• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.132-137
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• 2004

본 논문에서는 다층 신경회로망의 구조를 가지며, 백프로퍼게이션 학습 알고리즘을 이용한 적응신호처리 시스템을 구현하였다. 최소자승 알고리즘을 이용한 적응 잡음 제거기는 기준 신호와 잡음과의 상관도에 영향을 많이 받고, 정보 신호가 잡음에 비하여 상대적으로 작은 경우에 한계를 보이고 있다. 이와 같은 잡음에 대하여 본 논문에서 제안된 시스템은 좋은 성능을 보인다. 또한, 은닉층의 수와 노드 수를 다르게 구성했을 경우에 시스템의 출력에 미치는 결과에 대하여 분석하였다. 제안된 적응 신호처리 시스템의 장점을 알아보기 위하여 성능 평가의 기준이 되는 최소자승 알고리즘을 이용한 시스템과 비교하였다.

• 음성과학
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• 제4권2호
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• pp.55-68
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• 1998

In this paper, a novel method of noise reduction of speech based on a complex adaptive noise canceler and method of optimal feature extraction are proposed. This complex adaptive noise canceler needs simply the noise detection, and LMS algorithm used to calculate the adaptive filter coefficient. The method of optimal feature extraction requires the variance of noise. The experimental results have shown that the proposed method effectively reduced noise in noisy speech. Optimal feature extraction has shown similar characteristics in noise-free speech.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.179-182
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• 2002

In this paper, we propose a wavelet based adaptive algorithm which improves the convergence speed and reduces computational complexity using the fast running FIR filtering efficiently We compared the performance of the proposed algorithm with time and frequence domain adaptive algorithm using computer simulation of adaptive noise canceler based on synthesis speech. As the result, the proposed algorithm is suitable for adaptive signal processing area using speech or acoustic field.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1051-1056
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• 2005

적응신호처리 분야에서 LMS 알고리즘은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응 알고리즘은 입력신호의 고유치 분포폭이 넓게 분포할 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 또한 알고리즘의 성능을 좌우하는 고정된 적응상수를 적절하게 선택해야만 알고리즘이 수렴할 수 있다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시간영역의 적응알고리즘을 변환영역인 웨이블렛 변환에서 적응알고리즘을 적용한다. 그리고 안정되고 빠른 수렴을 위해 고정된 적응상수를 오차신호의 순시치 절대값에 비례하여 각 반복구간마다 변화시키는 가변스텝사이즈를 갖는 웨이블렛 기반 적응알고리즘을 제안, 적응 잡음제거기에 적용하여 기존의 알고리즘과 비교하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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• pp.45-48
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• 2005

In this paper, we propose a new fast running FIR filter structure that improves the convergence speed of adaptive signal processing and reduces the computational complexity. The proposed filter is applied to wavelet based adaptive algorithm. Actually we compared the performance of the proposed algorithm with other algorithm using computer simulation of adaptive noise canceler based on synthesis speech. As the result, We know the proposed algorithm is prefer than the existent algorithm.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.68-73
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• 2002

빠른 수렴속도를 얻기 위해서 LS(Least Square)에 기초한 적응 알고리즘에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 수렴속도의 향상 그리고 계산량의 감소를 위하여 웨이브렛 기반 적응알고리즘을 제안하고, 음성신호의 특성에 따라서 두 가지 구조의 형태로 적응잡음 제거기에 적용시켰다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 기존의 시간영역 적응알고리즘, 주파수영역 적응알고리즘 그리고 제안한 알고리즘을 적응잡음제거기에 적용하여 비교하였다. 그 결과 제안한 알고리즘은 음성을 사용하는 적응신호처리 분야에 적합하다는 것을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.30-36
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• 2002

본 논문에서는 선형적응필터를 사용하고 있는 기존의 적응잡음제거 기 의 단점을 보완하기 위해 신경망 적응필터를 이용한 비선형 적응잡음제거기를 다루고 있다. 제안된 적응잡음제거기는 광대역 시변 잡음신호를 사용하여 잡음제거 성능을 조사하였으며 상대평가를 위해 TDL (tapped-delay -line) 선형필터의 적응잡음제거기와 비교하였다. 실험결과에 의하면 적응잡음 제거기의 주입력에 포함된 잡음과 기준입력 사이에 비선형적인 상관관계가 존재하는 경우 신경망 적응잡음제거기는 평균자승오차값을 기준으로 선형잡음제거기보다 더 우수한 성능을 보여주었으며, 또한 리커런트 신경망 적응필터가 순방향 신경망 필터보다 성능이 우수하였다. 따라서 적응잡음제거기에서 광대역 시변잡음을 제거하는데 신경망 적응필터가 선형 적응필터보다 효과적임을 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.250-255
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• 2005

본 논문에서는 적응 신호처리의 수렴속도를 향상 시키고 복잡한 계산량을 줄이는 새로운 필터 구조를 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 웨이블렛 기반 적응 알고리즘에 적용한다. 실제로 합성 음성을 사용하여 적응 잡음 제거기에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘과 기존 알고리즘과의 성능을 비교한다. 그 결과 변환 영역 알고리즘은 기존의 시간영역의 알고리즘보다 수렴속도의 향상을 보였고, 웨이블렛 알고리즘, short-length fast running FIR 알고리즘, fast-short-length fast FIR 알고리즘 그리고 제안한 알고리즘에 대한 비교 연구를 수행하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.191-194
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• 2000

Frequency domain adaptive filter is effective to communication fields of many computational requirements. In this paper we propose a new variable step size algorithms which improves the convergence speed and reduces computational complexity for frequency domain adaptive filter. we compared MSE of the proposed algorithms with one of normalized FLMS using computer simulation of adaptive noise canceler based on synthesis speech.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2459-2462
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• 2003

In this paper, we Propose a wavelet based adaptive algorithm which improves the convergence speed and reduces computational complexity using the fast running FIR filtering efficiently. We compared the performance of the proposed algorithm with time and frequence domain adaptive algorithm using computer simulation of adaptive noise canceler based on synthesis speech.