본 논문에서는, 고속의 필터링이 요구되는 IF 디지털 다운 컨버터를 위한 새로운 블록 FIR(Finite Impulse Response) 필터링 아키텍처를 제안한다 디지털 다운 컨버터는 디지털 믹서, 데시메이션 필터, 그 리고 다운 샘플러로 구성된다 본 논문이 제안하는 아키텍처는 블록 필터링의 병렬처리 구조를 이용하여 데시메이션 필터를 구성함으후서 블록 필터링 아키텍처에서 구조적으로 생겨나는 업 샘플링이 직렬로 연결되는 다운 샘플러와 상쇄되어 구조가 간략하게 되어짐을 보인다 이와 더불어 블록 FIR 구조를 이용하여 필터계수의 갯수가 블록의 크기의 역비례로 감소되어, 계산량이 그 만큼 감소되어짐을 보인다. 끝으로, 디지털 믹서의 0이 필터의 병렬입력을 0으로 만드는 것을 이용하여 아키텍처의 복잡도가 더욱 감소됨을 보이게된다.
본 연구에서는 finite impulse response (FIR) 필터에 의해 인식기의 입력 특징벡터가 필터링되는 경우에 hidden Markov model (HMM) 파라미터를 적응시키는 새로운 기법을 제안한다. 제안한 적응 기법은 필터링에 의해 변환된 특징벡터에 대해 HMM 파라미터를 다시 학습시킬 필요가 없으며 주어진 FIR필터 계수만을 사용하여 HMM 파라미터를 적응시킬 수 있다. 개발된 FIR필터링에 대한 HMM 파라미터 적응 기법은 연속 숫자음 인식 실험에서 재학습 방법과 비교 실험한 결과 low-pass 필터의 경우에 재학습 방법과 비슷한 인식 성능을 나타내었다.
FIR 필터의 계수가 CSD(canonic signed digit) 형식으로 표현되고 계수 당 0이 아닌 자릿수가 매우 적다면 적은 하드웨어 비용으로 고속 필터링을 수행할 수 있다. 주어진 주파수 응답 특성을 따르며 최소의 0이 아닌 부호자릿수(signed digit)를 갖는 CSD 형식의 FIR 필터 계수를 설계하는 문제는 목표 주파수 응답과의 최대 오차를 최소화하는 희소한 0이 아닌 부호자릿수 계수를 찾는 문제와 같다. 본 논문에서는 FIR 필터의 무곱셈 초고속 구현을 위해 압축센싱 기법에 기반을 둔 CSD 형식의 계수 설계 알고리듬을 제안한다. 탐욕(greedy) 방법을 채용한 본 알고리듬에서는 매 반복단계에서 잔차 신호를 구성하는 가장 큰 크기의 atom을 선택하고, 그 atom의 계수를 나타내는 가장 큰 부호자리를 찾아 FIR 필터의 계수를 갱신한다. 설계 예를 통해 평균적으로 탭 당 두 번 이하의 덧셈만으로 목표 주파수 응답에 근접한 FIR 필터링을 수행할 수 있음을 확인하였고, 이는 적은 하드웨어 비용으로 고속 필터링 구현에 적합하다.
이 논문에서 우리는 음성 검출 및 음소 분할에 대한 새로운 방법을 제안한다. 배경 잡음으로부터 신호를 구분하기 위해 에너지를 활용하게 되는데, 그 이전에 프리엠퍼시스 FIR 필터링을 적용하는 효과에 대해 조사한다. 이 방법에 의해, 에너지 프로필에서 진폭과 주파수의 곱이 동시에 작은 부분이 두드러지게 나타나게 된다. 이 처방에 의해, 묵음/음성 경계가 종전의 방법에 비해 더 선명해짐을 실험적으로 확인하였다. 또한 이 방법을 적용함으로써, 음소 분할 또한 더 수월해짐을 밝혔다.
본 논문에서는 FIR 근사를 기반으로한 전역통과 시스템에 대한 deconvolution 필터링 기법을 제안한다. 제안한 기법은 안정한 non-causal deconvolution 필터를 FIR 근사에 의해 안정한 causal deconvolution 필터로 변환시키는 것이다. 본 논문에서 보인바와 같이 전역통과시스템에 대한 deconvolution 필터의 임펄스 응답은 전역통과 시스템 자체의 임펄스 응답의 거울 영상(mirror image) 임을 알 수 있다. 이와 같이 전역통과 시스템에 대한 임펄스 응답과 그 시스템의 deconvolution 필터에 대한 임펄스 응답의 대칭성 때문에, 제안한 기법은 전역 통과 필터의 차수에 상관없이 동일하게 적용할 수 있다. 제안한 기법의 성능을 보이기 위하여 1차, 2차 및 400차의 전역통과 시스템에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 포함한다.
본 논문에서는 디지털 필터 모델에 대한 역 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 안정한 non-causal IIR 역 필터를 안정한 causal 역 필터로 변환(근사)시키는 것이다. 실제로 이 역 필터에 대한 FIR 근사 방법을 제안한다. 전역통과 시스템에 대한 역 필터의 임펄스 응답은 그 시스템에 대한 임펄스 응답의 거울 영상(mirror image) 임을 알 수 있다. 특히 전역통과 시스템에 대한 임펄스 응답이 이러한 대칭성을 갖기 때문에, 제안한 기법은 다른 시스템 보다 전역통과 시스템에 더욱 유용하다. 제안한 역 필터링 기법을 설명하기 위하여, 네 개의 예제를 제시한다. 그들 중 둘은 전역통과 필터에 대한 것이며, 다른 두 개의 예제는 IIR과 FIR 필터에 대한 것이다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 기법이 잘 동작함을 보인다.
본 논문에서는 가변차단 주파수 2 - D FIR 필터를 특성치 분해법을 이용하여 설계하는 기법을 제시하였다. 특성치 분해법은 2 - D 필터링을 1 - D 필터로 설치할 수 있게 하는 특징이 있다. 설계된 가변차단 주파수 2 - D 필터는 실시간 동작 영상처리 시스템에 응용할 수 있다. 우선 2 - D FIR 필터를 특정치 분해법으로 분해하여 1 - D 설계기법을 이용하여 가변차단 주파수 2 - D FIR 필터를 설계하였다. 끝으로 몇가지 설계예를 보임으로써 본 기법의 유효성임을 입증하였다.
지상파 디지털 TV 방송 서비스를 위해 송신기에서는 인접 채널에 미치는 영향을 최소화하기 위해서 FCC에서 규정한 전송 신호에 대한 emission mask를 만족하도록 채널 필터를 사용한다. 이러한 채널 필터는 군지연과 크기 왜곡을 야기하는데, 이를 보상하기 위해서 전치등화기를 사용한다. 기존의 전치등화기는 모두 FIR 필터링에 근간을 두고 있었지만, 본 논문에서는 FIR 필터링을 사용하는 전치등화 방법을 제안한다. IIR 필터는 pole-zero 모델링 특성이 있어서 기존 FIR 필터를 이용하는 방법에 비해서 신호 대 잡음비를 향상시킬 수 있고 채별 필터의 왜곡뿐만 아니라 DTV 송신기 내에 존재하는 다양한 선형적인 계곡까지 보상할 수 있는 장점이 있다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 IIR 전치등화기가 FIR 전치등화기에 비해서 잔류 평균 자승 오차 측면에서 매우 우수함을 보인다.
본 논문에서는 디지털 보호 계전기에 쓰이는 필터 중에서 최소 자승 알고리즘을 이용한 고성능 FIR 필터를 설계하였다. 기존의 DFT필터와 MATLAB 시뮬레이션을 이용하여 비교하였으며 FIR 필터의 VHDL모델 및 합성에 중점을 두었다. FIR 필터는 기본적으로 유한개의 임펄스 응답이 이루어지기 때문에 기타 다른 필터에 비하여 안정도가 높으며 선형적인 위상을 가지기 때문에 차단 주파수 대역의 왜곡현상을 없앨 수 있는 장점을 가지고 있다. 여러 가지 알고리즘으로 구현한 FIR 필터를 시뮬레이션 한 결과 최소 자승 알고리즘이 가장 우수한 결과를 나타내었다. 기본적으로 디지털 보호 계전기에서 디지털 필터의 기능은 사고 전압, 전류로부터 60Hz의 기본파 추출 CT, PT 왜곡 및 DC offset을 제거하는데 있다. 본 논문에서는 이러한 기능을 가지면서 샘플링 주파수와 차수를 같게 하여 FIR 필터와 DFT 필터의 주파수 응답과 연 산 속도를 비교 하였다. 본 논문에서 설계된 최소 자승 알고리즘을 이용한 FIR 필터는 같은 조건의 DFT필터에 비해 1고조파와 2고조파의 차이가 10db 이상 더 우수 하였으며 연산 속도 또한 2배 이상 좋은 결과를 보였다.
부화소 기반 영상 축소기법은 각각의 부화소를 조절함으로써 픽셀 기반 영상 축소기법보다 해상도를 향상시킬 수 있는 방법이다. 그러나 부화소에 의한 해상도의 증가는 종종 색상정보의 왜곡을 발생시킨다. 부화소 랜더링의 주요과제는 선명도를 유지함과 동시에 색조왜곡현상을 억제하는 것이다. 선행연구들은 부화소랜더링을 위해 1 차원 혹은 2 차원 필터를 최적화 하였지만, 지역적인 특성을 고려하지 않았기 때문에 출력영상의 화질이 저하되는 현상이 발생한다. 본 논문은 위와 같은 문제를 해결하기 위해 내용적응형 2D FIR 필터를 제작방법을 제안한다. 제안필터는 충분한 수의 저해상도 패치와 고해상도 패치 쌍을 이용하여 임의의 고해상도 패치로부터 고화질의 저해상도 패치를 만들기 위한 최적의 내용적응형 2D FIR 필터를 학습한다. 학습된 필터에 의한 실험결과 제안하는 필터가 종례기법들 보다 색조왜곡현상이 현저히 줄어들고, 출력영상의 선명도를 유지함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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