• 한국소음진동공학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.239-246
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• 2003

Application of the filtered-x Least Mean Square(LMS) adaptive filter to active noise control requires to estimate the transfer characteristics between the output and the error signal of the adaptive controller. In this paper, we derive the filtered-x adaptive noise control algorithm and analyze its convergence behavior when the acoustic noise consists of multiple sinusoids. The results of the convergence analysis of the filtered-x LMS algorithm indicate that the effects of the parameter estimation inaccuracy on the convergence behavior of the algorithm are characterized by two distinct components Phase estimation error and estimated gain. In particular, the convergence is shown to be strongly affected by the accuracy of the phase response estimate. Simulation results are presented to support the theoretical convergence analysis.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제25권3E호
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• pp.123-130
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• 2006

The adaptive echo canceller (AEC) has become an important component in speech communication systems, including mobile station. In these applications, the acoustic echo path has a long impulse response. We propose a running-average least mean square (RALMS) algorithm with a detection method for acoustic echo cancellation. Using colored input models, the result clearly shows that the RALMS detection algorithm has a convergence performance superior to the least mean square (LMS) detection algorithm alone. The computational complexity of the new RALMS algorithm is only slightly greater than that of the standard LMS detection algorithm but confers a major improvement in stability.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1287-1294
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• 2006

최근의 무선 패킷데이터 시스템에서 짧은 버스트 데이터의 전송이 많이 사용되고 있고 훈련 심볼에 의한 오버헤드가 심각한 문제를 야기할 수 있다. 따라서 적응등화기의 설계에 있어서 짧은 훈련심볼과 빠른 수렴 알고리즘이 필수적인 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 짧은 훈련심볼을 사용하는 MTLMS (multiple-training least mean square) 기반의 DFE (decision feedback equalizer) 의 성능을 향상시킬 수 있는 등화알고리즘을 제 안한다 . 제안된 알고리즘에서 DEF의 출력 은 LMS(least mean square) 기반의 적응DEF 루프로 입 력되고 확장된 훈련심볼로서 사용된다. 또한 전체적인 처리를 위하여 ML (maximum likelihood) 추정기를 사용하는 블록연산 대신에 낮은 복잡도의 적응 LMS연산이 사용된다. 시뮬레이션 결과에서 제안된 등화기는 반복귀환이 증가함에 따라 성능이 향상되고 시변 페이딩에 보다 강한 성능을보여준다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.1058-1064
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• 2008

본 논문에서는 RF(Radio Frequency) 중계기에서 그룹화 CMA(Constant Modulus Algorithm)와 LMS(Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응 필터를 적용시킨 새로운 혼합 간섭 제거기를 제안한다. 송신 안테나에서 수신안테나로 궤환되는 신호는 수신 시스템의 성능을 저하시킨다. 제안한 간섭 제거기는 그룹화 CMA 알고리즘 간섭 제거 기법을 적용시키기 때문에 기존 구조보다 나은 채널 적응 성능과 낮은 MSE(Mean Square Error)을 가진다. 이 구조는 기존 비선형 간섭 제거기에 비해 같은 MSE(Mean Square Error)에 대한 반복수와 하드웨어 복잡도를 줄여준다. 즉, 제안한 알고리즘은 LMS 알고리즘에 비해 평균 자승 에러가 적응 상수에 따라 2.5 dB 또는 4 dB 정도 낮은 값을 보였다. 또한, VSS(Variable Step Size)-LMS 알고리즘에 비해 수렴 속도가 빠르고, 비슷한 평균 자승 에러를 가진다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권6호
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• pp.333-342
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• 2014

본 논문은 OFDM 블록에 파일럿 심볼들이 빗 형태의 패턴에 따라 배치된 경우, 가상 부반송파를 가지는 OFDM 시스템의 channel frequency response (CFR)를 추정하는 여러 방식들을 서로 비교한다. 채널 임펄스 응답을 먼저 예측하는 것이 목적인 minimum mean square error (MMSE) 기반의 채널추정 방식과 누설현상의 억제가 목적인 MMSE 기반의 채널추정 방식이 지금까지 비교되지 않았기 때문에, 본 논문에서는 후자 방식과 전자 방식의 mean square error (MSE) 값들의 차이가 양수가 됨을 유도함으로써 전자 방식의 우수성을 논리적으로 증명한다. 아울러 본 논문에서는 파일럿 수의 변화가 MMSE 기반 채널추정 방식과 least-square (LS) 기반 채널 추정 방식의 성능에 미치는 영향을 조사한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 채널추정 방식들의 성능을 정량적으로 확인한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.135-140
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• 2013

잡음 추정과 검출 알고리즘에서는 LMS Filter를 이용하여 변화하는 잡음 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 한다. 하지만 LMS Filter는 잡음 추정을 위한 일정 시간 동안 적응 시간이 필요하며 신호의 변화가 일어날 경우 더 많은 적응 시간이 소요되는 단점을 가지고 있다. 따라서 이를 보완하기 위하여 프레임 단위의 AELMS Filter를 이용한 잡음 제거 방법을 제안한다. 본 논문은 잡음 환경에서 입력되는 신호를 프레임 단위로 분할하고 평균과 분산을 이용한 예측 LMS Filter를 구성하여 잡음을 제거하므로 잡음 환경이 변화하더라도 빠른 적응 시간으로 잡음을 제거한다. 또한 환경 잡음과 음성 신호가 혼합되어 입력될 때 잡음을 제거하여 음성의 고유 특성을 유지하고 음성 정보 손상을 줄이기 위한 방법이다. 프레임 단위의 AELMS Filter를 이용한 잡음 제거 방법으로 잡음 제거 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 감쇠도가 평균 6.8dB 향상되었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권11호
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• pp.100-107
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• 2003

This paper represents a disturbance compensation control for attenuating disturbance responses. In the consideration of the requirements on the model accuracy in the model based compensator designs, an experimental feed forward compensator design based on adaptive estimation by Filtered-x least mean square (FXLMS) algorithm is proposed. The convergence properties of the FXLMS algorithm are discussed and its conditions for the asymptotic convergence are derived theoretically. The effectiveness of the proposed method and the theoretical proof are verified by computer simulation.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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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.

• 산업식품공학
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• 제14권1호
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• pp.75-79
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• 2010

시중 즉석 면류의 관능적 성질과 back extrusion test 데이터에 대하여 partial least square regression(PLSR)을 실시하였다. 즉석유탕면 8종과 즉석비유탕면 2종에 대한 관능적 속성으로서 경도(A), 탄성(B), 껄끄러운 정도(C), 이에 박히는 정도(D), 굵기감(E)를 검사하였고, 실험 데이터로 힘-변형 곡선 전체를 사용하였다. PLSR의 회귀계수는 힘-변형곡선의 압착단계, 항복단계, 압출단계로 크게 구분되어 각관능속성에 대한 특유의 양 또는 음의 효과를 나타냈다. PLSR의 상관계수는 E>D>A>B>C, 오차(root mean square error of prediction expressed in sensory units)는 D>C>E>B>A, 예측능(relative ability of prediction)는 D>C>E>B>A 로 나타나 종합적으로 '이에 박히는 정도'가 PLSR의 적용에 가장 우수하게 나타났다. '경도'는 예측능은 낮았지만 상관성은 높아서 시료간 순위의 결정에 합당하게 평가되었다.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제6권1호
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• pp.41-51
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• 2005

The Bayes estimators of the parameters included in the complementary Weibull reliability model are obtained. In the process of deriving Bayes estimators, the scale and shape parameters of the complementary Weibull distribution are considered to be independent random variables having prior exponential distributions. The maximum likelihood estimators of the desired parameters are derived. Further, the least square estimators are obtained in closed forms. Simulation study is made using Monte Carlo method to make a comparison among the obtained estimators. The comparison is made by computing the root mean squared errors associated to each point estimation. Based on the numerical study, the Bayes procedure seems better than the maximum likelihood and least square procedures in the sense of having smaller root mean squared errors.