영상전송 등의 과정에서 임펄스 잡음에 의한 영상의 열화가 발생하며, 이러한 잡음을 제거하기 위해 활발한 연구가 진행되고 있다. 현재 대표적인 임펄스 잡음제거 방법에는 SM 필터(Standard Median Filter)가 있지만, SM 필터는 임펄스 잡음 밀도가 커짐에 따라 에지 영역에 오류를 나타낸다. 따라서 본 논문에서는 영상의 에지를 보존하기 위해 또한 영상의 왜곡을 줄이기 위해 변형된 적응 메디안 필터 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션 결과 제안한 알고리즘은 여러 영역에서 모두 우수한 결과를 나타내었고, 평가기준으로 PSNR을 사용하였다.
본 논문에서는 서브밴드 기법을 이용한 다중채널 능동소음제어 알고리즘을 제안하였다. 제안된 서브밴드 제어 기법은 3차원 폐공간에서의 능동소음제어서 가장 문제가 되는 계산량을 줄이고 성능올 향상시키기 위한 방법으로, 소음신호를 여러 개의 주파수 밴드로 분할하여 병렬 처리함으로서 원하는 주파수 범위의 소음을 효과적으로 제거할 수 있어 기존의 알고리즘 보다 낮은 차수의 적웅필터를 사용할 수 있다. 적용필터 알고리즘으로 서브밴드로 나펀 기준입력 대신에 오차신호를 perfiltering하는 adjoint LMS 알고리즘을 적용하여 전체적인 계산량의 감소를 이룰 수 있었으며, 성능 향상올 위하여 기존의 하이브리드 제어기법을 변형하여 전향제어기와 궤환제어기의 특성을 가중적으로 갖는 하이브리드 제어기법올 광대역 소음제어 시스템에 적용하여 우수한 소음제거특성과 시스템의 높은 안정성올 얻었다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존의 알고리즘과 비교하였다.
적응 필터링 기법은 시간에 따라 신호의 통계적 특성이 변화한때 많이 응용되는 신호처리의 분야이다. 적응필터의 성능 평가는 보통 구조의 복잡도 (complexity), 수렴 속도 (convergence speed) 및 오조정 (misadjustment)을 가지고 평가한다. 적응 필터의 실시간 구현을 위해서는 구조가 간단해야 피고 수렴속도는 빨라야 한다. 본 연구에서는 수렴속도 향상을 위해 변환 평면에서의 적응 필터링 기법에 대해 제안하였다. 먼저 CZT (Chirp Z-Transform)의 주파수 확대해석하는 특성과 DCT (Discrete Cosine Transform)의 실수연산 특성을 모두 가지는 CDCT (Chirp Discrete Cosine Transform)을 제안하였고, 이를 이용한 CDCTLMS (Chirp Discrete Cosine Transform LMS)을 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 NLMS (normalized least mean square)알고리즘과 대표적인 변환평면 적응 필터링 방법인 DCTLMS (discrete cosine transform LMS) 알고리즘과의 학습곡선 (loaming curve)의 비교를 통하여 우수함을 입증하였으며 실제 초음파 신호처리에의 응용을 보였다.
This paper proposes improved algorithm for multi-user detection in DS-CDMA. Each of algorithm is based on CMA algorithm. Improved LMS-CMS and LMAD-CMA are combined to macthed filter. Simulations results shown that Improved LMAD-CMA algorithm has a higher capacity than MOE in steady-state convergence properties.
본 논문에서는 측정된 PPG 신호로부터 심박동수를 추정 하는 방법을 제시한다. PPG 신호는 현관에 흐르는 혈류량을 측정한 것으로 심장의 수축과 이완에 영향을 받아 단일 주파수적인 특성을 가지며 이러한 특성을 이용하여 PPG 주파수를 2차 IIR 적응 놋치 필터로 추적한다. 적응 알고리즘을 통하여 지속적으로 필터 계수를 갱신하여 얻어진 PPG 주파수를 바탕으로 사람의 심박동수를추정한다.
본 논문에서는 M-채널 서브밴드 QMF 필터 뱅크를 이용한 웨이브릿 변환기반 적응 음향반향제거기를 제안한다. 제안한 적응 음향반향제거기는 웨이브릿변환 필터뱅크의 적은 계산량, 서브밴드 처리 및 웨이브릿 서브밴드 필터의 직교성에 의해 정상상태 성능을 향상시키고, 실시간 처리가 가능하도록 구현한다. 각 서브밴드에서 적응필터의 계수적응을 위한 알고리듬으로는 실시간 반향제거와 하드웨어 구현시 비용감소를 위하여 계산량이 적고 구현이 간단한 LMS 적응 알고리듬을 사용한다. 제안한 적응 음향반향제거기의 성능평가를 위한 실험으로서 백색 가우시안 잡음 및 주변잡음을 포함한 실제의 음성신호를 입력신호로 반향제거 기에 인가하여 반향성능을 평가하였다. 실험 결과로서 제안한 음향반향제거기는 웨이브릿 완전복원 필터뱅크에 의해 수렴후 점근적 에러가 적고, 적은 계산량을 요구하며 안정한 수렴성능을 나타내었다.
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.
This Paper presents an algorithm for improvement of convergence in Adaptive Filter. The proposed algorithm employes the time-varying Convergence Factor to Block LMS adaptation algorithm. Computer simulation for Adaptive Modeling of time-invarying and time-varying unknown systems has been performed. Performance comparisons between LMS, BLMS algorithms which have fixed Convergence factors obtained by trial and error and the proposed algorithm which has time-varying Convergence Factor show that the proposed algorithm is superior to LMS and BLMS algorithm with respect to speed and accuracy of adaptation.
A beamforming method is a kind of spatial filter that focus the amy's signal capturing abilities in a desired direction. In this paper, we detect the location of a source under reflective condition using the multi-dimensional MUSIC algorithm then, we can iud the image source locations from the experimental geometry, and we reconstruct the partial fields for direct wave and reflected wave by using Adaptive nulling algorithm. Numerical simulations are performed to verify its performance under various conditions.
In this paper, we present a feedback structured adaptive RF filter based on the recursive modified Gram-Schmidt algorithm for short-term prediction of EEG signal. And the performance of this proposed filter is compared with those of linear AR model, RF filter, Volterra filter and RBF neural network as single-step prediction and multi-step prediction. The results show the superiority of this proposed filter in prediction of EEG signals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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