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.
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.
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.
본 논문에서는 피치 하모닉 움직임 예측과 적응적 신호 크기 예측을 이용한 패킷 손실 알고리즘을 제안한다. 스펙트럼 움직임 예측 방법은 사용 가능한 이전 패킷의 스펙트럼 상의 움직임을 일정한 부대역으로 나누어 손실된 신호의 움직임을 예측하여 복원한다. 제안하는 알고리즘에서는 음성신호를 유성음과 무성음으로 구분하여 유성음의 경우 피치 주파수를 활용하여 피치 하모닉으로 나누어 손실된 신호의 피치 하모닉 움직임을 예측하여 복원하고 무성음의 경우 스펙트럼 움직임 예측 방법을 사용하여 신호를 복원한다. 음성 프레임의 연속 손실이 발생한 경우 LMS(Least Mean Square) 예측기를 사용하여 이전 프레임의 이득 정보를 활용하여 신호 크기를 예측하여 출력 신호의 이득을 조절하는 방법을 제안한다. 객관적 평가방법인 PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) 시험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였고 기존의 방법보다 MOS 0.1의 성능 개선을 보였다.
NLMS 알고리즘의 수렴 특성을 개선하기 위해 제안된 인접 투사 알고리즘의 성능을 향상시킨 알고리즘을 제안하였다. 기존의 인접 투사 또는 의사 인접 투사 알고리즘은 지연된 입력 신호 벡터 및 오차 신호 벡터를 기반으로 하기 때문에 복잡할 뿐만 아니라, 기존의 스칼라 오차를 기반으로 하는 LMS 형 알고리즘에서 개발된 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 의사 인접 투사 알고리즘의 경우, 스칼라 오차 신호를 이용한다는 사실과 수렴 후 입력 신호가 오차 신호에 직교한다는 직교 원리에 근거하여 적은 연산량으로도 우수한 수렴 성능을 보이는 가변 스텝 사이즈 알고리즘을 제안하였다. 시스템 확인 모델 하에서 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘들에 비하여 적은 연산량에도 불구하고 정상 및 비정상 환경에서 수렴 특성이 우수함을 보였다.
초음파 검사 방법은 여러 가지 물질들의 흠집이나 틈새, 티끌 등을 감지해내는데 널리 쓰이고 있다. 그 중 초음파 신호를 분석하는 절차는 전체의 신호처리 과정에서 아주 중요한 역할을 담당하고 있다. 이 논문은 최소평균 제곱 (LMS) 알고리즘을 이용하여 핵 전력 발전소에서 쓰이는 증기 발생기 튜브로부터 감지된 초음파 비파괴검사 신호를 분류 해내는 것에 관한 것이다. 이 초음파 신호는 튜브내의 흠집이나 틈새로부터 감지된 신호일수도 있고 또는 튜브 내의 침전물에 의해서 발생된 신호일 수도 있는데 이 두 가지 신호는 매우 유사하기 때문에 반드시 분류를 해내어 침전물에 의한 신호일 경우는 무방하지만 흠집이나 갈라진 틈새에서 나오는 신호일 경우는 더 이상의 오염이나 사고 등을 방지하기 위해 수리 또는 교체 등의 후속 조치로 이어져야 한다. 이러한 절차를 밟기 위하여 증기 발생기 튜브의 내부에서의 초음파 센서로부터 증기 발생기 튜브 사이의 거리를 측정하는데 모델링 기법에 기반한 deconvolution 방법이 제시되었으며 이 방법은 space alternating generalized expectation maximization (SAGE) 알고리즘을 이차원 미분 파라미터인 Hessian의 사용으로 인하여 수렴 속도가 빠른 Newton-Raphson 알고리즘과 함께 병행 사용하여 초음파 신호의 초점 도달 시간과 그 크기를 측정하여 초점 도달 거리에 따라 두 종류의 신호를 분류, 차별화 하는 기법이다. 이 알고리즘을 이용하여 흠집이나 틈새로부터 나온 신호일 경우와 퇴적물에 의해 나온 신호일 경우로 분류되었고 그 결과가 이 논문에 제시되었다.
한국소음진동공학회 1998년도 춘계학술대회논문집; 용평리조트 타워콘도, 21-22 May 1998
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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.
다양한 무선통신 시스템이 사용되고 있는 환경에서 수신 단으로 유입되는 강력한 인접 주파수 신호는 원래의 통신 신호 복원을 어렵게 할뿐만 아니라 시스템 성능을 현저하게 열화 시킨다. 따라서 이러한 인접 주파수 간섭을 제거하기 위한 기법을 본 논문에서 고찰하였다. 송신 단에서의 강력한 출력이 수신 단으로 유입되는 경우를 가정하였으며 구현이 비교적 간단한 일반적인 LMS 알고리즘을 이용하여 적응제거를 시도하였다. 적응계수들은 비교적 빠르게 수렴하였으며 $10^{-5}sec$ 정도 이내에 적응 제거가 이루어짐을 확인하였으며 50dB 정도의 제거성능을 보였다.
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.
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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