알고리즘 구조가 간단하고 실제적 응용이 쉬운 LMS 알고리즘을 이용한 적응 필터 설계에서 횡단필터, 격자필터 및 결합처리 격자필터의 예측기 특성을 비교 연구하였다. 실제적 설계를 위해 각 필터의 LMS 알고리즘의 이론적 배경과 구성을 보였고 최적 가중치 벡터와 반사계수의 적응 수렵조건을 명시하였으며 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 나타내었다. 또한 정지및 비정지 입력 신호에 대한 이들 필터의 오차신호 특성과 잡음특성을 비교하였고 결합처리 격자필터가 이들 LMS 알고리즘을 이용한 적응 필터에서 가장 우수한 특성을 갖고 있음을 보였다.
본 논문에서는 G.711 패킷 손실 은닉 알고리즘의 성능향상을 위해 적응적 신호 크기 예측을 사용하는 패킷 손실 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법은 연속 손실이 발생하였을 때 20 %의 감쇠인자를 가지고 이득조절을 수행하였다. 그러나 이 방법은 신호의 변화를 고려하지 않기 때문에 신호가 왜곡되는 경우가 발생한다. 따라서 Least Mean Square(LMS) 예측기를 사용하여 이전과 이후 프레임의 정보를 통한 적응적 신호 크기 예측으로 이득을 조절하는 것을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가는 Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ) 평가를 통하여 나타내었다.
공간영역 예측기의 계수를 계산하기 위한 적응 알고리듬이 제안되었다. 제안된 방법은 LMS 알고리듬을 사용하여 TDL(tapped-delay-line)과 ESC(escalator) 구조를 갖는 공간영역 예측기의 계수를 계산한다. 기종존의 일반적인 예측기와 다른점은 순방향과 역방향 예측 오차의 평균 자승값의 합을 최소화하며 예측기의 계수를 계산함으로 향상된 선형예측 공간 스펙트럼을 얻을 수 있다. 제안된 방법을 선형으로 배열된 센서에 의하여 얻어진 협대역신호의 입사각 추정문제에 적용시켜 기존의 적응예측 알고리듬과 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교하였다.
A sliding mode fuzzy control (SMFC) algorithm is applied to design a controller for a benchmark problem on a wind- excited building. The structure is a 76-story concrete office tower with a height of 306 meters, hence the wind resistance characteristics are very important for the serviceability as well as the safety. A control system with an active tuned mass damper is assumed to be installed on the top floor. Since the structural acceleration is measured only at ,limited number of locations without measurement of the wind force, the structure of the conventional continuous sliding mode control may have the feed-back loop only. So, an adaptive least mean squares (LMS) filter is employed in the SMFC algorithm to generate a fictitious feed-forward loop. The adaptive LMS filter is designed based on the information of the stochastic characteristics of the wind velocity along the structure. A numerical study is carried out. and the performance of the present SMFC with the ,adaptive LMS filter is investigated in comparison with those of' other control, of algorithms such as linear quadratic Gaussian control, frequency domain optimal control, quadratic stability control, continuous sliding mode control, and H/sub ∞///sub μ/, control, which were reported by other researchers. The effectiveness of the adaptive LMS filter is also examined. The results indicate that the present algorithm is very efficient .
본 논문에서는 TFT-LCD 편광필름의 결함을 검출하기 위한 새로운 영상처리기법을 제안한다. 레이저 반사광을 이용하여 획득한 편광필름 영상에서 우선 배경잡음을 제거하기 위하여 형태론적 영상처리기법(열림, 닫힘)을 사용한다. 배경잡음이 제거된 영상으로부터 결함을 검출하기 위하여 2차원 LMS 적응 예측기를 사용하여 밝은 결함을 검출하고 통계적 특성을 이용하여 어두운 결함을 검출한다. 산업현장에서 제공된 TFT-LCD 편광필름을 사용하여 제안된 기법의 성능을 평가한다.
통신 채널에서 블라인드 채널 등화는 훈련신호나 채널의 사전 정보가 필요하지 않기 때문에 전송 효율을 높일 수 있는 매우 중요한 문제이다. 선형 예측 오차 방법은 블라인드 등화기의 차수 추정 오차에 대하여 강인하며 적응 알고리듬을 이용하여 효율적으로 구현할 수 있는 장점이 있다. 시스템 지연은 등화기의 성능에 많은 영향을 끼치지만 기존의 one-step 선형 예측은 등화기의 임의의 시스템 지연에 대해서는 구현할 수 없는 단점이 있다. 순방향 선형 예측과 역방향 선형 예측은 각각 시스템 지연이 0과 최대인 블라인드 등화와 관련이 있다. 그러나 Multistep 예측은 임의의 시스템 지연을 갖는 블라인드 등화기를 구현할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 최적의 시스템 지연을 구한 후 RLS 알고리듬과 LMS 알고리듬을 이용한 multistep 선형 예측을 이용한 블라인드 채널 등화기를 제안하였다. 그리고 기존의 알고리듬들과 본 논문에서 제안한 알고리듬의 성능을 모의실험을 통하여 기존의 알고리듬들과 비교·평가하였다.
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.
적응 반향제거기는 휴대전화나 음성 인식 시스템과 같은 음성 통신 시스템에서 중요한 부분의 하나로 자리잡았다. 이러한 응용에서 반향경로는 긴 임펄스 응답을 가지게 된다. 본 논문에서는 음향반향제거를 위해 Moving-Average Least Mean Square(MVLMS) 알고리즘을 제안하였다. 유색 입력 모델을 이용한 실험 결과는 MVLMS 검출 알고리즘이 Least Mean Square 검출 알고리즘에 비해 수렴 성능이 우위에 있음을 입증하였다. MVLMS 알고리즘은 약간의 계산 복잡도 향상이 있지만, 표준 LMS 검출 알고리즘에 비해 월등한 안정성 향상을 가져온다.
LMS 기법을 이용한 적응 신호 처리상에서 복합적으로 제기 되어온 간섭신호 제거, 수렴속도, 오차조정 및 기준신호 발생 등의 전체적인 문제점들을 합성적으로 고려한 하나의 적응 기법이 제시된다. 제안된 방법은 최소화 적응 처리를 하기전에 먼저 어레이 입력으로 들어오는 복합신호로부터 표적신호를 분리하고, 기준신호를 제거한다. 본 기법은 적응처리기에 있는 잔유잡음의 정도에 제한을 둔다. 분석결과 본 기법은 코히어런트 또는 인코히어런트 간섭신호 제거에 효과적이며 특히, 수렴계수의 동적범위가 넓어 안정도가 좋고 수렴속도가 빠르며 평균자승오차가 매우적다. 또한, 기준신호발생이 필요없다는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 이론적인 예측과 일치한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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