본 논문은 Givens 회전시킨 입력벡터들을 이용하여 오차 제곱을 최소화하는 고속 알고리즘을 정규화하는 D(Diagonal)-QR-RLS 알고리즘을 제안하고 특징을 해석한다. 이 알고리즘은 계산량이 O(N)이다. 또한 직접적으로 TDL 필터의 계수를 구할 수 있는 장점이 있다. 그리고 제안된 정규화 알고리즘은 NLMS 알고리즘과 유사한 형태를 취하지만 NLMS 알고리즘 보다 우수한 수렴특성을 가지고 있음을 컴퓨터 모의실험을 통하여 확인하였다.
Acoustic feedback and background noise variation can degrade the performance of an active noise control (ANC) system. In this paper, nonlinear ANC using a non-parametric VSS-NLMS (or NPVSS-NLMS) algorithm and online feedback path modeling is proposed, whereby the conventional linear ANC with online acoustic feedback-path modeling is further extended to nonlinear Volterra ANC with a linear acoustic feedback path. In particular, the step-size of the NPVSS-NLMS algorithm is controlled to reduce the effect of background noise variation in the ANC system. Simulation results demonstrate that the proposed approach yields better nonlinear ANC performance compared with the conventional nonlinear ANC method.
Adaptive nois canceller can extract the noiseremoved spech in noisy speech signal by adapting the filter-coefficients to the background noise environment. A kind of LMS algorithm is one of the most popular adaptive algorithm for noise cancellation due to low complexity, good numerical property and the merit of easy implementation. However there is the matter of increasing misadjustment at voiced speech signal. Therefore the demanded speech signal may be extracted. In this paper, we propose a fast and noise robust wavelet packet adaptive noise canceller with NLMS-SUM method LMS combined algorithm. That is, we decompose the frequency of noisy speech signal at the base of the proposed analysis tree structure. NLMS algorithm in low frequency band can efficiently dliminate the effect of the low frequency noise and SUM method LMS algorithm at each high frequency band can remove the high frequency nosie. The proposed wavelet packet adaptive noise canceller is enhanced the more in SNR and according to Itakura-Satio(IS) distance, it is closer to the clean speech signal than any other previous adaptive noise canceller.
This paper presents a performance analysis of an improved adaptive algorithm proposed by the authors recently. It is based on the normalized least mean square (NLMS) algorithm, which Is one of the major techniques to adapt the cofficients of a transversal filter. Generally, the performance of an adaptive algorithm is often discussed by investigating the mis-adjustment. In this paper, unlike these approaches, a novel analytical method is considered. letting the parameters so that the residual mean square error (MSE) after the convergence of the algorithm is equal to that of the NLMS algorithm, the MSE level is compared. It is shown that the theoretical analysis is agreed with the simulation results.
본 논문에서는 Gram-Schmidt 알고리즘에서 TDL(Tapped Delay Line) 필터의 계수를 구하는 방법과 등가의 Wiener-Hopf 방식의 해를 구하는 방법 중 정규화 알고리즘 두 가지를 제안한다. 이론적 해석에서 기존의 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘이 입력의 파워의 합으로 정규화 하는 것에 비해 제안한 정규화 알고리즘들은 고유값들의 합으로 정규화 한다. 컴퓨터 모의실험에서 두 개의 pole이 단위원 밖의 근접한 위치를 가지는 불안정한 환경에서 시스템 식별을 수행하였다. 결과적으로, 제안한 두 개의 알고리즘은 Gram-Schmidt 알고리즘에서 TDL 필터의 계수를 회귀적으로 구할 수 있었고 기존의 NLMS 알고리즘에 비하여 우수한 수렴 성능을 나타냄을 알 수 있었다.
본 논문에서는 OFDM 통신 시스템에서 발생하는 높은 PAPR(Peak to Average Power Ratio) 문제를 해결하기 위해 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘을 이용한 전치왜곡 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기본적으로, HPA(High Power Amplifier)치 비선형 왜곡 특성을 추정하고, HPA에 그와 반대되는 특성으로 신호를 변환하여 입력함으로써 비선형 왜곡에 대한 보상이 이루어진다. 뿐만 아니라, NLMS 알고리즘을 통하여 전치 왜곡기의 특성이 자동적으로 갱신되므로 HPA의 비선형 왜곡 특성의 변화에도 그에 맞는 정확한 보상이 이루어질 수 있다. 성능분석 결과, 제안된 NLMS 전치 왜곡기는 IBO(Input Back Off)가 $0\;\cal{dB}$일 경우, 기존의 적응성이 없는 수식적인 전치 왜곡기보다 약 $0.5\;\cal{dB}$의 SNR 손실을 보인다. 하지만 IBO가 $3\;\cal{dB}$ 이상에서 이들의 성능의 거의 같아지며, 제안된 전치 왜곡기는 HPA의 특성 변화에 적응성을 가지므로 실제 시스템에서 기존의 수식적인 전치 왜곡기보다 매우 효과적이라 할 수 있다.
능동소음제어를 위하여 수렴속도가 빠르면서 정상상태오차를 최소화하는 오차보상 NLMS 알고리듬인 CNLMS 알고리듬을 제안하였다. 이 CNLMS 알고리듬에서는 수렴속도를 빠르게 하기 위하여 입력소음과 오차소음의 전력에 따라 수렴인자를 가변시킨 NLMS 알고리듬을 사용하였다. 도한 정상상태오차를 최소화하기 위하여 소음발생기를 사용하지 않고 오차경로에서 발생하는 소음오차를 더욱 작아지도록 보상하는 보조시스템을 사용하여 안정된 능동소음제어가 되도록 하였다. 이와 같은 시스템의 성능을 기존의 적응디지틀필터인 LMS 및 NLMS 알고리듬을 이용한 필터의 그 성능과 비교하였다. 각 알고리듬에 대한 시뮬레이션을 행한 결과, 제안한 CNLMS 알고리듬의 소음레벨은 LMS 및 NLMS 알고리듬의 것보다 각각 평균 14dB 및 6dB 정도 더 큰 감쇄효과가 있음을 확인하였다.
The main goal of this paper is to present an adaptive filter system using NLMS(Normalized Least mean square) adaptive algorithm for noise cancellation. The proposed algorithm has less computational complexity and better convergence property than the former algorithms like spectral subtraction algorithm, etc. We use TIMIT criterion voice and Noisex-92 for the experiment. The experimental result shows the feasibility of our algorithm for filtering noise from voice effectively.
Recently, hybrid and electric vehicles have been actively developed to replace internal combustion engine (ICE) vehicles. However, their vibrations and noise with complex spectra cause discomfort to drivers. To reduce the vibrations transmitted through primary excitation sources such as powertrains, structural changes have been introduced. However, the interference among different parts is a limitation. Thus, active mounting systems based on smart materials have been actively investigated to overcome these limitations. This study focuses on diminishing the source movement when a structure with two active mounting systems is excited to a single sinusoidal and a multi-frequency signal, which were investigated for source movement reduction. The overall structure was modeled based on the lumped parameter method. Active vibration control was implemented based on the modeled structure, and a multi-normalization least mean square (NLMS) algorithm was used to obtain the control input for the active mounting system. Furthermore, the performance of the NLMS algorithm was compared with that of the quantification method to demonstrate the performance of active vibration control. The results demonstrate that the vibration attenuation performance of the source component was improved.
통신망에서 최적 적응 반향제거기(Echo Canceller; EC)는 반향성분이 길게 존재하는 환경에서도 실시간으로 동작할 수 있도록 알고리즘이 간결하여야 하며, 시간에 따라 빠르게 변하는 동특성의 반향경로에서도 동작을 보장할 수 있도록 빠른 수렴특성을 갖아야 한다. 또한, 전화망에서 수십 [ms] 이상의 지연이 발생 할 경우에도 반향제거 성능이 우수해야 한다. 본 논문에서는 이러한 조건을 만족시키기 위해 오차의 크기에 따라 수렴속도를 가변시키는 오차적응 NLMS(Error-Adaptive NLMS) 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션을 통해 일반적으로 사용되는 LMS(Least Mean Square) 알고리즘과 이를 개선한 NLMS(Normalized LMS) 알고리즘과 성능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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