적응 빔포밍(beam-forming)기법은 디지털보청기 시스템에서 노이즈를 제거하기 위한 적절한 방식이다. 적응 빔포밍 기법은 디지털 신호처리프로세서의 발전과 더불어 최근에 주목을 받고 있는 방식으로 신호처리 과정에서 일반적으로 LMS(Least Mean Square)알고리즘을 사용하여 웨이트 벡터를 업데이트 시킨다. 본 논문에서는 신호의 환경에 따라 적응상수가 변화하는 가변스텝사이즈 알고리즘을 적용한 고속 웨이블렛 기반 적응알고리즘를 제안한다. 제안한 알고리즘을 적응 빔포머 방식인 디지털보청기 시스템에 적용하여 기존 시간영역 알고리즘과 그 특성을 비교하여 그 결과 제안한 알고리즘이 디지털보청기 시스템에 적합함을 입증한다. 그리고 제안한 알고리즘은 계산량에서도 시스템의 환경변화에도 안정하게 수렴한다는 장점이 있는 것을 보인다.
영상처리와 통신 기술의 진보는 통합된 시스템의 일부분으로써 긴급 차량 우선권과 통행 우선 방법 모두를 수용하기 위한 현행 교통 신호 제어기들과 차량 탐지 기술을 가능하게 만들고 있다. 횡단보도에서 현행 교통 신호제어는 고정된 신호 주기에 따라 변하도록 구성되어 있다. 고정된 신호 주기의 신호제어 체계는 통행량이 없는 상황에서도 일정한 신호주기가 주어지기 때문에 상대적으로 교통량이 많은 곳에서는 해당 진행 신호가 부여될 때까지 대기해야 한다. 이러한 대기 시간은 신호 위반에 따른 교통사고의 위험과 교통체증을 유발하게 된다. 본 논문에서는 교통사고의 위험과 교통 체증을 해소하기 위한 방안으로 객체 검출영상을 통하여 현장상황에 맞게 우선적으로 신호가 부여될 수 있도록 적응형 우선순위 교통신호 제어 시스템을 설계하고 시뮬레이션 하였다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제13권6호
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pp.608-616
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2013
This paper presents an adaptive sampling method for electrocardiogram (ECG) signal detection. First, by employing the strings matching process with compression dictionary, we recognize each segment of ECG with different characteristics. Then, based on the non-uniform sampling strategy, the sampling rate is determined adaptively. As the results of simulation indicated, our approach reconstructed the ECG signal at an optimized sampling rate with the guarantee of ECG integrity. Compared with the existing adaptive sampling technique, our approach acquires an ECG signal at a 30% lower sampling rate. Finally, the experiment exhibits its superiority in terms of energy efficiency and memory capacity performance.
A ghost cancelling method using the multiplicationless adaptive multipath channel identification is proposed. The IIR filter and the LMS algorithm are used for ghost cancelling. The coefficients of IIR filter are obtained by multipath channel identification. The LMS algorithm which is simple relatively is used as the adaptive algorithm. An MPS is selected as the reference signal and it is used as the input of the adaptive algorithm for the multipath channel identification. If an MPS is not exist, the horizontal syne, and color burst signal can be used as the reference signal. Improving of accuracy of the ghost cancelling in the presence of the phase variation in the multipath channel, a complex processing are also performed.
In this paper, we propose a wavelet based adaptive algorithm which improves the convergence speed and reduces computational complexity using the fast running FIR filtering efficiently We compared the performance of the proposed algorithm with time and frequence domain adaptive algorithm using computer simulation of adaptive noise canceler based on synthesis speech. As the result, the proposed algorithm is suitable for adaptive signal processing area using speech or acoustic field.
본 논문에서는 적응형 배열 안테나에 적용되는 대표적 항재밍 기술로 알려진 STAP 및 SFAP 신호처리 방식의 시뮬레이션 성능을 비교 분석하였다. 시뮬레이션을 위해 두 방식의 가중 벡터(weighting vector)를 추정하는 방법으로 공통적으로 MMSE(Minimum Mean Square Error) 알고리즘을 사용하여 다양한 재밍환경에서 시뮬레이션을 통한 성능을 제시하였다. 특히, 재밍 전력 J/S(Jamming to Signal Power Ratio)에 따른 STAP 및 SFAP 성능 비교 분석, 신호대역에 대한 재밍 대역의 비율에 따른 성능 비교 분석 및 두 방식간 BER 성능을 비교하여 재밍 환경에 따른 항재밍 성능을 분석하였다.
모바일 헬스케어 디바이스에서 가장 많이 사용되는 PPG 신호는 디바이스 사용자의 움직임의 영향에 따라 심박수 측정의 정확도가 떨어진다. 그 이유는 사용자의 동잡음의 주파수 대역이 PPG 신호의 주파수 대역과 겹쳐 있기 때문이다. 이러한 동잡음을 제거하기 위해 주파수 분석법, 가속도 센서 적용 등의 다양한 방법들이 연구되어 우수한 성능을 제시하였지만, 저가의 헬스케어 디바이스에 이들 필터법을 적용함에 있어 많은 연산처리 시간과 센서 가격 측면 때문에 적용하기가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 실시간으로 보다 정확한 심박수를 추출하기 위해 퍼지추론 시스템과 적응노치 필터를 이용한 PPG 신호처리 기법을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 그 결과, 기존의 방법보다 우수한 결과를 보였으며, 이 결과를 토대로 제안된 방법을 모바일 헬스케어 디바이스 설계에 적용한다면 실시간으로 보다 정확한 심박수 측정이 가능할 것이다.
This paper pertains to introducing the design of adaptive filters for the cancellation of muscle noise among several types of noise sources from the ECG signal. We used EMG signals measured along with ECG at the same time to use it as the reference input to the adaptive filter for the experiments. PSD results showed that the statistical characteristics of ECG are closely correlated with those of EMG.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3559-3571
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2015
This paper addresses the problem of signal acquisition with a sparse representation in a given orthonormal basis using fewer noisy measurements. The authors formulate the problem statement for randomly measuring with strong signal noise. The impact of white Gaussian signals noise on the recovery performance is analyzed to provide a theoretical basis for the reasonable design of the measurement matrix. With the idea that the measurement matrix can be adapted for noise suppression in the adaptive CS system, an adapted selective compressive sensing (ASCS) scheme is proposed whose measurement matrix can be updated according to the noise information fed back by the processing center. In terms of objective recovery quality, failure rate and mean-square error (MSE), a comparison is made with some nonadaptive methods and existing CS measurement approaches. Extensive numerical experiments show that the proposed scheme has better noise suppression performance and improves the support recovery of sparse signal. The proposed scheme should have a great potential and bright prospect of broadband signals such as biological signal measurement and radar signal detection.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.1-4
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2001
본 논문은 통기 코드분할다중접속(CDMA)을 위해 블라인드 적응 다중 사용자 검출기를 발전시킨 것으로 심벌 오율 성능을 증가시키기 위해 결정 궤환 블라인드 적응 다중사용자 검출기(DFBD)를 제안하여, 블라인드 적응 다중 사용자 검출기(BD)와 비교하였으며, 시뮬레이션에 의해 제시한 검출기가 성능이 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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