• 제목/요약/키워드: adaptive noise model

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능동머플러를 위한 안정한 다중채널 적응 IIR 필터 (Stabilized Multi-Channel Adoptive IIR Filters for Active Mufflers)

  • 남현도;서성대;방경욱
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제20권5호
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    • pp.99-106
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    • 2006
  • 능동 머플러는 스피커를 이용하여 배기 소음과 크기는 같으나 위상이 반대인 상쇄 소음을 발생시켜 소음을 제거하기 때문에 엔진 속도의 변화나 음향특성의 변화에 빠르게 적응할 수 있다. 본 논문에서는 안정도를 강화한 다중채널 적응 IIR 필터를 제안하고 이를 이용한 능동형 머플러를 구현하였다. 일반적으로 적응 IIR 필터는 차수에 비해 성능이 좋으나 안정성에 문제가 있기 때문에 능동소음제어 시스템의 작동 초기에 안정도를 개선하는 전처리 과정을 수행하였다. 자동차 머플러를 수학적으로 모델링하고 가솔린과 디젤 자동차의 엔진소음을 측정, 분석하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 안정도를 강화한 다중채널 IIR 필터를 이용한 능동소음제어의 유용성을 확인하였고 자동차 배기관을 모형화한 머플러를 제작하여 실험을 수행하였다.

풍하중을 받는 벤치마크 구조물의 진동제어를 위한 외란 예측기가 포함된 슬라이딩 모드 퍼지 제어 (Application of Sliding Mode Fuzzy Control with Disturbance Estimator to Benchmark Problem for Wind Excited Building)

  • 김상범;윤정방;구자인
    • 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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    • 한국소음진동공학회 2000년도 춘계학술대회논문집
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    • pp.246-250
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    • 2000
  • A distinctive feature in vibration control of a large civil infrastructure is the existence of large disturbances, such as wind, earthquake, and sea wave forces. Those disturbances govern the behavior of the structure, however, they cannot be precisely measured, especially for the case of wind-induced vibration control. The sliding mode fuzzy control (SMFC), which is of interest in this study, may use not only the structural response measurement but also the wind force measurement. Hence, an adaptive disturbance estimation filter is introduced to generate a wind force vector at each time instance based on the measured structural response and the stochastic information of the wind force. The structure of the filter is constructed based on an auto-regressive with auxiliary input model. A numerical simulation is carried out on a benchmark problem of a wind-excited building. The results indicate that the overall performance of the proposed SMFC is as good as the other methods and that most of the performance indices improve as the adaptive disturbance estimation filter is introduced.

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음성 향상 전처리와 문턱값 갱신을 적용한 향상된 음성검출 방법 (An Improved VAD Algorithm Employing Speech Enhancement Preprocessing and Threshold Updating)

  • 이윤창;안상식
    • 한국통신학회논문지
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    • 제28권11C호
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    • pp.1161-1168
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    • 2003
  • 본 논문에서는 음성검출의 성능을 향상시킬 목적으로 정합 필터를 이용한 음성향상 전처리 과정을 통하여 SNR을 개선한 후, 이를 LLR(Log Likelihood Ratio) 검사에 의한 최적 결정방법을 적용하여 확률적인 모델을 기준으로 하는 향상된 음성검출 방법을 제안한다. 또한 기존의 음성검출 방법들에서는 제시되지 않았던 문턱값 갱신 알고리즘을 제안하며, 이 방법을 통해서 기존의 방법들에서 성능이 좋지 않았던 낮은 SNR 환경에서도 음성검출을 할 수 있게 되었다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이미 상용화되어 널리 이용중인 G.729B(ITU-TG.729 Annex B)의 음성검출 결과와 비교를 통해서 제안한 음성검출 방법의 성능의 우수성을 검증하며, 실제적인 환경에도 적용이 가능함을 보인다.

Destripe Hyperspectral Images with Spectral-spatial Adaptive Unidirectional Variation and Sparse Representation

  • Zhou, Dabiao;Wang, Dejiang;Huo, Lijun;Jia, Ping
    • Journal of the Optical Society of Korea
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    • 제20권6호
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    • pp.752-761
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    • 2016
  • Hyperspectral images are often contaminated with stripe noise, which severely degrades the imaging quality and the precision of the subsequent processing. In this paper, a variational model is proposed by employing spectral-spatial adaptive unidirectional variation and a sparse representation. Unlike traditional methods, we exploit the spectral correction and remove stripes in different bands and different regions adaptively, instead of selecting parameters band by band. The regularization strength adapts to the spectrally varying stripe intensities and the spatially varying texture information. Spectral correlation is exploited via dictionary learning in the sparse representation framework to prevent spectral distortion. Moreover, the minimization problem, which contains two unsmooth and inseparable $l_1$-norm terms, is optimized by the split Bregman approach. Experimental results, on datasets from several imaging systems, demonstrate that the proposed method can remove stripe noise effectively and adaptively, as well as preserve original detail information.

심층학습 알고리즘을 이용한 보청기의 음향궤환 및 잡음 제거 (Acoustic Feedback and Noise Cancellation of Hearing Aids by Deep Learning Algorithm)

  • 이행우
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.1249-1256
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    • 2019
  • 본 논문에서는 보청기의 음향궤환 및 잡음을 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 기존의 FIR 구조를 이용하는 대신 신경망 적응예측필터를 이용한 심층학습 알고리즘으로 궤환 및 잡음제거 성능을 향상시킨다. 먼저 궤환제거기가 마이크 신호에서 궤환신호를 제거하고, 이어서 Wiener 필터기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음 제거는 음성신호가 가진 주기적 성질에 따라 선형예측모델을 이용하여 잡음이 포함된 음성신호로부터 음성을 추정해내는 것이다. 한 루프 안에 포함된 두 적응 시스템의 안정적 수렴을 보장하기 위해 궤환제거기 및 잡음제거기의 계수 업데이트를 분리하여 실시하며 제거 후 생성된 잔차신호를 이용하여 수렴시키는 과정을 진행한다. 본 연구에서 제안한 궤환 및 잡음제거기의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 심층학습 알고리즘을 사용하면 기존의 FIR 구조를 사용하는 경우보다 궤환제거기에서 약 10 dB의 SFR(: Signal to Feedback Ratio), 잡음제거기에서 약 3 dB의 SNRE(: Signal to Noise Ratio Enhancement) 개선효과를 얻을 수 있는 것으로 확인되었다.

보드 설계에 따른 Adaptive Bandwidth PLL의 성능 분석 (Performance Analysis of Adaptive Bandwidth PLL According to Board Design)

  • 손영상;위재경
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제45권4호
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    • pp.146-153
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    • 2008
  • High speed serial link에 적합한 clock multiphase generator용 integrated phase-locked loop (PLL)을 설계하였다. 설계된 PLL은 programmable current mirror를 사용하여 동작 범위 안에서 동일한 loop bandwidth와 damping factor를 가진다. 또한 설계한 PLL 회로 netlists를 가지고 HSPICE 시뮬레이션을 통해 close-loop transfer function과 VCO의 phase noise transfer function을 구하였다. Board 위 칩의 자체 임피던스는 decoupling capacitor의 크기와 위치에 따라 계산된다. 세부적으로, close-loop transfer function에서 gain의 최대값과 VCO noise transfer function에서 gain의 최대값 사이의 주파수범위에서 decoupling capacitor의 크기와 위치에 따른 보드 위 칩의 자체 임피던스를 구하였다. 이를 바탕으로 보드에서의 decoupling capacitor의 크기와 위치가 PLL의 jitter에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 설계된 PLL은 1.8V의 동작 전압에서 400MHz에서 2GH의 wide operation range를 가지며 $0.18-{\mu}m$ EMOS공정으로 설계하였다. Reference clock은 100MHz이며 전체 PLL power consumption은 1.2GHz에서 17.28 mW이다.

디젤기관의 on-line 파라미터 추정에 의한 적응 속도제어 (An Adaptive Speed Control of a Diesel Engine by Means of the On-line Parameter Estimate)

  • 유희한;하주식
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제20권4호
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    • pp.20-26
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    • 1996
  • Recently, for the speed control of a diesel engine, some methods using the modern control theory such as LQ control technique, or $\textit{H}_{\infty}$control theory etc., have been reported. However, most of speed controlers of a diesel engine ever developed are still using the PID control algorithm. And, as another approach to the speed control of a diesel engine, the authors proposed already a new method to adjust the parameters of the PID controller by a model matching method. In the previous paper, the authors confirmed that the proposed new method is superior to Ziegler & Nichols's method through the analysis of results of the digital simulations under the assumption that the parameters of a diesel engine are known exactly. But, actually, it is very difficult to find out the value of parameters of a diesel engine accurately. And the parameters of a diesel engine are changigng according to the operating condition of a diesel engine. So, in this paper, a method to estimate the parameters of the PID controller for the speed control of a diesel engine by means of the model matching method are proposed. Also, the digital simulations are carried out in cases either with or without measurement noise. And this paper confirms that the proposed method here is superior to Ziegler & Nichols's method through the analysis of the characteristics of indicial responses.

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DS/SS 이동 통신에서 반복적 최소 자승 역전파 신경망을 이용한 적응 상관기 (Performance of Adaptive Correlator using Recursive Least Square Backpropagation Neural Network in DS/SS Mobile Communication Systems)

  • 정우열;김환용
    • 한국음향학회지
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    • 제15권2호
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    • pp.79-84
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    • 1996
  • 본 논문은 CDMA 이동 통신 시스템에서 직접 순차 확산 스펙트럼의 협대역 간섭 신호를 억압하기 위해 다계층 퍼셉트론을 기본으로 한 역전파 신경망을 이용하여 적응 상관기 모델을 제시하였다. 적응 상관기 구조는 빠른 수렴 율과 보다 좋은 성능을 제공하기 위해 역전파된 에러를 가진 반복적 최소 자승 역전파 알고리즘을 도입하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 동일 채널 간섭과 협대역 간섭을 고려한 신호 잡음비와 전송 전력비에 대해 직접 순차 확산 스펙트럼 적응 횡단선 필터의 비트 에러율보다 역전파 신경망을 이용한 적응 상관기의 비트 에러율이 개선됨을 보였고, 특히 간섭 대 신호비가 5dB인 곳에서 역전파 신경망을 이용한 적응 상관기가 적응 횡단선 필터의 비트 에러율보다 약 $10^{-1}$ 정도 감소되었다.

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적응 능동소음제어를 위한 오차경로 인식 방법을 통한 filtered-X LMS 알고리듬 (A Filtered-X LMS Algorithm by New Error Path Identification Method for Adaptive Active Noise Control)

  • 권기룡;송규익;김덕규;이건일
    • 한국통신학회논문지
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    • 제19권8호
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    • pp.1528-1535
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    • 1994
  • 본 논문에서는 적응 능동소음제어를 위한 새로운 오차경로 인식 방법을 통한 filtered-X LMS(least mean square) 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬에서는 3개의 마이크로폰과 이중루프제어를 이용하여 오차경로의 전달 특성을 온라인으로 정확히 인식하도록 하였다. 덕트를 통한 소음이 정형파인 경우와 실제 공조기의 소음에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 각각 수행한 결과, 제안한 방식은 입력소음에 비하여 각각 평균 29.1dB 및 10.4dB 정도의 소음레벨이 감쇠됨을 확인하였다. 이는 Eriksson의 방법보다 각각 평균 0.5dB 및 2.5dB 정도 개선된 것이다.

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딥러닝 기반의 수중 IoT 네트워크 BER 예측 모델 (Deep Learning based BER Prediction Model in Underwater IoT Networks)

  • 변정훈;박진훈;조오현
    • 융합정보논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.41-48
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    • 2020
  • 수중 IoT 네트워크에서 센서 노드는 지속적인 전력 공급이 어렵기 때문에 제한된 상황에서 소비 전력과 네트워크 처리량의 효율성이 매우 중요하다. 이를 위해 기존의 무선 네트워크에서는 SNR(Signal Noise Rate)과 BER(Bit Error Rate)의 높은 연관성을 기반으로 적응적으로 통신 파라미터를 선택하는 AMC(Adaptive Modulation and Coding) 기술을 적용한다. 하지만 본 논문의 실험 결과, 수중에서 SNR과 BER 사이의 상관 관계가 상대적으로 감소함을 확인하였다. 따라서 본 논문에서는 SNR과 함께 다중 파라미터를 동시에 사용하는 딥러닝 기반 BER 예측 모델(MLP, Multi-Layer Perceptron)을 적용한다. 제안하는 BER 예측 모델은 처리량이 가장 높은 통신 방법을 찾아낼 수 있고, 시뮬레이션 결과 85.2%의 높은 정확도와 네트워크 처리량은 기존 처리량보다 4.4배 높은 성능을 보여주는 우수한 성능을 확인하였다.