주파수 영역-적응 필터는 시간 영역-원응 필터에 비하여 필터 차수가 일정치 이상으로 높아졌을 경우에는 계산량에 있어서 유리하게 된다. 본 논문에서는 각파수 영역-적응 필터 알고리즘에 관하여 μ-FLMS 알고리즘이라는 하나의 새로운 형태를 재시하였으며, 이 알고리즘과 시간 영역-적응 필터 μ-FLMS 알고리즘의 특성을 비교하였다. 두 필터의 특성을 비교한 결과, 동일한 수검속도하에서 주파수 영역-적응 필터가 계산량에서 유리하였다.
주파수 영역에서의 적응 신호처리는 입력의 자기 상관 행렬에 이산 퓨리에 변환(DFT Discrete Fourier Transform)을 이용할 때 거의 대각선화 되는 특성으로 인해 시간영역 적응필터보다 주파수 영역 적응 필터가 빠르게 적응한다. 본 논문에서는 변형된 이산 퓨리에 변환(MDFT: modified DFT)을 이용하여 주파수 영역 적응 필터를 설계함으로써 안정한 수렴 속도를 갖는 잡음 제거 시스템을 제안한다. 제안한 구조는 MDFT를 이용하여 연산수를 최소화하며, 안정한 수렴을 유지하면서 블록 없는 처리를 할 수 있고, 최적의 수렴 속도를 위해 입력 자기 상관 행렬에 MDFT를 사용해 근사적으로 대각화 시키고 시간적으로 변하는 스텝 크기를 정규화 하는 고속 적응 잡음 제거(HANR: high speed adaptive noise reduction) 알고리즘이다. HANR 알고리즘을 적용한 필터는 DFT변환법을 사용한 LMS방법(non-proposed)보다 30%정도의 속도 개선이 있다.
최근 들어 초고속 정보통신기기 소자와 디지털 신호처리 기술에 힘입어 적응잡음제거 기술이 비약적인 발전을 이룩하게 되었다. 그러나 실제로 적응잡음제거, 에코제거 등의 여러 응용에서 만족할 만한 결과를 얻기 위해서는 수천이 넘는 적응필터계수가 요구된다. 계수의 수가 많은 적응 FIR 필터의 복잡한 계산 량을 줄이고 빠른 수렴을 얻기 위한 시도로 본 연구에서는 주파수영역 적응필터와 다중지연 주파수영역 적응필터 알고리즘을 실시간 처리 관점에서 서로 비교하였다. 긴 탭의 주파수영역 적응필터에서 발생하는 시간지연은 다중지연 주파수영역 적응필터를 적용하여 개선하려다. 또한 일반 적응잡음제거환경과 Cross talk 환경에 주파수영역 적응필터을 적용하여 그 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 dSPACE 1103 보드를 통하여 확인하였다
주파수 영역에서 블록 적응 필터(Block Adaptive Filter),의 새로운 구현 방법을 제시하였다. 블록 적응 필터링은 입력값을 Block 단위로 하였을 때 출력에서도 블록 단위 또는 유한한 값을 갖도록 하는 것이다. 본 논문에서는 Gordard 이론을 이용하여 Block Adaptive Filter의 고속 수렴 알고리즘을 전개하고 Saito의 알고리즘과 BLMS알고리즘의 수렴 결과와 비교하였다. 그 결과 본 논문에서 제시한 주파수 영역블럭 적응 필터의 알고리즘(FBAF)이 BLMS알고리즘의 수렴상태보다 빠르게 수렴하며 Satio의 알고리즘의 수렴 오차보다는 줄어들었다.
한 쌍의 주파수 영역 적응 디지탈 필터를 이용하여 두 신호간의 magnitude squared coherence(MSC) 함수를 추정하는 방법을 제안하였다. 이와 같은 방법은 시간 영역에서 한 쌍의 적응디지탈 필터를 이용하는 LMS-MSC(least mean square-MSC)알고리즘에 비하여 적은 양의 계산으로 MSC 함수를 구할 수 있다. MSC함수 추정을 위하여 대표적인 주파수 영역 적응 필터링 알고리즘인 CFLMS(constrained frequency-domain LMS)와 UFLMS (unconstrained frequency-domain LMS)알고리즘을 사용하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 LMS-MSC 알고리즘과 성능을 비교하였다.
최근 고정된 길이의 적응필터에서 벗어나 신호의 통계적 특성에 적합한 가변길이 적응필터가 보고되고 있다[1-5]. 본 논문에서는 신호의 주파수 영역 분할을 이용한 부대역 적응필터에서, 가변길이 대역 적응필터를 적용한 새로운 적응필터를 제안한다. 이러한 부대역 가변길이 필터는 각대역에서 적응필터의 길이를 최적화하여 계산량을 최소화할 수 있다. 또한 추정하고자 하는 시스템을 주파수 영역에서 분해하여 추정함으로써 대역을 분할하지 않았을때 발생할 수 있는 불필요하게 긴 적응필터를 사용하지 않아도 되어서 효과적인 신호의 추정이 가능하다고 판단된다. 특히, 컴퓨터 모의실험결과 제안한 적응필터는 기존의 필터보다 협대역 신호를 좀더 정확하게 추정할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 특성을 갖는 제안한 가변길이 부대역 적응 필터는 적응 반향제거기 와 같은 특정한 응용에서 우수한 성능을 보일 것으로 판단된다.
스퀴드 자력계는 외부의 배경잡음원에 대해서 매우 민감하므로 뇌자도 신호 측정을 목적으로 하는 미세 자기신호 측정에서는 배경자기잡음을 충분히 제거해야 한다. 배경잡음 제거에 일반적으로 사용되는 소프트웨어적 방법으로는 합성 미분계 및 적응필터 방법이 있다. 본 논문에서는 뇌자도 측정용으로 개발한 37채널 스퀴드 자력계에서 합성 미분계 적응필터 및 주파수 영역 적응필터를 적용하여 각각의 배경잡음 제거 효과 및 각 방법의 장단점을 살펴보고, 임상 뇌자도 측정시 상기 방법들의 선택적 적용에 관하여 논의한다
본 논문은 음성 통신 환경에서 스피커 모듈 비선형 특성 모델링과 긴 음향 반향 경로에서 효율적으로 동작하는 강인한 비선형 음향 반향 제거기를 제안한다. 제안하는 비선형 음향 반향 제거기는 sigmoid 전처리기를 사용하여 스피커 모듈의 비선형 특성을 모델링하며, 적은 시간 지연으로 긴 음향 반향 경로를 추정할 수 있도록 파티션 블록 주파수 영역 적응 필터를 사용한다. 실험을 통해 스피커 모듈의 비선형 특성이 발생하는 환경에서 제안 비선형 음향 반향 제거기는 기존 비선형 음향 반향 제거기에 비해 적은 연산량으로 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 보청기의 피드백 제거 알고리즘을 실시간으로 실현한 내용을 다루었다. 기존의 시간 영역에서의 최소 평균 자승 기법을 주파수 영역으로 변환하여 처리함으로써 계산상의 부하를 최소화하였다. 적응 필터 알고리즘의 확인은 Matlab(Matrix laboratory) 기반으로 수행하였고, 이를 CSR 8675 블루투스 DSP IC(Digital Signal Processor Integrated Circuit) 칩 펌웨어로 실현하고 검증해보였다. 스마트폰으로의 원격 무선 제어 기능이 포함된 스마트 보청기는 사용자 접근 편의성이 강화된다.
본 연구에서는 적응 필터 뱅크와 유사한 신경망을 이용한 시간영역에서의 새로운 필터뱅크(뉴럴 필터 뱅크)와 필터 창 함수를 가진 새로운 필터 뉴런을 제안하였다. 제안된 뉴럴 필터 뱅크의 성능을 검증하기 위해 두 가지의 예를 들어 실험하였다. 실험에서 제안된 기법은 기존의 방법인 주파수 영역에서의 필터뱅크보다 간단한 구조와 고속처리가 가능한 특성을 보였다. 따라서 제안된 방법은 시간 영역에서의 신호의 특징 검출에 있어 높은 성능을 제공할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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