본 논문은 LMS 적응 필터의 수렴성능의 향상을 위한 새로운 적응신호처리 기법을 제안한다. 기존의 LMS 알고리즘의 문제점으로는 수렴특성이 입력 벡터의 자기 상관행렬의 고유치 분포에 영향을 받는다는 점이다. 본 논문은 두 선행처리 기법, 즉, 직교 변환에 의한 선행처리 기법과 split filter 구조 필터링 기법을 결합하여 보다 개선된 수렴특성을 갖는 적응신호처리 기법을 제안한다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2003.06a
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pp.242-246
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2003
본 논문에서는 친사용자 환경의 시뮬레이션 환경을 제공하는 SPW 시뮬레이션 플랫포음을 이용하여 스마트 안테나 CDMA 이동통신 시스템을 구현하여 빔형성에 있어서 고정(non-adaptive)의 경우와 적응(adaptive)의 경우로 나누어 성능 분석을 수행하였다. 특히 적응인 경우는 LS(Least Square) 와 LMS (Least Mean Square) 의 적응 알고리즘을 비교하였으며 간섭 기지국의 각도 (Interferer signal angle) 변화에 따른 성능도 비교하였다. SPW 시뮬레이션 결과, 고정 경우보다는 적응 경우가 3[㏈]이상의 이득을 얻을 수 있었으며 LMS 보다는 LS 의 성능이 우수함을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.695-698
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2009
본 논문에서는 음원으로부터 나온 음과 동일한 음을 들을 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목적으로 하여 이 두 개의 음으로부터 전달되어온 음장의 상태를 구하여 이 역 필터를 구성하는 방법을 연구한다. 본 논문에서는 최소 2승 평균법(Least Mean Square, LMS)을 사용하여 FIR 필터(Finite Impulse Response)의 계수를 계산하여 이를 갱신함으로써 역 필터법을 구축하는 방법을 사용한다. 또한 이 방법과는 별도로 LMS법의 부분을 신경회로망에 대처하는 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 실험으로부터 상당히 간단한 파형에 비선형인 왜곡이 있는 것을 본 논문에서 제안한 신경회로망에 의한 학습 가능한 것을 확인하였다.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.14
no.4
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pp.247-256
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2021
In this paper, we propose a packet loss concealment (PLC) algorithm using pitch harmonic motion prediction and adaptive signal amplitude prediction and. The spectral motion prediction method divides the spectral motion of the previous usable frame into predetermined sub-bands to predict and restore the motion of the lost signal. In the proposed algorithm, the speech signal is classified into voiced and unvoiced sounds. In the case of voiced sounds, it is further divided into pitch harmonics using the pitch frequency to predict and restore the pitch harmonic motion of the lost frame, and for the unvoiced sound, the lost frame is restored using the spectral motion prediction method. When the continuous loss of speech frames occurs, a method of adjusting the gain using the least mean square (LMS) predictor is proposed. The performance of the proposed algorithm was evaluated through the objective evaluation method, PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) and was showed MOS 0.1 improvement over the conventional method.
In this paper, we propose an enhanced algorithm for affine projection algorithms which have been proposed to speed up the convergence of the conventional NLMS algorithm. Since affine projection (AP) or pseudo AP algorithms are based on the delayed input vector and error vector, they are complicated and not suitable for applying methods developed for the LMS-type algorithms which are based on the scalar error signal. We devised a variable step size algorithm for pseudo AP using the fact that pseudo AP algorithms are updated using the scalar error and that the error signal is getting orthogonal to the input signal. We carried out a performance comparison of the proposed algorithm with other pseudo AP algorithms using a system identification model. It is shown that the proposed algorithm presents good convergence characteristics under both stationary and non-stationary environments despites its low complexity.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.25
no.1
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pp.27-35
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2005
Ultrasonic inspection methods are widely used for detecting flaws in materials. The signal analysis step plays a crucial part in the data interpretation process. A number of signal processing methods have been proposed to classify ultrasonic flaw signals. One of the more popular methods involves the extraction of an appropriate set of features followed by the use of a neural network for the classification of the signals in the feature spare. This paper describes an alternative approach which uses the least mean square (LMS) method and exportation maximization (EM) algorithm with the model based deconvolution which is employed for classifying nondestructive evaluation (NDE) signals from steam generator tubes in a nuclear power plant. The signals due to cracks and deposits are not significantly different. These signals must be discriminated to prevent from happening a huge disaster such as contamination of water or explosion. A model based deconvolution has been described to facilitate comparison of classification results. The method uses the space alternating generalized expectation maximiBation (SAGE) algorithm ill conjunction with the Newton-Raphson method which uses the Hessian parameter resulting in fast convergence to estimate the time of flight and the distance between the tube wall and the ultrasonic sensor. Results using these schemes for the classification of ultrasonic signals from cracks and deposits within steam generator tubes are presented and showed a reasonable performances.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1998.04a
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pp.670-677
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1998
Many of the adaptive noise control systems utilize a form of the least mean square (LMS) algorithm. In the active control of noise, it is common practice to locate an error microphone far from the control source to avoid the near-field effects by evanescent waves. Such a distance between the control source and the error microphone makes a certain level of time-delay inevitable and, hence, may yield undesirable effects on the convergence properties of control algorithms such as filtered-x LMS. This paper discusses the dependence of the convergence rate on the acoustic error path in these popular algorithms and introduces new algorithms which increase the convergence region regardless of the time-delay in the acoustic error path. Performances of the new LMS algorithms are presented in comparison with those by the conventional algorithms based on computer stimulations and experiments.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.591-592
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2010
The strong adjacent interference in the receiver channel may cause difficulties in recovering the signal and also it degrades the system performance very seriously. Therefore, in this paper, the cancellation method was investigated to minimize these interference effects. It was supposed that the strong transmission power was leaked into the receiver channel. the usual LMS algorithm was applied for cancellation. Weight coefficients for adaptation converged very fast within 10 micro seconds and it showed the cancellation capability of 50dB approximately.
According as quality of life improves, pursuit of agreeable iife became realistic problem. Specially, noise had been appraised to element that infiuence in human life directly and indirectly Therefore, necessity of study about noise control is increased for better labor conditions and agreeable habitat. In this paper, implementation of active mufflers using recursive LMS algorithms is presented. Analyze exhaust pipe noise of a gasoline and Diesel car and use adaptation IIR filter algorithm that stability is solidified and controled exhaust pipe noise of a car. computer simulation is performed to show the effectiveness of a proposed algorithm.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.10a
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pp.52-55
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1997
In this paper, the case study of reducing rotational errors is done for a grinding spindle with an active magnetic bearing system. The rotational errors acting on the magnetic bearing spindle are due to mass unbalance of rotor, runout, grinding excitation and unmodeled nonlinear dynamics of electromagnets. For the most case, the electrical runout of sensor target is big even in well-finished surface; this runout can cause a rotation error amplified by feedback control system. The adaptive feedforward method based on LMS algorithm is discussed to compensate this kind of runout effects, and investigated its effectiveness by numerical simulation and experimental analysis. The rotor orbit size in both bearings is reduced about to 5 pin due to lX rejection by feedforward control up to 50, 000 rpm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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