• Structural Engineering and Mechanics
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• 제59권1호
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• pp.187-207
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• 2016

Practical ambient excitations of engineering structures usually do not comply with the stationary-white-noise assumption in traditional operational modal analysis methods due to heavy traffic, wind guests, and other disturbances. In order to eliminate spurious modes induced by non-white noise inputs, the improved stochastic subspace identification based on a delay index is proposed in this paper for a representative kind of stationary non-white noise ambient excitations, which have nonzero autocorrelation values near the vertical axis. It relaxes the stationary-white-noise assumption of inputs by avoiding corresponding unqualified elements in the Hankel matrix. Details of the improved stochastic subspace identification algorithms and determination of the delay index are discussed. Numerical simulations on a four-story frame and laboratory vibration experiments on a simply supported beam have demonstrated the accuracy and reliability of the proposed method in eliminating spurious modes under non-white noise ambient excitations.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제31권6호
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• pp.456-463
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• 2010

In the present study, we proposed a new subspace scanning algorithm to enhance the spatial resolution of electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography(MEG) source localization. Subspace scanning algorithms, represented by the multiple signal classification (MUSIC) algorithm and the first principal vector (FINE) algorithm, have been widely used to localize asynchronous multiple dipolar sources in human cerebral cortex. The conventional MUSIC algorithm used principal component analysis (PCA) to extract the noise vector subspace, thereby having difficulty in discriminating two or more closely-spaced cortical sources. The FINE algorithm addressed the problem by using only a part of the noise vector subspace, but there was no golden rule to determine the number of noise vectors. In the present work, we estimated a non-orthogonal signal vector set using independent component analysis (ICA) instead of using PCA and performed the source scanning process in the signal vector subspace, not in the noise vector subspace. Realistic 2D and 3D computer simulations, which compared the spatial resolutions of various algorithms under different noise levels, showed that the proposed ICA-MUSIC algorithm has the highest spatial resolution, suggesting that it can be a useful tool for practical EEG/MEG source localization.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.490-496
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• 2020

본 논문에서는 잡음 환경에서 다채널 위너 필터의 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 부공간(subspace) 기반의 다채널 위너 필터를 설계하는 경우, 목적 신호가 단일 음원인 경우는 음성 상관 행렬의 주성분 부공간에서 음성 성분을 추정할 수 있다. 이 때, 음성 상관 행렬은 음성과 간섭 잡음의 교차 상관도가 음성 상관 행렬에 비해 무시할만한 수준이라는 가정하에 신호 상관 행렬에서 간섭 잡음의 상관 행렬을 차감하여 추정하게 된다. 그러나 간섭 잡음 수준이 높아지게 되면 이러한 가정이 더 이상 유효하지 않게 되며 이에 따라 주성분 부공간 추정 오차도 증가하게 된다. 본 연구에서는 음성 존재 확률과 목적 신호의 방향 벡터를 이용하여 주성분 부공간을 보정하는 방법을 제안한다. 주성분 부공간에서 다채널 음성 존재 확률을 유도하고 주성분 부공간 벡터를 보정하는데 적용하였다. 실험을 통해 제안하는 방법이 잡음 환경에서 다채널 위너 필터의 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제22권3호
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• pp.169-174
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• 2003

본 논문에서는 서브밴드 백색화 필터를 이용한 새로운 부공간 잡음제거 방법을 제안하였다. 기존의 부공간 접근방법에서는 백색 잡음을 가정하거나, 유색 잡음에 대한 전처리로서 백색화 필터를 사용하였다. 백색화 필터를 서브밴드로 나누어 처리함으로써, 제안된 방법은 잔여잡음을 줄이면서 신호 왜곡의 상한값을 최소화하도록 설계하였다. 또한 서브밴드 백색화 필터를 도입함으로써 부공간 잡음제거 방법에서 약점으로 지적되는 것 중의 하나인 Karhunen-Loeve(KL) 영역에서의 주파수 해상도를 높일 수 있었다. 실험결과에 의하면 제안된 방법은 Ephraim에 의해 제안된 방법 부공간 잡음 제거 방법이나, Boll에 의해 제안된 주파수 차감법에 비해 구분 신호대 잡음 비 (SNRseg: segmental signal-to-noise ratio), 음성의 인지적 성능 평가 (PESQ: perceptual evaluation of speech quality)를 고려하였을 때 향상된 성능을 보였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권12호
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• pp.24-30
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• 2006

본 논문에서는 다중 안테나를 갖는 위성항법시스템 (GNSS) 수신기에서의 subspace projection을 이용한 전파방해신호 제거와 다중경로 간섭신호 제거에 대한 방법을 기술한다. 우리는 수신기에 들어온 신호를 두 번의 subspace projection을 통해 전파방해신호와 다중경로 간섭신호가 없는 noise subspace로 투영함으로써 GNSS 신호와 noise 만으로 구성된 신호 얻게 되고, 이 신호에 Beamformer를 적용하여 최대의 신호 대 잡음비를 갖는 수신기 출력 신호를 얻게 된다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 수신기가 효과적으로 전파방해신호와 다중경로간섭신호를 제거하고 신호 대 잡음비를 최대한으로 증가시킬 수 있음을 보여준다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권11호
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• pp.72-82
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• 1996

In this paper, newly developed algorithm for enhancing images corrupted by white gaussian noise is proposed. In the method proposed here, image is subdivided into a number of subblocks, and each block is separated into cimponents corresponding to signal and noise subspaces, respectively through the signal subspace method. A clean signal is then estimated form the signal subspace by the adaptive wiener filtering. The decomposition of noisy signal into noise and signal subspaces in is implemented by eigendecomposition of covariance matrix for noisy image, and by performing blockwise KLT (karhunen loeve transformation) using eigenvector. To reduce the perceptual noise level and distortion, wiener filtering is implementd by adaptively adjusting noise level according to activity characteristics of given block. Simulation results show the effectiveness of proposed method. In particular, edge bluring effects are reduced compared to the previous methods.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2004년도 춘계학술대회논문집
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• pp.784-787
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• 2004

Modified version of subspace iteration method using accelerated starting vectors is proposed to efficiently calculate free vibration modes of structures. Proposed method employs accelerated Lanczos starting vectors that can reduce the number of iterations in the subspace iteration method. Proposed method is more efficient than the conventional method when the number of required modes is relatively small. To verify the efficiency of proposed method, two numerical examples are presented.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.153-159
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• 2011

MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)은 신호부공간과 잡음부공간이 서로 직교한다는 사실에 기초하여 센서 어레이에 입사하는 신호의 도래방향을 추정한다. 잡음 부공간에 대한 기저(basis)를 구하기 위해 샘플행렬을 고유분해하며, 이에 따라 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 샘플행렬의 열벡터(column vectors)에서 잡음전력을 제거하여 신호 부공간에 대한 기저벡터를 구해 간단히 도래각을 추정하는 방법을 제시한다. 추정된 기저벡터를 이용하여 비용함수를 정의하고, 비용함수의 최소점을 찾아 도래각을 추정한다. 비용함수의 최소점은 격자 간격으로 나누어 계산하는 grid 방법이 아닌, 포물선 보간법(parabolic interpolation)에 기초한 Brent 방법을 적용하여 효과적으로 구해진다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안방식은 샘플행렬 고유분해에 의존하는 기존방식과 실질적으로 같은 성능을 가짐을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.65-70
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• 1997

항해 및 군용 장비로써 많이 이용되는 능동형 소나 시스템의 문제점 가운데 하나는 잔향 문제이다. 잔향은 하이드로폰으로부터 송신된 신호가 수면, 해저, 공간으로부터 반사되어 수신단에 입사된 신호를 말한다. 이러한 잔향은 원하는 신호를 수신하는데 장애가 되며 성능 향상을 위해 이들은 제거되어져야 한다. 본 연구에서는 잔향을 제거하기 위한 방법에 대하여 연구하였다. 제안된 방법은 고유 부공간중 신호 부공간과 잡음 부공간이 서로 직교하는 성질을 이용하며, 잡음 부공간을 찾음으로써 잔향을 제거한다. 제안된 방법의 성능을 입증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.139-145
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• 2010

본 논문에서는 이동 기지국 채널 환경에 적용될 수 있는 이동 기지국 Cell ID 검출 및 신호대잡음비 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 Cell ID 추정 알고리즘은, 부공간(Subspace)을 이용하여 이동 셀 내에서 사용 중인 Cell ID를 추정하는 알고리즘이다. 제안된 이동기지국 SNR 추정 알고리즘은 고유값과 잡음 부공간 수를 이용하여 SNR을 추정하는 알고리즘이다. 모의실험을 통하여 기존의 상관계수를 이용한 방법들과 제안된 알고리즘들을 비교한 결과 Cell ID 검출 및 신호대잡음비 추정 성능이 매우 우수함이 입증하였고, 배경 잡음 및 간섭 신호로 인한 열악한 고속 채널환경에서 제안된 알고리즘이 적합함을 보였다.