Time domain analysis as well as frequency domain analysis of signal conditioning filters is very useful for practical applications. Time domain analysis of digital filters for noise cancelling in ECG signals is presented. Several band pass and band reject filters are designed for the analysis. Computer simulations are performed to compare the distortions of the Butterworth type filters and linear phase optimal FIR filters which are widely used for ECG signal processing. Band reject filters are applied to power line interference cancelling in ECG signals.
DS-CDMA 시스템에서는 다중 접속으로 인하여 다중 접속 간섭 문제가 발생되어진다. 이 문제를 해결하기 위하여 간섭 제거기가 사용되어졌다. 기존 간섭 제거 수신기는 연속 간섭 제거기와 안테나 어레이를 적용한 구조이다. 이 구조에서 가중치 벡터를 갱신하는 방법에 따라서 방법 I과 II로 구별되어진다. 본 논문에서는 기존 구조에서 가중치 벡터를 갱신하기 위하여 constant modulus 알고리즘의 비용함수를 사용한 적응 블라인드 CMA 어레이 간섭 제거 수신기를 제안하였다. 모의 실험은 가우시안 환경 하에서 SIR과 BER 곡선에 의해서 제안된 수신기와 연속 간섭 제거기예 안테나 어레이를 확장한 기존 간섭 제거 기술들과 비교하였다. 모의 실험 결과, 제안된 수신기가 기존 수신기 방법 I보다 SIR 곡선에서 1.5[dB]의 SIR 이득을 지니고, 방법 II보다는 약 0.5[dB]의 SIR 이득을 지닌다. BER 곡선에서는 방법 I보다는 약 2[dB] SNR 이득을 지니고, 방법II보다는 약 0.5[dB] SNR 이득을 지닌다. 따라서 제안된 간섭 제거기가 기존 간섭 제거 기들보다 더 나은 성능을 지니고 있음을 보여 주고 있다.
Active Noise control(ANC) is rapidly becoming the most effective way to reduce noises that can otherwise be very difficult and expensive to control. This research presents ANFIS (Adaptive Network Fuzzy Inference System) controller for adaptively noise cancelling in a duct. ANC system generates secondary control sound pressure with same amplitude and with opposite phase as noise to be eliminated. ANFIS controller is trained to optimize its parameters for adaptively cancelling noise. That is ANFIS train its parameters by gradient descent and LSE method so called hybrid method. This paper present ANFIS in active noise control which provides an improvement convergence speed and limitation of linearity condition. It can model nonlinear functions of arbitrary complexity and ANFIS can construct an input-ouput mapping based on both human knowledge in the form of Takagi and Sugeno's fuzzy if-then rules and stipulated input-output data pairs. This paper also shows that the proposed ANFIS active noise control system successfully cancelled noise.
Many kinds of conditioning monitoring technique have been studied, so this study has investigated the possibility of checking the trend in the fault diagnosis of ball bearing, one of the elements of rotating machine, by applying the cepstral analysis method using the adaptive noise cancelling (ANC) method. And computer simulation is conducted in oder to identify obviously the physical meaning of ANC. The optimal adaptation gain in adaptive filter is estimated, the performance of ANC according to the change of the signal to noise ratio and convergence of LMS algorithm is considered by simulation. It is verified that cepstral analysis using ANC method is more effective than the conventional cepstral analysis method in bearing fault diagnosis.
능동소음제어는 원치 않는 소음에 대하여 2차 소음으로 상쇄 간섭을 발생시켜 소음을 제거하는 방법이다. 일반적으로 능동소음제어기의 성능은 2차 소음이 주 소음을 얼마나 잘 추정하는가에 따라 결정된다. 2차 소음은 스피커를 통해 발생되며 마이크를 통해 오차 신호를 수음한다. 일반적으로 스피커와 마이크의 전달특성은 이상적이지 못하기 때문에 신호를 왜곡시켜 능동소음제어기의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 스피커와 마이크의 전달특성을 고려한 단일센서 능동소음제어기를 제안한다. 스피커와 마이크의 전달특성에 의한 2차 소음의 왜곡을 줄이기 위하여 적응 역모델링 기법으로 전달 특성을 추정하고 주 소음은 Kalman필터를 이용하여 추정한다. 실험을 통하여 제안하는 단일센서 능동소음제어기가 효과적으로 소음을 감쇠시킴을 보인다.
Until now, environmental problem has become more and more serious, and acoustic noise is one of environmental pollutions. For many years, ANC(Active Noise Control) has been made to reduce this noise. In this paper, active silencer using switching method is studied. This silencer is composed of single-phase full bridge inverter to drive cancelling loudspeaker. The inverter is controlled to reduce noise by ramp comparison control method. At the vacuum cleaner, noise control with FFCS(Feed-Forward Control Structure) is applied and geometric arrangement is replaced to avoid unstability of FFCS.
기존의 적응형 잡음제거 기법을 적용하여 잔향음의 영향을 제거하는 경우, 수렴속도, 추적기능, 수치적 안전성, 표적신호와 잔향음 신호간의 상대적인 주파수 특성, 그리고 표적속도 등의 상호 배반적인 요인에 의하여 그 성능이 달라진다. 본 논문에서는 수렴속도, 연산량 그리고 검출능력 등의 요구조건들을 상호 보완하는 적응형 잔향음 제거 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 변환영역에서 동작하도록 설계하였으며, Gram-schmidt 직교화 과정을 적용하였고, 이를 에스컬레이터 알고리즘으로 구현하였다. 먼저 변환영역 알고리즘을 사용함으로써 수렴속도와 수치적 안전성 혹은 연산량 측면에서의 성능향상을 유도할 수 있다. 제안된 잔향음 제거 기법을 삼척시 연안에서 실측한 자료에 적용하여 그 성능을 검증하였다. 모의실험을 통하여 제안된 기법이 잔향음 신호에 근접한 주파수 대역의 표적신호를 보존하고, 정지표적과 이동표적에 대해서도 성능의 변화가 상대적으로 적으면서 효율적으로 잔향음을 제거한다는 사실을 확인하였다.
본 논문에서는 적응필터를 기반으로 한 웨이브릿 변환 및 서브밴드 필터뱅크를 사용한 능동잡음제거의 모델을 제안한다. 분해 필터뱅크는 입력 및 오차신호를 저주파 및 고주파영역의 QMF 필터뱅크로 분해하며, 각 필터뱅크 에는 dyadic tree 구조를 갖는 웨이브릿 필터를 사용한다. 분해된 입력 및 오차신호는 filtered-X LMS 알고리듬를 사용하여 각 서브밴드의 적응 필터계수를 새롭게 갱신시킨다. 합성 필터뱅크는 그리고 각 서브밴드의 적응필터 출력신호를 합성한 후 완전복원이 되는 광대역의 출력신호를 만든다. 분해 및 합성 필터뱅크는 완전복원을 위하여 공액직교필터를 사용한다. 또한 오차경로의 전달특성을 온라인 추정하기 위한 지연 LMS 알고리듬 모델은 이득과 시간지연인자만을 사용한다. 따라서 제안한 적응 능동잡음제거 모델은 웨이브릿 서브밴드 필터뱅크를 사용하여 계산량과 수렴속도에 유리한 시스템이 되도록 제시한다.
Biomedical signals are ubiquitously contaminated and degraded by background noise which span nearly all frequency bandwidths. This paper proposes the MADF (multiplication free adaptive digital filter) algorithm to cancel the noise. And the convergence characteristics of the algorithm is analyzed. In the experimental results, the MADF algorithm has the advantage in which has superior to a condition of low-frequency and slow data speed. This application gives an important significance in ensuring the objectivity of clinical information and in promoting the representation and the disease diagnosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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