적응형 반향제거기는 스피커폰, 3G 화상전화와 VoIP 서비스 시스템과 같은 응용분야에 필수적인 요소이다. 일반적인 반향제거기들은 반향을 제거하기 위해서 매우 많은 탭을 필요한다. 이들 탭수의 증가는 계산량을 증가시키고 수렴속도를 떨어뜨리는 원인이 된다. 이러한 단점들을 극복하기 위해서, 본 논문에서는 수렴속도를 개선할 수 있는 적응형 반향제거기를 제안한다. 본 논문에서 수렴속도를 개선하기 위해서 반향대역을 부대역으로 구분하고 각 부대역에 적용형 필터링을 적용한다. 각 부대역 필터는 부대역 반향 신호로써 반향신호를 인식하게 되고 따라서 동적인 부대역이 적게 되어 수렴속도를 빠르게 한다. 게다가 탭수와 가중치 갱신이 각 부대역에서 산출되므로 각 적응 필터의 구현상 복잡성을 감소시킨다.
본 논문에서는 압축도메인 특징을 이용한 오디오 핑거프린팅 방법을 제안하였다. 압축도메인을 이용함으로써 계산량과 시간을 크게 줄일 수 있는 장점이 있다. 특히 오디오 압축에 널리 쓰이고 있는 MDCT 도메인을 이용하였으며, MDCT 도메인을 부밴드로 나누고 대표적인 모멘트 특징인 에너지, 무게중심, 평탄도로 부터 각각 핑거프린트를 얻었다. 추출된 특징을 차분 필터링하고 부호를 취하여 이진 핑거프린트를 얻었다. 실험을 통해서 고려한 MDCT 도메인 특징들로부터 얻은 핑거프린트들의 인식 성능을 비교하였다. 수 천곡 규모의 오디오에 대해서 다양한 변환에 대한 인식 성능을 고려하였으며, 실험결과 부밴드 에너지가 가장 우수한 핑거프린팅 성능을 보였다.
입력신호의 상관도가 높은 신호처리 응용에서 부밴드 인접투사(Subband Affine Projection: SAP) 알고리즘과 스텝사이즈 조정은 LMS형(Least Mean Square-type) 알고리즘이 갖는 느린 수렴속도와 큰 정상상태오차를 개선할 수 있는 좋은 해결책이다. 본 논문은 가변 스텝사이즈를 사용하는 부밴드 인접투사 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 부밴드 구조의 인접투사 알고리즘과 스텝사이즈 조정을 결합함으로써 적은 계산량으로 빠른 수렴속도와 작은 정상상태오차를 얻을 수 있다. 높은 상관도를 갖는 입력신호에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법에 비해 우수함을 보인다.
반향제거 또는 채널등화와 같은 무선통신 시스템에서 적응필터링은 매우 실용적이다. 적응필터의 계수갱신을 위해 사용되는 적응 알고리즘의 수렴성능은 입력신호의 상관도와 적응필터의 길이에 의존한다. 높은 입력상관도와 긴 길이의 적응필터는 수렴성능을 저하하므로 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근 부밴드 구조에서 입력상관도를 사전제거하고 적응필터 계수를 갱신하는 부밴드 AP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 다중제한조건을 갖는 부밴드 AP 알고리즘의 수렴성능 해석방법을 제시한다.
본 논문은 AR(P) 입력에 대해 MPDSAP 알고리즘의 적응과정의 MSE의 통계적 분석을 제시한다. 부밴드 구조에서 인접투사 알고리즘은 적응필터에 다위상 분해와 노블아이덴티티를 적용함으로써 NLMS 알고리즘으로 변환된다. 또한, P차의 Autoregressive(AR) 입력은 정규직교 분해필터에 의해 사전에 백색화 될 수 있다. 부밴드 구조에서 AR(P) 입력의 사전-백색화(pre-whitening)는 SAP 적응필터의 MSE 행동의 통계적 해석을 위한 간단하고 유효한 근사화를 제공한다.
본 논문에서는 백색 잡음으로 훼손된 영상을 복원하기 위하여 웨이브렛 변환 영역에서의 Wiener 필터링 기법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 웨이브렛 변환 신호의 특성과 각 부대역 내에서의 국부 통계를 이용한다. 각부대역에서 국부 통계를 구할때는 스케일에 따라 필터 창의 크기를 달리하였다. 이때 웨이브렛 부대역에서는 필터 창내의 통계적 특성이 유사한 화소들만으로 국부 통계를 구하였다. 실험결과, 제안된 방법은 고정된 필터 창의 크기를 갖는 Lee 필터에 비하여 성능이 우수함을 알 수 있었다.
음향 에코우제거기나 소음제어와 같은 임펄스 응답이 긴 디지털 필터를 이용하여 필터링을 할 경우 수렴속도가 느리고 계산시간이 많이 걸린다. 이러한 기존의 필터링에서 생기는 계산시간이나 수렴속도 문제를 개선하기 위해서 서브밴드 필터링과 멀티레이트 신호처리 기술이 개발되었다. 모든 시스템의 전달함수는 interpolator와 임펄스 응답사이에 임의 수만큼의 0이 들어있는 sparse 임펄스 응답을 갖는 서브필터를 직렬로 연결한 구조로 표현할 수 있다. 이 경우에 interpolator는 Hadamard 행렬로 표현되고 저역통과필터 특성을 갖는 원형필터를 균일하게 이동시킨 것과 같다. 그래서 입력신호를 Hadamard 변환을 이용하여 각 서브대역으로 분할하고 decimation을 하여 샘플링 레이트를 줄이는 멀티레이트기술이 음향 함수 모델링이나 잡음제거에 응용할 수 있다. 본 논문에서는 decimation으로 생기는 에리어싱을 제거하고 수렴속도를 향상시키기 위해서 입력 신호를 트리구조를 갖는 필터뱅크를 이용하여 비균일한 서브대역으로 분할, 그리고 decimation을 하여 샘플링레이트를 변환하고 각 서브대역에서 계수를 갱신한 후 이 계수를 전대역으로 Hadamard 변환을 이용하여 변환하는 비균일한 대역폭을 갖는 delayless 필터 구조를 제안하고 이 구조를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증한다.
웨이브릿 변환 기반의 부대역(subband) 분해과정을 새로운 수학적 모델로 표현한다. 제안된 모델은 많은 계층의 분해과정에 거쳐 정규적인 다해상도 해석을 수행할 수 있다. 이러한 접근방식은 단일채널 선형 공간불변 필터링문제를 다채널로 확장할 수 있게 해주는 동시에 선형 공간불변 영상복원문제와 주파수상에서 적응적 제약적 최소제곱(Constrained Least Square:CLS) 필터에 적용될 수 있다. 제안된 필터에서 우리는 부대역의 특징에 따라 적응적으로 다른 변수를 사용할 수 있다. 본 논문에서 제안한 주파수상의 적응적 CLS 필터를 S/W로 구현하였으며, 이 실험을 통해 부대역의 특징을 정화하게 측정할 경우 제안된 주파수상 적응적 CLS 필터는 기존의 단채널 필터에서 벗어나 현저히 화질을 개선할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 웨이블릿 기반의 영상의 노이즈 제거 알고리즘을 제안한다. 기존 Mallat Tree 방식의 웨이블릿 변환을 응용한다. 먼저, 다중 필터링 방법을 제시한다. 웨이블릿 영역에서 각 부대역의 에너지를 고려하여 웨이블릿 변환의 에너지 집중 특성을 극대화 시킨다. 노이즈 영상에 제안한 다중 필터링을 적용한다. 일반 영상에서 나올 수 없는 에너지 부대역을 찾고 이를 제거하여 노이즈를 제거한다.
TV 회의 시스템 또는 확성회의 시스템에 응용되는 반향제거기에 있어서, 긴 잔향시간을 갖는 실내 공간에서는 환경변화에 따른 필터계수의 갱신에 많은 시간이 필요하며 실시간 처리에 장애요인이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 MPEG 오디오 시스템에서 이용하고 있는 폴리페이즈 필터 뱅크를 사용한 서브밴드 적응 신호처리법을 제안한다. 이 방법은 입력과 출력의 스펙트럼을 몇 개의 주파수 밴드로 분할하여, 각 밴드를 ES-NLMS 알고리즘을 이용하여 적응처리하는 것이다. 계산기상의 시뮬레이션을 통하여 최적의 서브밴드 수를 구하였으며, 기존의 풀밴드 방식에 대하여 수렴속도 및 제특성이 약 2dB 정도 작을때 서브밴드로 분할하는 방법이 연산량에 있어서 약 88% 정도 감소하여 풀밴드보다 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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