In this paper, a finite impulse response(FIR) fixed-lag smoother is proposed for discrete-time nonlinear systems. If the actual state trajectory is sufficiently close to the nominal state trajectory, the nonlinear system model can be divided into two parts: The error-state model and the nominal model. The error state can be estimated by adapting the optimal time-varying FIR smoother to the error-state model, and the nominal state can be obtained directly from the nominal trajectory model. Moreover, in order to obtain more robust estimates, the linearization errors are considered as a linear function of the estimation errors. Since the proposed estimator has an FIR structure, the proposed smoother can be expected to have better estimation performance than the IIR-structured estimators in terms of robustness and fast convergence. Additionally the proposed method can give a more general solution than the optimal FIR filtering approach, since the optimal FIR smoother is reduced to the optimal FIR filter by setting the fixed-lag size as zero. To illustrate the performance of the proposed method, simulation results are presented by comparing the method with an optimal FIR filtering approach and linearized Kalman filter.
In this paper, a new robust deadbeat minimax FIR filter (DMFF) is proposed for continuous-time state space signal models. Linearity, deadbeat property, FIR structure, and independence of the initial state information will be required in advance, in addition to a performance index of the worst case gain between the disturbance and the current estimation error. The proposed DMFF is obtained by directly minimizing a performance index with the deadbeat constraint. The proposed DMFF is represented first in a standard FIR form and then in an iterative form. The DMFF will be shown to be used also for the IIR structure. It is shown that the DMFF is similar in form to the existing receding horizon unbiased FIR filter (RHUFF) with some noise covariances. The former is a deterministic filter, while the latter is a stochastic filter.
Multi-Carrier Spread Spectrum communications has shown the ability of transform domain excision using the wavelet transformation to improve system performance when transmitting signals in the presence of additive white Gaussian noise and interference. In such work, the transforms were implemented using FIR filters and IIR filter. Some well-known classes of sequences, such as Pseudo noise, Walsh, Cold sequences are evaluated with respect to the basic criteria. The main objective is to implement the wavelet transform using IIR filters. This filters are well known to have sharper transition regions leading to better performance. Numerical simulation of multi-carrier spread spectrum communication systems have shown that IIR filters are better in removing the sinusoidal jammer and subsequently yield better BER performance.
Recently, due to rapid developments of wireless communication and digital TV, modern society needs to process of aquisition, storage and transmission of much information. So the importance of signal processing is increasing and various digital filters are used in the two-dimensional signal such as image. And kinds of these digital filters are IIR(infinite impulse response) filter and FIR(finite impulse response) filter. And FIR filter which has the phase linearity, the easiness of creation and stability is applied to many fields. In design of this FIR filter, flatness property is a important factor in pass-band and stop-band. In this paper, we designed a 2-D Circular FIR filter using the Bernstein polynomial, it is presented flatness property in pass-band and stop-band. And we simulated the designed filter with noisy test image and compared the results with existing methods.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제23권E2호
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pp.66-73
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2007
The introduction of tracer gas techniques to ventilation studies in indoor environments provides valuable information that used to be unattainable from conventional testing environments. Data acquisition systems (DASs) containing analogue-to-digital (A/D) converters are usually used to function the key role that records signals to storage in digital format. In the testing process, there exist a number of components in the measuring equipment which may produce system-based inference to the monitored results. These unwanted fluctuations may cause significant error in data analysis, especially when non-linear algorithms are involved. In this study, a pre-processor is developed and applied to separate the unwanted fluctuations (noise or interference) in raw measurements and to reduce the uncertainty in the measurement. Moving average, notch filter, FIR (Finite Impulse Response) filters, and IIR (Infinite Impulse Response) filters are designed and applied to collect the desired information from the raw measurements. Tracer gas concentrations are monitored during leakage and ventilation tests in the model test room. The signal analysis functions are introduced to carry out the digital signal processing (DSP) work. Overall the FIR filters process the $CO_2$ measurement properly for ventilation rate and mean age of air calculations. It is found that, the Kaiser filter was the most applicable digital filter for pre-processing the tracer gas measurements. Although the IIR filters help to reduce the random noise in the data, they cause considerable changes to the filtered data, which is not desirable.
현대산업사회의 발전에 따라 신호처리 분야 중 디지털필터의 사용은 급격히 증가하고 있으며, 특히 디지털 영상처리, 디지털 음성처리, CATV 및 각종 통신 분야 등에서 카메라의 Detail processor, Y/C separator, Ghost제거 필터, 표준변환기(NTSC-PAL), Noise reducer 등으로 많이 사용되고 있다. 이러한 디지털필터에는 일반적으로 IIR(infinite impulse response)과 FIR(finite impulse response) 필터가 있으며, 본 논문에서는 구현이 용이하고 선형위상특성을 갖는 FIR 디지털필터를 설계하였다. FIR 디지털필터 설계에 있어서 통과대역의 차단주파수 부근에서 깁스(gibbs) 현상에 의해 생긴 리플을 완화하기 위해 window함수를 사용한다. 그러나, 기존의 window는 고정된 값으로 되어 있으므로 설계목적에 적합한 window함수를 선택함에 있어 다소 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 설계목적에 따라 서 융통성있게 선택이 가능한 파라메터를 부가한 변형된 Hanning window를 설계하였으며, 타당성을 입증하기 위해 디지털필터를 설계하여 기존의 Hamming, Hanning, Blackman, Kaiser window와 비교하였으며, 판단기준으로 peak side-lobe와 천이특성 등을 사용하였다.
본 논문은 헤드폰/이어폰에 최적화된 저전력 피드백 능동 소음 제어 필터 설계 방법을 제안하였다. 제약 최적화를 이용하여 높은 샘플링 주파수 환경에서 합리적인 소음 저감 성능을 확보하기 위한 높은 차수의 유한 임펄스 응답소음 제어 필터를 얻은 후 무한 임펄스 응답 근사 기법인 Balanced Model Truncation (BMT)를 이용하여 얻어낸 필터를 헤드폰/이어폰과 같은 저전력 디지털 신호처리 시스템에 적합하도록 낮은 차수의 무한 임펄스 응답 소음 제어 필터로 변환하였다. 성능 확보를 위해 주파수 워핑 기법을 이용하여 기존의 높은 차수의 유한 임펄스 응답 소음 제어 필터와 더욱 유사한 주파수 응답을 가지는 무한 임펄스 응답 필터를 얻었으며, 이를 2차 무한 임펄스 응답 필터들의 종속연결 구조로 재구성하여 시스템 전체의 안정성을 높였다. 백색 잡음을 통한 능동 소음 제어 시뮬레이션과 결과 및 안정성 실험 등을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 우수한 소음 저감 성능과 안정성을 가짐을 검증하였다.
適應 循環 필터에서 시스템 傳達 函數의 極點이 單位圓 밖으로 나감으로써 시스템이 불안정해지는 것을 방지하기 위해 適應 補償器를 채용한 適應 循環 필터 알고리듬을 제안하였고 제안한 알고리듬이 超安定性을 만족한다는 것을 證明하였다. 제안한 알고리듬 適應 雜音 除去器에 응용하여 LS방법의 適應 循環 필터를 이용한 適應 雜音 除去器, 適應 非循環 필터를 이용한 適應 雜音 除去器와의 성능을 比較하여 제안한 알고리듬의 妥當性을 立證하였다.
In this paper, active control of noise in a HVAC duct is considered. Most adaptive control filters have used FIR structures based on filtered-x LMS algorithms. But, the IIR structures are more desirable for the active control of duct noise in order to remove the poles introduced by the acoustic feedback and presented an algorithm to adjust the coefficients of an IIR filter using the recursive least mean square (RLMS) algorithm. A smoothed LMS algorithm is proposed to improve a convergent speed of filter parameters when the noise is wide band and power of input is time varying. And computer simulations have performed to show the effectiveness of the proposed algorithm.
본 논문에서는 시공간 블록 부호 송신 다이버시티 기법(STBC-TD)이 적용된 WCDMA 하향 링크에서 이동 평균(Moving Average) 필터 구조의 채널 추정기에 대해 성능 평가를 하였다. 또한 FIR(Finite Impulse Response) 필터 구조의 채널 추정기에서 발생하는 메모리 요구 문제와 채널 추정 지연 시간 문제를 해결하기 위해 IIR(Infinite Impulse Response) 필터 구조를 제시하고 이에 대한 성능 평가 및 비교를 하였다. 컴퓨터 모의 실험 결과 일반적으로 STBC-TD 기법이 적용된 경우 두 구조 모두 이동국의 속도가 저속일 때 상당한 성능 개선이 발생하였다. 이동평균 필터 구조의 채널 추정기는 STBC-TD 기법을 적용함으로써 성능 개선과 함께 필터의 최적 탭 수가 감소되고 이로 인해 채널 추정 지연 시간과 수신단의 복잡도를 줄일 수 있었다. 또한 IIR 필터 구조의 채널 추정기는 이동평균 필터 구조에 비해 메모리 요구 문제와 추정 지연 시간 문제가 작은 장점을 가지지만 IIR 필터 내부의 계수는 이동국의 속도 변화에 매우 민감하며 따라서 최적의 IIR 필터 계수 설정이 중요한 고려 사항이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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