전력선통신 시스템은 일반적인 통신시스템과는 달리 전력선에 연계된 다양한 부하기기들의 동작 및 변동에 따른 잡음이 발생한다. 특히 부하의 기동, 정지 시 발생하는 임펄스 잡음은 통신성능 저하의 주된 요인임으로 통신성능 향상과 신뢰성 높은 데이터 전송을 위하여 임펄스 잡음 제거와 임펄스 잡음 영향을 감쇠하기 위한 방안이 절실히 요구되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 전력선 통신시스템에서 전송된 데이터를 오류 없이 복원해 내기 위하여 적응형 정합필터링 기법을 제안하고, 수신 측에서 임펄스잡음에 따른 최적의 탭 계수를 선택해 효과적으로 임펄스잡음을 제거하는 기법을 확립하였다. 또한, 제시한 알고리즘에 다양한 임펄스 잡음의 모델을 반영하여 비트오율에 대한 모의실험을 행하고 결과를 도출함으로써 제안 방식의 유용성과 신뢰성을 확인하였다.
One of the most important issues in the wearable healthcare sensors is to minimize the motion artifacts in the vital signals for continuous monitoring. This paper presents a reflected type photoplethysmograph (PPG) sensor for monitoring heart rates at the artery of the wrist. Active noise cancellation algorithm was applied to compensate the distorted signals by motions with Least Mean Square (LMS) adaptive filter algorithms, using acceleration signals from a MEMS accelerometer. Experiments with a watch type PPG sensor were performed to validate the proposed algorithm during typical daily motions such as walking and running. The developed sensor is suitable for ubiquitous healthcare system and monitoring vital arterial signals during surgery.
현대의 잡음이 많은 환경에서 적응 음향반향제거기는 배경잡음의 영향으로 원활한 통화환경을 제공할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 음향반향 제거와 더불어 배경잡음을 제거하는 결합구조의 적응 음향반향제거기가 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 결합구조가 가지는 단점을 보완하여 적응 음향반향제거기의 성능을 향상시켰다. 제안한 결합구조는 적응 음향잡음제거기의 기준입력 신호를 적응 음향잡음제거기의 오차신호와 같게 구성함으로서 배경잡음 신호뿐만 아니라 잔여반향 신호도 효율적으로 제거할 수 있다. 성능 평가를 위한 실험결과, 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 ERLE 성능이 수렴 구간에서 3㏈ 이상 향상되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 ANC 시스템의 빠른 수렴을 위한 적응 필터의 초기화 방법을 제안한다. 기존 ANC 시스템은 적응 필터의 계수를 0으로 초기화한다. 이러한 초기화 방법은 일반적으로 발생하는 외부 소음의 특성을 고려하지 않은 방법으로 ANC의 수렴 소요시간이 길다. 이와 같은 문제를 해결하고자 본 논문에서는 핑크 노이즈를 입력으로 ANC를 수행하여 얻은 적응 필터의 계수 값을 초기값으로 사용하는 새로운 초기화 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 여러 잡음에 대해 실험한 결과, 낮은 초기 에러를 갖고 기존 방법보다 빠르게 수렴하는 것을 확인하였다. 또한, 기존 방법에서 수렴하지 못한 일부 소음에 대해서도 수렴하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 개선할 수 있는 잡음제거 방식과 거리 측정 방법을 연구하고 백색 및 유색 잡음 환경에서 거리 측정 방법에 따른 음성 인식 시스템의 성능을 평가하였다. 잡음 제거 방법으로는 음성 인식 시스템의 전처리 과정으로서 사용될 수 있는 스펙트럼 차감법, 자기 상관 차감법, 적응 잡음 제거, 적응 빔 형성기가 있으며 거리 측정 방법으로는 Log Likelihood Ration($d_{LLR}$), 켑스트럼에 의한 거리 측정 ($d_{CEP}$), 가중 켑스트럼 거리 측정 ($d_{WCEP}$), 스펙트럼 기울기에 의한 거리 측정 ($d_{RPS}$), 켑스트럼 투영 거리 측정방법 ($d_{CP},\;d_{BCP},\;d_{WCP},\;d_{BWCP}$)들이 있다. 백색 및 자동차 잡음 환경에서의 화자 종속 단독음 인식 실험 결과, 켑스트럼 계수의 높은 차수에 큰 가중을 두는 거리 측정 방법인 $d_{RPS},\;d_{WCEP}$가 잡음에 강한 특성을 나타내었으며, 잡음이 존재할 때는 pre-emphasis를 하지 않은 경우가 높은 인식율을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 양이 보청기의 음향궤환 및 잡음을 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 이중 마이크를 사용하여 잔차신호에서 음성신호를 제거한 후 궤환제거 필터의 계수를 갱신시킴으로써 수렴성능을 향상시킨다. 먼저 궤환제거기가 마이크 선호에서 궤환신호를 제거하고, 이어서 빔포밍 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 양이 보청기의 안정적 수렴을 보장하기 위해 좌측 및 우측 보청기를 분리하여 먼저 좌측 보청기를 수렴시키고 나서 그 다음 우측 보청기를 수렴시키는 과정으로 진행한다. 본 연구에서 제안한 궤환 및 잡음제거기의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 적응 알고리즘을 사용하면 기존의 알고리즘을 사용하는 경우보다 궤환제거기에서 평균 14.43 dB의 SFR(Signal to Feedback Ratio), 잡음제거기에서 평균 10.19 dB의 SNR(Signal to Noise Ratio) 개선효과를 향상시킬 수 있는 것으로 확인하였다.
본 논문에서는, 원거리 음성인식을 위한 서브밴드 필터링 기반의 빠르고 효율적인 에코제거 시스템을 제안한다. 제안하는 에코제거 시스템은 우선 채널간 유사도 (correlation) 가 높을 경우 적응필터가 오작동하는 것을 방지하기 위해 spatial decorrelation 을 적용하게 된다. 그리고 tree 형태를 가지는 IIR filterbank 기반의 subband 구조를 채택함으로써, 적은 차수로도 효과적인 analysis, synthesis 필터링을 수행할 수 있도록 한다. 이 과정에서 불가피하게 발생하는 서브 밴드간 spectral aliasing은 notch filter를 적용해 해결할 수 있다. 또한 적응 필터로는 improved proportionate normalized least-mean-square (IP-NLMS) 알고리즘을 사용해 수렴속도 및 에코제거 성능에서 우수함을 확인하였다. 마지막으로 decision-directed estimation 기반의 residual echo suppressor를 적용해 잔여 에코를 제거하게 된다. 본 논문에서는 각 단계를 구성하게 된 이론적인 배경을 소개하고, 실제 에코가 존재하는 환경에서 ERLE, 원거리 음성 인식률, computational complexity를 통해 제안하는 에코제거 시스템의 효과를 입증하도록 한다.
본 논문에서는 범용 DSP 칩을 이용한 저전력 다중 채널 보청기 시스템 구현을 제시한다. 본 시스템은 WDRC(Wide Dynamic Range Compression)를 이용한 음향 증폭 알고리즘, 적응 하울링 제거 알고리즘, 단일 채널 잡음 감소 알고리즘을 포함한다. 저전력 구현을 위해 각 알고리듬을 정수연산 프로그램으로 재구성하였고, BelaSigna(R) 250의 명령어를 사용하여 정수연산 프로그램을 어셈블리 프로그램으로 변환하였다. 실시간 시스템을 사용한 실험을 통해 각 알고리즘의 성능을 확인하였다. 또한 구현 시스템의 클럭을 측정하였으며, 그 결과 전체 신호 처리 블록이 대략 7.02MHz 클럭에서 실시간으로 동작함을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 보청기의 음향궤환 및 장음을 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 궤환신호를 제거하기 위한 궤환제거기와 잡음신호를 감소시키기 위한 잡음제거기를 결합한 구조로 구성된다. 여기서 궤환제거기는 일반적인 적응 FIR 필터를 사용하여 구현하고 잡음제거기는 Wiener 해법을 이용하여 주파수 영역에서 구현한다. 이 잡음제거는 각 신호들의 전력 스펙트럼 밀도를 구하여 전달함수를 표현하는 것으로 이루어진다. 본 연구에서 제안한 궤환 및 잡음제거기의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 적응 알고리즘을 사용하면 경로이득 0dB에서 기존의 알고리즘을 사용하는 경우보다 평균 10.85dB의 출력 SNR, 경로이득 6dB에서 평균 11.04dB의 출력 SNR을 향상시킬 수 있는 것으로 확인하였다.
Pulse oximetry is a non-invasive method for monitoring how much oxygenated hemoglobin is present in the blood. The principle of pulse oximetry is based on the red infrared light adsorption characteristics of oxygenated and deoxygenated hemoglobin. Even through the convenience of a pulse oximeter, its weak signal-to-noise ratio against motion artifacts and low perfusion makes it difficult to be accepted by execs devices. Several researchers have suggested the use of an adaptive noise cancellation (ANC) algorithm. They have demonstrated that ANC is feasible for reducing the effects of motion artifacts. Masimo Corporation developed a discrete saturation transformation (DST) algorithm that uses a reference signal and ANC. In commercial devices, it is very hard to escape it because Masimo's patents are very powerful and a better method is yet to be developed. This study proposes a new method that can measure noise saturation as well as accurate oxygen saturation from signals with high motion artifacts without using ANC and DST. The proposed algorithm can extract a normal signal without noise from a signal with motion artifacts. The reference signal from a pulse oximeter simulator was used for the evaluation of our proposed algorithm and achieved good results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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