• 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.

• 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.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.4
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• pp.93-100
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• 1999

확성회의 시스템에서 응용되는 반향신호 제거기는 긴 잔향시간을 갖는 실내 공간의 환경변화에 따라 필터 계수의 갱신에 많은 시간이 요구되어 실시간 처리에 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 연산량 저감을 통한 실시간 처리를 위하여 중첩가산방식의 SSB(Single Side Band) 필터뱅크를 사용한 서브밴드 적응 신호처리법을 제안한다. 이 방법은 입력과 출력의 스펙트럼을 몇 개의 주파수 밴드로 분할하여, 각 밴드를 ES-NLMS(Exponential Step-Normalized Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응 처리하는 것이다. 시뮬레이션 결과 중첩가산방식의 SSB 필터뱅크가 풀밴드 보다 ERLE(Echo Return Loss Enhancement)가 1∼2㏈ 정도 작을 때 연산량이 풀밴드 보다 약95%, QMF(Quadrature Mirror Filter)필터뱅크보다 약50% 정도 감소하여 우수한 것으로 나타났다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.3 no.3
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• pp.263-271
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• 2000

In this paper, an acoustic echo canceller(AEC) is implemented by ADSP-2181. This AEC uses a noise robust adaptive algorithm and a postprocessing method which attenuates residual echo using cross-correlation between estimated error signal and microphone input signal. We propose new postprocessing method that uses two thresholds to prevent signal distortion after postprocessing and to improve the performance of AEC without extra computational burden. Through experiments using a 16 bit fixed-point DSP board (ADSP-2181 EZ-KIT Lite board), it is shown that the noise robust adaptive algorithm performs well in the double-talk situations and the convergence speed is comparable to NLMS. Using the postprocessor, ERLE is improved about 20 dB. As a result, the AEC with a postprocessor shows better performance than conventional ones.

• 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.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.8
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• pp.1051-1058
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• 2008

The advancement of technology for image processing and communications makes it possible for current traffic signal controllers and vehicle detection technology to make both emergency vehicle preemption and transit priority strategies as a part of integrated system. Present]y traffic signal control in crosswalk is controlled by fixed signals. The signal control keeps regular signals traffic even with no traffic, when there is traffic, should wait until the signal is given. Waiting time causes the risk of traffic accidents and traffic congestion in accordance with signal violation. To help reduce the risk of accidents and congestion, this paper explains traffic signal control system for the adaptive priority order so that signal may be preferentially given in accordance with the situation of site through the object detect images.