본 논문에서는 LFM 잔향 신호를 효율적으로 백색화하여 표적의 탐지확률을 높이는 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 LFM의 주파수 변화율을 역으로 보상하는 선형 dechirping 기법을 이용하여 시간에 따라 주파수가 변하는 LFM 신호의 잔향을 CW와 같이 데이터 블록 내에서 일정한 주파수 특성을 유지할 수 있도록 변환하였다. 또한 표적이 존재하지 않는 인접 빔 신호를 참조 신호로 사용하여 AR (autoregressive)계수로 각 구간의 주파수 응답을 모델링하고 역 필터를 구현하여 표적이 존재하는 빔 신호를 필터링함으로써 LFM 잔향을 효율적으로 백색화하였다.
최근에 서로 다른 생장추세를 나타내고 있는 남(南)애리조나산(産) 침엽수 4수종(樹種)(Pseudotsuga menziesii, Pinus ponderosa, Pinus strobiformis, Abies concolor)의 연륜폭 연대기(年代記)로 부터 반응함수를 구하기 위하여, 표준화 방법을 면밀히 검토하였으며 시계열모델에 의한 사전(事前) 여과화(濾過化)(prewhitening)로 전생장량(前生長量)을 배제하는 것이 효과적인 것인지도 조사하였다. 전통적으로 사용되던 지수(指數) 또는 질선(直線)방정식에 의한 표준화가 대부분 성공적으로 적용되었으나 최근생장이 급격히 감소된 경우는 스플라인함수를 이용하는 것이 효과적이었다. 계절(季節)모델이 적용된 Pinus ponderosa의 경우를 제외하곤 사전여과화 전후(前後)의 반응함수간(間)에 뚜렷한 차이를 발견할 수 없었다.
일반적으로 레이다 표적은 클러터 환경에 있으며 클러터 제거가 요구된다. 클러터는 지표, 기상 조건의 변화로 부터 발생되는 원하지 않는 레이다 반사파로 클러터의 통계적 특성은 시간, 거리 그리고 방향에 따라 변화함으로 효과적인 클러터 제거를 위하여 적응 신호 처리가 필요하다. 본 논문에서는 clutter whitening filter와 doppler filter bank를 이용한 클러터 제거 알고리듬을 제안하였으며 그 성능을 종래의 비적응 클러터 제거 알고리듬의 성능과 비교하였다. Clutter whitening filter 알고리듬 Burg가 제안한 최대 엔트로피 방법을 이용하였다.
본 논문에서는 신호준공간(signal subspace) 영역에서 통계적 모델을 이용한 향상된 음성검출기법을 제안한다. 이를 위해 EP(Embedded Prewhitening) 기법에 의해 비상관적인 (uncorrelated) 신호준공간을 생성하고, 이 영역에서 잡음음성과 잡음에 대한 통계적 특성을 파악하였다. 이러한 통계적 특성에 근거하여 GGD (Generalized Gaussian Distribution)을 사용하여 보다 효율적인 음성검출 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 제안된 기법이 0-15dB SNR의 시뮬레이션 환경에서 기존 Gaussian을 사용한 신호준공간 기법보다 향상된 음성검출 결과를 보여준다.
시계열자료가 가진 자기상관은 추정된 상관관계를 왜곡시키는 요인들 중의 하나로 작용한다. 회귀모형의 잔차항에 자기상관이 있는 지를 검정하기 위해 Durbin-Watson 통계량이 흔히 쓰인다. 잔차항에 자기상관을 가진 회귀모형의 효율성을 향상시키기 위해 yule-Walker 법, 비선형최소제곱법, 최우추정법 및 사전백색화법이 사용되어 왔다. 본 연구는 자기상관으로 인한 상관관계의 왜곡을 방지하기 위한 이들 방법들에 대해 고찰하였다. 사전백색화법을 제외한 앞의 3가지 방법을 20년간의 실제 시계열 자료에 적용하였으며 몬테카를로법을 이용하여 각 방법의 오차변이를 조사하였다. 각 방법의 평균잔차제곱분포의 경우, 최우추정법으로 추정된 평균잔차제곱이 가장 작았으며 분포 범위도 가장 작았으나 각 추정방법 사이에 유의한 차이가 발견되지는 않았다.
In the field of prosthesis arm control, the pattern classification of the EMG signal is a required basis process and also the estimation of force from collected EMG data is another necessary duty. But unfortunately, what we've got is not real force but an EMG signal which contains the information of force. This is the reason why we estimate the force from the EMG data. In this paper, when we handle the EMG signal to estimate the force, spatial prewhitening process is applied from which the spatial correlation between the channels are removed. And after the orthogonal transformation which is used in the force estimation process, the transformed signal Is inputed into the probabilistic model for pattern classification. To verify the different results of the multiple channels, SNR(signal to noise ratio) function is introduced.
The future teleconferencing systems will need an appropriate system which controls properly the acoustic echo for the convenient communication. The conventional acoustic echo cancellation algorithms involve large adaptive filters identifying the impulse response of the echo path. The use of adaptive IIR filters appears to be a reasonable way to reduce computational complexity. Effective cancellation of acoustic echo presented in teleconferencing system requires that adaptive filters have a rapid convergence speed. One of the main problems of acoustic echo cancellation techniques is that the convergence properties degrade for an highly correlated signal input such as speech signals. By the way, the introduction of linear prediction filers onto the structure of the acoustic echo cancellation represents one approach to decorrelate the speech signal. And variable step-size LMS algorithm improves the convergence speed through a little increasing of computational complexity. In this paper, we applied these two methods to the acoustic echo canceller(AEC) and showed that these methods have better performances than the conventional AEC.
This thesis is concerned with the development of useful engineering techniques to detect and analyze nonlinearities in mechanical systems. The methods developed are based on the concepts of higher order spectra, in particular the bispectrum. The study of higher order statistics has been dominated by work on the bispectrum. The bispectrum can be viewed as a decomposition of the third moment(skewness) of a signal over frequency and as such is blind to symmetric nonlinearities. Initially auto higher order spectra are studied in detail with particular attention being paid to normalization method. Traditional method based on the bicoherence are studied. Under certain conditions, notably narrow band signals, the above normalization method is shown to fail and so a new technique based on prewhitening the signal in the time domain is developed.
In adaptive filtering, the sparseness of impulse response and input signal characteristics are very important factors of it's performance. This paper presents a subband improved proportionate normalized least square (SIPNLMS) algorithm which combines IPNLMS for impulse response sparseness and subband filtering for prewhitening the input signal. As drawing and combining the advantage of conventional approaches, the proposed algorithm, for impulse responses exhibiting high sparseness, achieve improved convergence speed and tracking ability. Simulation results, using colored signal(AR(4)) and speech input signals, show improved performance compared to fullband structure of existing methods.
본 논문은 l1놈-Recursive Least Squares(RLS)에 수치 계산상 견실화를 더한 새로운 알고리즘을 제안한다. Eksioglu와 Tanc는 희소성 음향 채널 추정을 위해서 l1놈-RLS 알고리즘을 구현하였다. 그러나 이 알고리즘의 근간인 RLS 계산법 역행렬 계산에서 수치 계산상의 불안정성을 지니고 있다. 본 논문에서는 이런 불안정성을 낮추는 새로운 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 방법을 사용했을 때 수치적 불안정성에 대한 성능이 개선되었음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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