A new method for detecting and eliminating the Electrocardiogram(ECG) artifact from the scalp Electroencephalogram(EEG) is proposed. Based on the single channel EEG, the proposed method consists of 4 procedures: emphasizing the R-wave of ECG artifact from EEG using the least squares acceleration(LSA) filter, detecting the R-wave from the LSA filtered EEG using the phase space method and R-R interval, generating the delayed impulse synchronized to the R-wave and elimination of the ECG artifacts based on the adaptive digital filter using the impulse and raw EEG. The performance of the proposed method was evaluated in the two separating parts of R-wave detection and, ECG estimation and elimination from EEG. In the R-wave detection, the proposed method showed the mean error rate of 6.285(%). In the ECG estimation and elimination using simulated and/or real EEG recordings, we found that the ECG artifacts were successfully estimated and eliminated in comparison with the conventional multi-channel techniques, in which independent component analysis and ensemble average method are used. From this we can conclude that the proposed method is useful for the detecting and eliminating the ECG artifact from single channel EEG and simple for ambulatory/portable EEG monitoring system.
능동전력필터의 성능은 인버터의 특성, 제어 방법, 그리고 기준신호발생기의 정확도에 좌우된다. 이중에서 기준신호발생기의 정확도는 능동전력필터의 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소이다. 본 논문은 개선된 적응예측필터로 구성한 새로운 기준신호발생기에 대해 소개하고 그 성능을 MATLAB을 이용한 시뮬레이션으로 검증하였다. 그리고 실제 하드웨어의 적용타당성을 평가하기 위해 개선된 기준신호발생기로 구성한 알고리즘을 TMS320C31 DSP(digital signal processor)에 구현하고 이 기준신호발생기를 기반으로 하는 단상능동전력필터의 축소모형을 제작하여 실험을 실시하였다. 시뮬레이션과 실험결과로 제안하는 기준신호발생기가 위상지연이 없는 기준신호를 추출하여 능동전력필터에 활용가능하며 그 성능도 대단히 우수함을 알 수 있었다.
오늘날, 우리는 어디엔가 엔제나 무전기 통신 장치를 사용할 수 있다. 때때로, 우리는 음향잡음환경에서 장치를 사용하였다. 그 음향잡음은 통신장치에서 많은 문제를 만들었다. 음향잡음환경에서는, 말은 음성신호와 잡음신호 양쪽에 신호를 포함하고, 받았기 때문에 깨끗한 정보를 받기위해 보낼 수가 없었다. 디지털필터는 바라는 신호를 얻기 위해 옳기는 잡음으로서 유용하였다. 방법의 하나는 자동적으로 맞추는 필터 파라미터로서 적응 잡음 망상조직으로 적응디지털필터를 사용하는 것이다. 본 논문은 두 적응필터 방법에 의하여 현실에서 음향잡음으로서 명료도 알고리즘의 번지라고 할 수가 있다. 하나는 두 입력 채널과 함께 적응잡음 망상조직이라 할 수 있고, 또 다른 것은 하나 입력 채널과 함께 스펙트럼 빼기 필터이다. 이 실험의 결과는 제안된 필터로부터 스펙트럼 진폭필터는 움직이지 않는 잡음은 효력이 있는 동안 움직이는 것을 줄이기 위해 사용되어지는 것은 적응잡음망상조직으로 보여준다.
본 논문에서는 디지털 보청기의 보상필터와 적응 궤환제거기의 부밴드 설계기법을 다룬다 감음 신경성 난청은 주파수 대역에서 비선형 특성을 보이는 가청 한계값 (hearing thresholds)을 가지며 시변하는 궤환경로에 의해 보상이 어렵다. 그러므로 디지틸 보청기는 주파수 대역별 비선형적 이득조정이 가능하며 반향을 빠르게 제거할 수 있는 보상기를 필요로 한다. 제안한 디지털 보청기에서 보상필터는 부밴드 구조에서 적응 시스템 식별기법을 이용하여 설계되며 적응 궤환제거기는 부밴드 인접투사 알고리즘을 이용하여 설계된다. 설계된 보상필터는 비선형 이득을 각 부밴드에서 조정할 수 있으므로 보다 정확한 이득보상이 가능하다. 그리고 부밴드 적응필터를 사용하는 궤환제거기는 빠른 수렴속도를 가진다. 설계된 보상필터는 주파수 대역별로 비선형적 이득보상이 가능하다. 그리고 적응 궤환제거기는 원치 않은 반향을 빠르게 제거할 수 있다. 제안한 보상필터의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 이전 방법의 성능과 비교하여 입증한다.
In this paper, I present a new echo canceller using the adaptive cascade system identification (CSI) method, which a system response is divided into several responses so that each response is adaptively estimated and combined. Echo cancellation is required for a dual-duplex DSL, in order to allow each individual loop to operate in a full duplex fashion. Echo cancellation was one of the most difficult aspects of DSL design, requiring high linearity and total echo return loss in excess of 70 dB. Especially, for a fickle response, if the response is estimated by an adaptive filter, the filter needs more taps and the performance is decreased. But the response is divided into several responses, the computation complexities are decreased and the performance is increased. For the stage constant n, which represents the number of stages, if the response is not divided (n=1), the computation complexity of multiply is $2N^2$. And if the response is divided into two responses (n=2), the computation complexity of multiply is $2N^2$. Also, if n=3, the computation complexity is ${\frac{2}{3}}N^2$. Therefore, it is known that the computation complexity is decreased as n is increased. Finally, this proposed method is verified through simulation of echo canceller for digital subscriber line (DSL) application.
In this paper, we propose a block LMS algorithm using distributed arithmetic (BDA) and a multi-memory block structured BDA (MBDA). Moreover, we propose an effective VLSI architecture of adaptive digital filter using MBDA, and evaluate the sampling rate and output latency.
최근 고정된 길이의 적응필터에서 벗어나 신호의 통계적 특성에 적합한 가변길이 적응필터가 보고되고 있다[1-5]. 본 논문에서는 신호의 주파수 영역 분할을 이용한 부대역 적응필터에서, 가변길이 대역 적응필터를 적용한 새로운 적응필터를 제안한다. 이러한 부대역 가변길이 필터는 각대역에서 적응필터의 길이를 최적화하여 계산량을 최소화할 수 있다. 또한 추정하고자 하는 시스템을 주파수 영역에서 분해하여 추정함으로써 대역을 분할하지 않았을때 발생할 수 있는 불필요하게 긴 적응필터를 사용하지 않아도 되어서 효과적인 신호의 추정이 가능하다고 판단된다. 특히, 컴퓨터 모의실험결과 제안한 적응필터는 기존의 필터보다 협대역 신호를 좀더 정확하게 추정할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 특성을 갖는 제안한 가변길이 부대역 적응 필터는 적응 반향제거기 와 같은 특정한 응용에서 우수한 성능을 보일 것으로 판단된다.
CW (Continuous Wave) 신호를 사용하는 능동형 소나에서 잔향을 포함한 잡음의 특성이 백색 (white)이 아닌 경우 일정 오경보 확률 처리 (CFAR: Constant False Alarm Rate)를 수행할 때 잔향 부근에서 높은 문턱치를 추정하게 된다. 이로 인해 표적을 검출하지 못하며. 근접한 다중 표적을 구분하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 적응 잔향 제거 필터를 제안하였다. 제안된 필터는 적응 필터와 이 필터로부터 일정한 시간 차를 두고 계수 값을 복제해 쓰는 필터로 구성된다. 능동형 소나가 움직이는 수중 환경에서 수집된 실측 데이터를 이용하여 제안된 적응 잔향 제거 필터의 성능을 고찰하였다. 그 결과 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 표적 신호 구간이 긴 경우 향상된 성능을 나타내었다.
In this paper, an algorithm for suppressing acoustic noises contained in stethoscope sound is proposed and implemented in real-time using an embedded DSP system. Sound collected by stethoscope is down-sampled and band-pass filtered, and later an NLMS adaptive filter is used to cancel the acoustic noise induced from external noise sources. Also, the unpredictable impulsive noises due to fabric friction and instantaneous tapping are detected using the SD-ROM algorithm, and suppressed using an algorithm approximating the morphology filter. The proposed algorithm was tested using signals collected with a digital stethoscope mockup, and implemented on an ARM920T-based DSP system.
본 논문에서는 고효율의 비디오 부호화를 위한 적응적인 인-루프 필터 방법을 제안한다. 최근 비디오 부호화 표준화 단체에서는 영상의 부호화 후 복원된 영상과 원본 영상과의 평균 제곱 오차(mean square error) 관점에서 오차를 최소화하는 Wiener 필터기반의 post-filter hint SEI 메시지 방법과 블록 기반의 필터 제어 방법 (block-based adaptive filter control, BAFC)에 대한 연구가 있었다. Post-filter hint SEI 메시지 방법은 후처리 필터로서 프레임간의 예측 오차를 줄이지 못하는 문제점이 있으며, BAFC 방법은 기존 H.264/AVC의 디블록킹 필터와 독립적으로 동작하기 때문에 인코더 및 디코더 영역에서 높은 연산 복잡도를 차지하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존 H.264/AVC의 디블록킹 필터와 문맥 기반으로 설계한 인-루프 필터를 적응적으로 사용함으로써 복잡도를 낮추고 부호화 효율을 높이는 인-루프 필터 방법(Low-complexity adaptive in-loop filter, LCALF)을 제안한다. 실험결과에서 제안하는 방법은 기존 방법보다 평균적으로 약 1% 정도의 비트 감소를 보이고, 동시에 디코더 영역에서 약 22% 정도의 낮은 연산 복잡도를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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