• 제목/요약/키워드: Variable Forgetting Factor

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정규화 기법을 이용한 낮은 연산량의 가변 망각 인자 RLS 기법 (Low-Complexity VFF-RLS Algorithm Using Normalization Technique)

  • 이석진;임준석;성굉모
    • 한국음향학회지
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    • 제29권1호
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    • pp.18-23
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    • 2010
  • RLS (Recursive Least Squares) 알고리즘은 적응 알고리즘의 대표적인 알고리즘이다. 하지만, 기본적인 RLS 알고리즘은 빠르게 움직이는 신호와 같은 비정상 (non-stationary) 신호환경에서는 좋은 성능을 가질 수 없다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위하여 가변 망각 인자를 가지는 RLS 알고리즘이 등장하였으나, 기존의 가변 망각 인자 RLS 알고리즘은 연산량이 너무 많다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여, 상대적으로 적은 연산량으로 AFF-RLS 알고리즘과 비슷한 성능을 내는 RLS 알고리즘을 제안한다.

A novel adaptive unscented Kalman Filter with forgetting factor for the identification of the time-variant structural parameters

  • Yanzhe Zhang ;Yong Ding ;Jianqing Bu;Lina Guo
    • Smart Structures and Systems
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    • 제32권1호
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    • pp.9-21
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    • 2023
  • The parameters of civil engineering structures have time-variant characteristics during their service. When extremely large external excitations, such as earthquake excitation to buildings or overweight vehicles to bridges, apply to structures, sudden or gradual damage may be caused. It is crucially necessary to detect the occurrence time and severity of the damage. The unscented Kalman filter (UKF), as one efficient estimator, is usually used to conduct the recursive identification of parameters. However, the conventional UKF algorithm has a weak tracking ability for time-variant structural parameters. To improve the identification ability of time-variant parameters, an adaptive UKF with forgetting factor (AUKF-FF) algorithm, in which the state covariance, innovation covariance and cross covariance are updated simultaneously with the help of the forgetting factor, is proposed. To verify the effectiveness of the method, this paper conducted two case studies as follows: the identification of time-variant parameters of a simply supported bridge when the vehicle passing, and the model updating of a six-story concrete frame structure with field test during the Yangbi earthquake excitation in Yunnan Province, China. The comparison results of the numerical studies show that the proposed method is superior to the conventional UKF algorithm for the time-variant parameter identification in convergence speed, accuracy and adaptability to the sampling frequency. The field test studies demonstrate that the proposed method can provide suggestions for solving practical problems.

WRLS-VFF-VT 알고리듬을 이용한 새로운 피치 검출 방법 (A New Pitch Detection Method Using The WRLS-VFF-VT Algorithm)

  • 이교식;박규식
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제5권10호
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    • pp.2725-2736
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    • 1998
  • 본 논문은 WRLS-VFF-VT 알고리듬을 이용한 새로운 피치 검색 방법론을 제안하도록 한다. 제안된 알고리듬에서는 VFF(가변 망각 인자)를 사용하여 유성음에서의 주 여기 펄스 시점과 관련된 성문 폐쇄 점을 확인한다. 또한 본 논문은 VFF 기반 알고리듬과 함께 기존의 EGG 와 LP-Error 방법을 이용한 피치 검색 알고리듬에서 가변 한계 값을 이용 수정된 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬들은 주기와 주기 근간에서 강인한 피치 측정 능력과 준 주기 및 비 주기성 음성 신호에서도 우수한 피치 검색 기능을 가지고 있음을 알 수 있다. 제안된 알고리듬의 우수성을 입증하기 위해 실제 사람의 자연스러운 음성 및 사람의 비정상 상태 음성에서 준 주기 및 비 주기성 음성 진동 패턴을 확인하고 검출하는 성능 측정을 통하여 표준 SIFT 알고리듬과 비교 평가하였다.

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Efficient Noise Estimation for Speech Enhancement in Wavelet Packet Transform

  • Jung, Sung-Il;Yang, Sung-Il
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • 제25권4E호
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    • pp.154-158
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    • 2006
  • In this paper, we suggest a noise estimation method for speech enhancement in nonstationary noisy environments. The proposed method consists of the following two main processes. First, in order to receive fewer affect of variable signals, a best fitting regression line is used, which is obtained by applying a least squares method to coefficient magnitudes in a node with a uniform wavelet packet transform. Next, in order to update the noise estimation efficiently, a differential forgetting factor and a correlation coefficient per subband are used, where subband is employed for applying the weighted value according to the change of signals. In particular, this method has the ability to update the noise estimation by using the estimated noise at the previous frame only, without utilizing the statistical information of long past frames and explicit nonspeech frames by voice activity detector. In objective assessments, it was observed that the performance of the proposed method was better than that of the compared (minima controlled recursive averaging, weighted average) methods. Furthermore, the method showed a reliable result even at low SNR.

메타놀자화균의 연속배양에 의한 균체생산의 온-라인 적응최적화 (Adaptive On-line Optimization of Cellular Productivity of Continuous Methylotroph Culture)

  • 이형춘;박정오
    • 한국식품영양학회지
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    • 제1권2호
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    • pp.31-36
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    • 1988
  • An adaptive on-line optimization method has been applied to test the ability to maximize the cellular productivity of a continuous methylotroph culture system which was simulated by a variable yield Monod-type model. Optimum dilution rate and productivity were successively obtained and maintained at all times by the algorithm that utilizes steepest descent technique as optimization method and recursive least-square method with forgetting factor as dynamic model identification.

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시변 망각 인자를 갖는 RLS 알고리즘을 이용한 Nonstationary 신호의 스펙트럼 추정 (Spectral Estimation of Nonstationary Signals Using RLS Algorithm with a Variable Forgetting Factor)

  • 조용수
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • 제12권1E호
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    • pp.56-64
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    • 1993
  • 본 논문은 공간적으로 변하는 스펙트럼을 추정하는 새로운 적응 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 오래된 upstream의 데이터를 망각함으로서 신호의 nonstationarity를 고려해주는 시변망각인자의 개념을 recursive least square(RLS) 알고리즘에 도입하였으며, 관심이 있는 공간영역에서 탐사침을 천천히 움직여 얻은 하나의 데이터 군으로부터 downstream 스펙트럼을 추정하였다. 제시한 방법의 실현 가능성은 실제 실험(wind tunnel 이용)을 통해서 얻은 공간적으로 변하는 nonstatonary 신호의 스펙트럼을 추정하는 과정에서 입증되며 또한 기존의 방법들과 비교함으로서 그 우수성을 보인다.

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가변 축척 매개변수를 가진 변형 확률적 경사도 기반 필터의 해석 (Analysis of a Modified Stochastic Gradient-Based Filter with Variable Scaling Parameter)

  • 김해정
    • 한국통신학회논문지
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    • 제31권12C호
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    • pp.1280-1287
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    • 2006
  • 본 논문은 변형 확률적 경사도 기반 (MSGB) 필터를 제안하고 그 필터가 최적화 문제에 대한 해가 될 수 있음을 보여준다. 갱신항으로 첨가된 가변적 축척 매개변수를 가진 비선형 적응 필터인 MSGB 필터의 특성을 분석 한다. 가변 매개변수의 MSGB 필터는 가변 축척 매개변수를 통하여 고정 매개변수의 MSGB 필터와 무매개변수의 MSGB 필터를 연결하는 역할을 한다. 그 안정성 영역과 오조정량도 살펴본다. 시스템 식별에 응용하여 컴퓨터 모의실험을 실행하여 MSGB 필터의 개선된 성능 특성을 보여준다.

부하 주파수 제어를 위한 퍼지 로직 기반 확장 적분 제어 (Fuzzy Logic Based Extended Integral Control for Load Frequency Control)

  • 류헌수;이종기;김석주;김백;문영현
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2001년도 춘계학술대회 논문집 전력기술부문
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    • pp.210-213
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    • 2001
  • This study presents an effective variable forgetting factor method based on fuzzy logic to suppress frequency droop in extended integral load frequency control. The performance of the extended integral control is greatly dependent on the decaying factor. For an optimal or near optimal performance, it is necessary that the decaying factor as well as the feedback gains should be changed very quickly in response to changes in the system dynamics. However, because of its time-varing characteristic, the optimal decaying factor is difficult to be selected analytically. By adopting fuzzy set theory, the decaying factor can be determined quickly to respond to the variation of the feedback signals. This study builds a fuzzy rule base with use of the change of frequency and its rate as inputs. The computer simulation has been conducted for the single machine system. The simulation results show that the proposed fuzzy 1o81c based controller yields more improved control performance than the conventional PI controller.

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VFF 칼만 필터와 데이터 가중 합을 이용한 DS- CDMA에서의 다중 사용자 검출 (Multiuser Detection in DS-CDMA using VFF Kalman Filter and Weighted Sum of the Data)

  • 전재진;강상기;이상욱;성굉모
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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    • pp.355-358
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    • 2000
  • 기존의 Rayleigh fading 환경에서 칼만 필터를 사용한 다중 사용자 검출에서는 비동기적으로 들어온 다른 사용자 신호의 상태가 바뀜에 따라서 수렴하던 신호에 영향을 미친다. 이러한 특성은 결국 전체 시스템에 영향을 미쳐서 검출 성능을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 에러가 발생하였을 때의 경우를 고려하기 위해 VFF(Variable forgetting factor)를 도입하였고 이를 이용해 추정된 신호의 가중 합을 기반으로 시스템을 구성한 결과 성능이 향상되었음을 보이고자 한다.

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충격성 잡음에 강인한 가변 망각인자 칼만 시변 주파수 추정기법 (Kalman based time-varying Spectral estimation using Variable Forgetting Factor robust to impulsive noise)

  • 김한수
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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    • pp.165-168
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    • 1998
  • 본 논문에서는 충격성 잡음에 강인하기 위한 시변 주파수 추정 기법을 제안하였다 충격성 잡음에 강인하기 위해서는 충격성 잡음에 의한 추정 변수의 동요를 제한하고 추정된 오차가 향후 추정시 영향을 미치는 오차의 전파현상을 제한하여야 한다. 충격성 잡음에 의한 추정오차의 전파를 제한하기 위해서는 망각인자의 도입이 필요함을 증명하였고 보다 효과적으로 사용하기 위해서 가변 망각인자를 도입하였다. 가변 망각인자의 도입으로 충격성 잡음에 의한 오차의 전파를 선택적으로 제한할 수 있으며 충격성 잡음에 의한 추정계수의 변동은 영향함수 측면에서 Huber함수를 이용하여 제한하였다. 제안된 알고리듬은 Huber함수와 가변망각인자의 도입으로 충격성 잡음에 의해 생기는 오차의 크기와 오차의 영향이 전파되는 것을 적응적으로 제한하기 때문에 모의실험을 통해 기존의 칼만 알고리듬보다 나은 성능을 보임을 알 수 있었다.

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