히스테리시스 제어방식은 전력변환장치나 모터구동시스템의 전류제어를 위하여 흔히 사용된다. 이 제어방식은 에러 신호가 미리 설정된 밴드폭을 초과하려고 하는 순간마다 제어신호를 바꿔줌으로써 측정된 신호가 기준신호를 추종하도록 하는데, 본 논문에서는 이와 같은 빠른 응답특성을 갖는 히스테리 제어방식을 가청소음을 억제하기 위한 능동 소음제거에 적용하였다. 펜티엄 프로세서와 사운드블러스터 16이 소음 제어 실험을 위하여 사용되었으며, 사운드블러스터 16은 아날로그/디지탈 또는 디지털/아날로그 변환을 수행할 뿐만 아니라 가청 소음 저감을 위한 상쇄원 스피커의 구동원으로 사용된다.
본 논문은 보청기의 피드백 제거 알고리즘을 실시간으로 실현한 내용을 다루었다. 기존의 시간 영역에서의 최소 평균 자승 기법을 주파수 영역으로 변환하여 처리함으로써 계산상의 부하를 최소화하였다. 적응 필터 알고리즘의 확인은 Matlab(Matrix laboratory) 기반으로 수행하였고, 이를 CSR 8675 블루투스 DSP IC(Digital Signal Processor Integrated Circuit) 칩 펌웨어로 실현하고 검증해보였다. 스마트폰으로의 원격 무선 제어 기능이 포함된 스마트 보청기는 사용자 접근 편의성이 강화된다.
This paper focuses on a priori signal to noise ratio (SNR) estimation method for the speech enhancement. There are many researches for speech enhancement with several ambient noise cancellation methods. The method based on spectral subtraction (SS) which is widely used in noise reduction has a trade-off between the performance and the distortion of the signals. So the need of adaptive method like an estimated a priori SNR being able to making a high performance and low distortion is increasing. The decision directed (DD) approach is used to determine a priori SNR in noisy speech signals. A priori SNR is estimated by using only the magnitude components and consequently follows a posteriori SNR with one frame delay. We propose a modified a priori SNR estimator and the weighted rational transfer function for speech enhancement with wind noises. The experimental result shows the performance of our proposed estimator is better Perceptual Evaluation of Speech Quality scores (PESQ, ITU-T P.862) compare to the conventional DD approach-based systems and different noise reduction methods.
An adaptive digital filtering of the electroencophalogram(EEG) is a successful way of suppressing mains interference, but it affects some of the frequency components of the signal, an artifact which not be acceptable in some cases of automatic EEG processing. The types of electrical artifact seen on EEG records is described. Those are the EOG and the PVC roller pump noise. And we study the method for cancelling these artifacts. The method does not need the reference channel, and are obtained by cascading the linear predictor and the noise canceller. The simulation results illustrate the performances of the presented method in terms of the capability of interferences suppression.
A Gaussian noise is caused by surrounding environment or channel interference when transmitting image. The noise reduces not only image quality degradation but also high-level image processing performance. The Non-Local Means (NLM) filter finds similarity in the neighboring sets of pixels to remove noise and assigns weights according to similarity. The weighted average is calculated based on the weight. The NLM filter method shows low noise cancellation performance and high complexity in the process of finding the similarity using weight allocation and neighbor set. In order to solve these problems, we propose an algorithm that shows an excellent noise reduction performance by using Summed Square Image (SSI) to reduce the complexity and applying the weighting function based on a cosine Gaussian kernel function. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.
무선 통신 시스템에서 고속 데이터 전송에 효율적인 다중 반송파 시스템인 OFDM통신 시스템에서는 송수신단의 오실레이터에서 발생하는 위상잡음이 인접채널간 간섭(Inter-carrier-interference: ICI)을 야기시켜 통신 성능에 악영향을 끼친다. 본 논문에서는 ICI영향을 효과적으로 줄일 수 있는 새로운 data-conversion 형식의 ICI 제거 방법을 제안하고 위상잡음을 선형 근사화하여 위상잡음에 의해 발생하는 common phase error(CPE), ICI 그리고 carrier to interference power ratio(CIR)를 분석한다. 그리고 data-conversion 형식의 위상잡음에 의한 성능 개선 효과를 분석하기 위해서 기존의 OFDM과 비교하였다. 이때 부반송파수 64의 조건하에서 위상 잡음 분산 0.3의 QPSK변조방식과 위상 잡음 분산 0.1의 16 QAM변조방식의 경우, BER=$10^{-3}$에서 각각 0.6 ㏈, 1.5 ㏈의 SNR 이득을 가짐을 볼 수 있다. 결과적으로 ICI 제거방법을 사용하였을 때 기존의 OFDM system에 비하여 ICI에 의한 성능손실을 효과적으로 줄일 수 있다.
음성신호에 내재한 배경잡음을 제거하는 단일입력 적응잡음제거 시스템을 구성하였다. 기존 방법에서는 프레임 단위로 분석된 음성신호의 피치 정보를 이용하여 적응여파기의 기준신호를 얻는데 비해 제안된 방법에서는 매 샘플마다 지연 정보를 추정하여 기준신호를 만든다. 입력되는 음성신호로부터 매 샘플시간마다 지연 정보를 구하기 위하여 일반적인 자기상관 함수와 평균절대차 함수로부터 재귀적 자기상관함수와 재귀적 평균절대차함수를 유도하였다. 정규화된 최소평균자승(NLMS) 적응알고리듬을 사용하는 단일입력 잡음제거 시스템에 제안된 지연추정 방법을 적용하여 백색 가우시안 잡음에 왜곡된 음성에 대해 음성개선 실험을 하였으며, 기존 방법과의 성능비교 실험을 하였다. 제안된 방법에 의한 음성개선이 기존 방법보다 음질 및 SNR면에서 더 좋은 결과를 보였다.
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. We also Propose a novel control algorithm (AFC/CAFC) for tonal noise cancellation. The proposed algorithm estimates the magnitude and phase of the tonal noise. The algorithm uses the steepest descent method for the phase/magnitude estimation. Performances of tile CAFC algorithm are presented in comparison with those by the AFC algorithm based on computer simulations and experiments.
In this paper, we propose an adaptive wavelet method for car interior noise cancellation. For this purpose, we use a node dependent threshold which minimizes the Bayesian risk. We propose a noise estimation method based on spectral entropy using histogram of intensity and a candidate best basis instead of Donoho's best bases. And we modify the hard threshold function. Experimental results show that the proposed algorithm is more efficient, especially to heavy noisy signal than conventional one.
본 연구는 스피터와 마이크폰쌍을 이용하여 변압기 소음 감소를 위한 적응 능동소음제어에 있어서 스피커-증폭기-마이크로폰 경로와 스피거-마이크로폰 쌍의 동특성에 대한 이론적인 내용과 시뮬레이션을 통하여 이를 확인하였다. 또한 음향경로 내에 존재하는 마이크로폰-스피커 쌍의 전달함수를 SLS(sequential least square)알고리즘으로 추정하였으며, 추정된 전달함수에 대한 identify는 z 평면에서 안정된 극점과 영점을 갖고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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