• 한국음향학회지
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• 제12권1호
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• pp.37-46
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• 1993

The adaptive algorithm for the Volterra filter is considered. Owing to its simplicity, the LMS algorithm for adaptive Volterra filter(AVF) is widely used as in linear adaptive filters. However, the convergence speed is unsatisfactory. For improving the convergence speed, the frequency domain LMS second order adaptive Volterra filter(FLMS-AVF) is proposed and analyzed. We show that the time and frequency domain LMS AVF's have the same steady state performance under approprate conditons. Moreover, it can be shown that this algorithm can improve the convergence speed significantly by applying self-orthogonalizing method.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.570-578
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• 2020

본 논문에서는 적응 2차 볼테라 필터를 효율적으로 구현할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 연산량 감소를 위해 제안된 UCFD-SVF는 수렴 성능이 저하되는 단점이 있다. UCFD-SVF의 적응 필터 계수가 적응이 진행되면서 그 에너지가 급격하게 증가하지 않는다는 점을 이용하여 적응 필터 계수를 주기적으로 초기화는 방법을 제안하였다. 또한 일정한 수렴 성능을 보장하기 위해 가변적인 간격으로 적응 필터 계수를 초기화하는 방법을 제안하였고, 비정상 환경에서 우수한 수렴 특성을 가짐을 적응 시스템 확인 응용을 위한 컴퓨터 모의 실험을 통해 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.238-239
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• 2008

In this paper, active noise control (ANC) of a Volterra system with a nonlinear secondary path is proposed in the presence of a linear acoustic feedback, whereby the conventional ANC of a linear system with online acoustic feedback-path modeling is further extended to ANC of a Volterra system with a linear acoustic feedback path. In particular, the proposed ANC system consists of two adaptive Volterra filters (for nonlinear noise control and nonlinear adaptive noise cancellation) and one feedback-path modeling filter. Simulation results show that the proposed approach yields more effective reduction of disturbances arising from the acoustic feedback, in addition to high nonlinear ANC performance.

• 한국음향학회지
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• 제7권4호
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• pp.98-109
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• 1988

본 연구는 이차 볼테라 필터 계수를 연속적으로 변화시키기 위하여 sequential regression (SER) 방법을 이용한 적응 비선형 디지탈 필터링 알고리즘에 대하여 서술하였다. 일반적으로 SER 방법은 Wiener 필터 이론을 볼테라필터에 직접 적용시킬때 생기는 큰 행렬을 역변환시키기 위하여 사용되었다. 그러나, 본 연구에서는 입력신호가 가우시안일 경우, 최소 자승해를 구하기 위하여 SER 방법을 이용하였다. 이 알고리즘에서, 역변환시킬 행렬의 크기는 일반적 접근 방법보다 작게 되기때문에, 일반적 비선형 시스템 인식 기술보다 본 연구에서 제시한 방법의 계산량이 적다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 성능을 검토하기 위하여 시뮬레이션 결과를 구했다.