 본 논문은 부밴드별 반향제거 필터 뱅크를 구현하기 위한 가중 Overlap-add 적응필터를 이용한 단일 채널 음향 반향 제거기를 제안한다. 기준 입력 신호의 고유치 분포율에 의존하여 수렴 특성이 결정되는 NLSM알고리즘을 사용하여 전대역 처리 과정에서 발생하는 수렴성능의 저하를 방지하고, 효율적인 블록별 병렬 처리가 가능한 부밴드 처리기법인 가중 Overlap-add 방식을 적용한 적응 반향제거기의 성능을 고찰한다 또한 본 논문에서는 동시 통화 검출을 위한 전용 필터와 에너지 비교 방법을 동시에 사용하는 새로운 형태의 동시통화 검출 기법을 제안한다.

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적응표적 탐지용 레이다 환경 분류기 구현 (Implementation of Radar Environment Classifier for Adaptive Target Detection)

  • 최병관;최인식;김환우
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제42권5호
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    • pp.157-164
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    • 2005
  • 기존 적응 표적 탐지 기법의 경우 클러터 특성이 변하는 비 균일 클러터 상황에서는 만족할 만한 탐지성능을 갖지 못한다. 이는 레이다 좌표 공간상으로 변하는 클러터 파라미터를 신호처리 과정에 효과적으로 적용시키지 못함으로 인해 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 클러터 환경에 따른 적용 알고리즘 선택 및 선택된 알고리즘의 파라미터 추출을 가능하게 하는 클러터 분류기 사용이 요구된다 본 논문은 이러한 목적으로 구현된 클러터 환경 분류기에 대하여 기술한다. Visual C++ 환경에서 구현된 본 환경 분류 소프트웨어에서는 적응신호처리에 필요한 파라미터 값 추출 및 알고리즘 선택이 가능하며, 또한 단계별 알고리즘의 수행 결과도 확인할 수 있다.

적응필터를 이용한 음성신호처리 (Speech Signal Processing using Adaptative Filter)

  • 김수용;지석근;박동진
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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    • pp.743-749
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    • 2007
  • 오늘날, 우리는 어디엔가 엔제나 무전기 통신 장치를 사용할 수 있다. 때때로, 우리는 음향잡음환경에서 장치를 사용하였다. 그 음향잡음은 통신장치에서 많은 문제를 만들었다. 음향잡음환경에서는, 말은 음성신호와 잡음신호 양쪽에 신호를 포함하고, 받았기 때문에 깨끗한 정보를 받기위해 보낼 수가 없었다. 디지털필터는 바라는 신호를 얻기 위해 옳기는 잡음으로서 유용하였다. 방법의 하나는 자동적으로 맞추는 필터 파라미터로서 적응 잡음 망상조직으로 적응디지털필터를 사용하는 것이다. 본 논문은 두 적응필터 방법에 의하여 현실에서 음향잡음으로서 명료도 알고리즘의 번지라고 할 수가 있다. 하나는 두 입력 채널과 함께 적응잡음 망상조직이라 할 수 있고, 또 다른 것은 하나 입력 채널과 함께 스펙트럼 빼기 필터이다. 이 실험의 결과는 제안된 필터로부터 스펙트럼 진폭필터는 움직이지 않는 잡음은 효력이 있는 동안 움직이는 것을 줄이기 위해 사용되어지는 것은 적응잡음망상조직으로 보여준다.

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능동 소나에서 표적 신호 향상을 위한 적응 디지털 필터 (An Adaptive Digital Filter for Target Signal Enhancement in Active Sonar)

  • 성하종;김기만;이충용;윤대희
    • 한국음향학회지
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    • 제20권3호
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    • pp.3-7
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    • 2001
  • CW (Continuous Wave) 신호를 사용하는 능동형 소나에서 잔향을 포함한 잡음의 특성이 백색 (white)이 아닌 경우 일정 오경보 확률 처리 (CFAR: Constant False Alarm Rate)를 수행할 때 잔향 부근에서 높은 문턱치를 추정하게 된다. 이로 인해 표적을 검출하지 못하며. 근접한 다중 표적을 구분하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 적응 잔향 제거 필터를 제안하였다. 제안된 필터는 적응 필터와 이 필터로부터 일정한 시간 차를 두고 계수 값을 복제해 쓰는 필터로 구성된다. 능동형 소나가 움직이는 수중 환경에서 수집된 실측 데이터를 이용하여 제안된 적응 잔향 제거 필터의 성능을 고찰하였다. 그 결과 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 표적 신호 구간이 긴 경우 향상된 성능을 나타내었다.

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적응변조를 사용하는 에너지 하베스팅 중계기 네트워크의 처리율 (Throughput Maximization of Energy Harvesting Relay Networks with Adaptive Modulation)

  • 서지환;홍승근;이재홍
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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    • pp.13-15
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    • 2015
  • 본 논문에서는 하나의 중계기가 하나의 송신기로부터 신호를 받아 증폭한 후에 수신기로 재전송하는 방식으로 송신기와 수신기 사이의 통신을 돕는 네트워크를 고려하였다. 중계기가 독자적인 에너지원이 없는 경우 일정한 양을 에너지를 확보하여 중계에 사용하기 위해서 송신기로부터의 신호를 에너지로 하베스팅하는 모델을 생각하였다. 또한, 나아가 현재의 다양한 무선통신 네트워크에서 사용중인 적응변조를 적용하여 항상 일정이상의 비트오율을 만족할 수 있는 더욱 현실적인 모델이 되도록 하였다. 이러한 모델에서 정해진 만큼의 시간을 하베스팅에 사용했을 경우 처리율을 구하였으며, 나아가 그 시간을 최적화하여 유도한 처리율을 최대화하는 문제를 만들었다.

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고정점 알고리즘과 시간적 상관성의 적응조정 견실 알고리즘을 조합한 독립성분분석 (Hybrid ICA of Fixed-Point Algorithm and Robust Algorithm Using Adaptive Adaptation of Temporal Correlation)

  • 조용현;오정은
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권2호
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    • pp.199-206
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    • 2004
  • 본 논문에서는 고정점 알고리즘과 신호의 시간적 상관성을 적응 조정한 견실 알고리즘의 조합형 독립성분분석을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙에 기초한 방법으로 빠른 분석속도와 우수한 분석성능을 얻기 위함이고, 견실 알고리즘은 시간적 상호 의존성이나 낮은 쿠토시스를 가지는 신호도 효과적으로 분석하기 위함이다. 특히 견실 알고리즘에서 경험적으로 설정되던 최대지연시간을 신호상호간의 자기상관함수를 이용하여 적응 조정되도록 함으로써 그 성능을 더욱 더 개선하였다. 제안된 독립성분분석을 500개 샘플을 가시는 4개의 신호와 $512\times512$ 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합신호와 혼합영상 각각의 분리에 적용한 결과, 고정점 알고리즘의 독립성분분석 및 고정점 알고리즘과 최대시간지연을 경험적으로 설정하는 기존의 견실 알고리즘을 단순히 조합한 독립성분분석에 비해 분리속도와 분리률에서 개선된 성능이 있음을 확인하였다. 특히 문제의 규모가 증가할수록 분석성능의 개선정도도 증가함을 확인하였다.

지역 및 광역 리커런트 신경망을 이용한 비선형 적응예측 (Nonlinear Adaptive Prediction using Locally and Globally Recurrent Neural Networks)

  • 최한고
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제40권1호
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    • pp.139-147
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    • 2003
  • 동적 신경망은 신호예측과 같이 temporal 신호처리가 요구되는 여러 분야에 적용되어 왔다. 본 논문에서는 다층 리커런트 신경망(RNN)의 동특성을 향상시키기 위해 지역 궤환 신경망(LRNN)과 광역 궤환 신경망(CRNN)으로 구성된 합성 신경망을 제안하고, 적응필터로 제안된 신경망을 사용하여 비선형 적응예측을 다루고 있다. 합성 신경망은 LRNN으로 IIR-MLP와 CRNN으로 Elman RNN 신경망으로 구성되어 있다. 제안된 신경망은 비선형 신호예측을 통해 평가되었으며, 예측 성능의 상대적인 비교를 위해 Elman RNN과 IIR-MLP 신경망과 상호 비교하였다. 실험결과에 의하면 합성 신경망은 수렴속도과 정확도에서 더 우수한 성능을 보여줌으로써, 제안된 신경망이 기존의 다층 리커런트 신경망보다 비정적 신호에 대한 비선형 예측에 더 효과적인 예측모델임을 확인하였다.

3차원 웨이블릿 기반압축 동영상의 적응적 정칙화 복원 (Adaptive Regularized Restoration Of 3-D Wavelet Coded Video)

  • 장윤희;김태영;정정훈;백준기
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.407-410
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    • 2000
  • 본 논문에서는 3차원 웨이블릿 부호화 방식으로 압축된 영상 시퀸스를 정칙화 기반 영상복원 방법으로 후처리하는 알고리듬을 제안한다. 우선, 웨이블릿 압축 시스템을 적절한 영상 열화 시스템으로 모델화한다. 그리고, 시간축에 관하여 프레임 간의 같은 위치에 있는 각 픽셀에 대하여 복원을 수행한다. 그 다음으로 2차원 영상 신호에 대하여 복원을 수행하는데. 즉 웨이블릿 변환 계수 정보를 이용하여 영상 및 시간 정보를 여러 스케일의 에지로 분류한 다음, 에지의 방향에 따른 적응적인 제약조건을 사용한다. 이는 각각의 에지 방향에 적합한 고주파 성분을 유지하고, 신호의 각 특성에 적합한 적응적인 정칙화 매개변수를 적용한다. 마지막으로 시간 축에서의 복원과 그것에 이어지는 적응적인 공간 복원에 대한 실험 결과를 보여준다.

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