• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.1C
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• pp.1-8
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• 2007

LMS(Least Mean Square) algorithm using steepest descent way in adaptive signal processing requires simple equation and is used widely because of the less complexity. But eigenvalues change by width of input signals in time domain, so the rate of convergence becomes low. In this paper, we propose a new fast running FIR filter structure that improves the convergence speed of adaptive signal processing and the same performance as the existing fast wavelet transform algorithm with less computational complexity. The proposed filter structure is applied to wavelet based adaptive algorithm. Simulation results show a better performance than the existing one.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.389-392
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• 2004

정합장처리를 이용한 표적의 탐지는 다양한 종류의 간섭표적들이 존재하는 환경에서 수행될 가능성이 크며, 따라서 분해능이 높은 적응 정합장처리를 사용이 요구된다. 반면 빠르게 움직이는 고소음의 간섭표적이 존재 할 경우에는 적응정합장처리를 수행하기위한 신호단편 (snapshot) 수를 충분하게 사용할 수 없는 상황에 직면하게 된다. 제한된 신호단편을 이용하여 적응정합장처리의 CSDM (cross-spectral density matrix)을 안정적으로 추정하기 위한 목적으로 선형빔형성에서 제안되었던 광대역 STMV (steered minimum varianve) 기법을 도입하였다. MAPLE03 실험환경을 이용하여 STMV의 적응정합장처리 수치실험을 수행하고 특성을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.379-382
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• 2004

적응신호처리 분야에서 LMS알고리듬은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응알고리즘은 입력신호의 고유치 분포폭이 넓게 분포한 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시간영역의 적응 알고리즘을 변환영역에서 수행하고, 변환영역에서 수렴성능 향상과 계산량을 줄이기 위하여 웨이블렛기반의 고속 적응 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 OFDM 적응등화기에 적용하여, 기존의 OFDM 등화기 알고리즘과 비교하여 제안한 적응알고리즘의 성능이 우수함을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.2017-2018
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• 2011

본 논문에서는 QMF로 설계된 기본 필터뱅크를 이용하여 필터뱅크 시스템을 설계하고, 설계된 시스템을 이용하여 전력 외란 신호를 분해한다. 분해된 신호는 적응 예측기로 처리하여 전력 신호 사건의 트리거링점을 검출한다. 적응 필터의 수렴성능을 조절하여 순간적인 외란들을 효과적으로 검출 할 수 있다. 또한, 전력 신호에 포함된 백색잡음을 적응 필터를 이용 제거 할 수 있음을 보인다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.7 no.2
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• pp.53-59
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• 2006

Dynamic neural networks have been applied to diverse fields requiring temporal signal processing such as system identification and signal prediction. This paper proposes the gamma neural network(GAM), which uses gamma memory kernel in the hidden layer of feedforward multilayered network, to improve dynamics of networks and then describes nonlinear adaptive prediction using the proposed network as an adaptive filter. The proposed network is evaluated in nonlinear signal prediction and compared with feedforword(FNN) and recurrent neural networks(RNN) for the relative comparison of prediction performance. Simulation results show that the GAM network performs better with respect to the convergence speed and prediction accuracy, indicating that it can be a more effective prediction model than conventional multilayered networks in nonlinear prediction for nonstationary signals.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1996.10a
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• pp.42-45
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• 1996

잔향시간이 긴 실내의 전달함수의 모델링에 있어서 , 일반적인 플 밴드 MA 모델에 기초한 적응 필터를 이용한 경우에는, 많은 필터 차수를 필요로 하고 적응 시간이 길어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 필터 차수를 감소시키고 수렴 특성을 향사시키기 위해서, 각 입출력 신호를 몇 개의 주파수 대역으로 나우어서 각각의 주파수 대역에 대새서 적응 처리 과정을 행하는 서브밴드 MA 모델을 이용한 적응디지털 필터 처리 방법을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션 서브밴드MA 모델을 이용한 디지털 적응 필터 처리과정의 유효성을 나타냈었다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.5 no.1
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• pp.95-103
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• 1995

This paper concerns the use of derivative null constraint in an adaptive array pmcessor in the spatial and frequency domains with respect to a composite array processor to obtain a modified composite array processor. It is assumed that the frequency of interference signals is the same as that of a desired signal, interference directions are different from the desired signal, and interference directions and frequencies are known. Simulation results demonstrate that a higher-order derivative null broadens the null width which is appropriate for eleminating a broadband interference and a zero-order derivative null (i.e., a simple point null) with respect to frequency reduces the residual error inherent in the composite array precessor.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.5C
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• pp.673-682
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• 2004

The adaptive beam-forming is promising approach for noise reduction in hearing aids. This approach has come in the focus of interest only recently, because of the availability of new and powerful digital signal processors. The adaptation U using usually a Least Mean Squares algorithm, updates the weight vector. In this Paper, we propose a fast wavelet based adaptive algorithm using variable step size algorithm which varies adaptive constant by the change of signal environment. We compared the performance of the proposed algorithm with the known adaptive algorithm using computer simulation of multi channel adaptive bemformer in hearing aids. As the result the proposed algorithm is suitable for adaptive signal processing area using hearing aids and has advantages reducing computational complexity. And we show the beam-forming system using proposed algorithm converges stably in a sudden change of system environment.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.5
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• pp.848-852
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• 2001

The biomedical signals such as ECG, EMG, EEG, and etc are very Important information to diagnose patients The signal is hard to filter the noise because that is mixed with a lot of noise and biomedical signal has the properties of nonlinear and time-variance. So, we will filter under the measure environment for system or patient. But the general adaptive fillet has brought on the distortion of signal because the adaptive filter adjust the filter coefficient with the fixed order of filter, that filter has the unsuitable order in each other environment. So we propose the dynamic structure adaptive filter that is used for improving that disadvantage. In experiment, we obtain the optimal order of adaptive filter and have food results.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.179-182
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• 2004

무선통신분야에서 LMS5(Least Mean Square) 알고리즘은 식이 간단하고 계산량이 비교적 적기 때문에 널리 사용되고 있다. 그러나 시간영역에서 처리할 경우 입력신호의 고유치 변동폭이 넓게 분포되어 수렴속도가 저하하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 신호를 FFT(Fast Fourier Trasnform)나 DCT(Discrete Cosine Transform)로 변환하여 신호간의 상관도를 제거함으로써 시간영역에서 LMS알고리즘을 적용할 때 보다 수렴속도를 크게 향강시킬 수 있다. 본 논문에서는 수렴속도 향상을 위해 시간영역의 적응 알고리즘을 직교변환인 고속웨이브렛(wavelet)변환을 이용하여 변환영역에서 수행하며, 짧은 필터계수를 가지는 DWT(Discrete Wavelet Transform)특성에 맞는 Fast running FIR 알고리즘을 이용하여 WTLMS(Wavelet Transform LMS)적응알고리즘을 통신시스템에 적용한다. 적응 알고리즘의 성능향상을 위하여 시간에 따라 적응상수의 크기를 가변시켜 수렴 초기에는 큰 적응상수로 따른 수렴이 가능하도록 하고 점차 적응상수의 크기를 줄여서 misadjustment도 줄이는 방법의 적응 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 실제로 적응잡음제거기(adaptive noise canceler)에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며, 각 알고리즘들의 계산량, 수렴속도를 이용하여 각각 비교, 분서하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.