• 제목/요약/키워드: least mean square (LMS) algorithm

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제한 최소 자승오차법 (The Constrained Least Mean Square Error Method)

  • 나희승;박영진
    • 소음진동
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    • 제4권1호
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    • pp.59-69
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    • 1994
  • A new LMS algorithm titled constrained LMS' is proposed for problems with constrained structure. The conventional LMS algorithm can not be used because it destroys the constrained structures of the weights or parameters. Proposed method uses error-back propagation, which is popular in training neural networks, for error minimization. The illustrative examplesare shown to demonstrate the applicability of the proposed algorithm.

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Adaptive Interference Cancellation Using CMA-Correlation Normalized LMS for WCDMA System

  • Han, Yong-Sik;Yang, Woon-Geun
    • Journal of information and communication convergence engineering
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    • 제8권2호
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    • pp.155-158
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    • 2010
  • In this article, we proposed a new interference canceller using the adaptive algorithm. We designed constant modulus algorithm-correlation normailized least mean square (CMA-CNLMS) for wireless system. This structure is normalized LMS algorithm using correlation between the desired and input signal for cancelling the interference signals in the wideband code division multiple access (WCDMA) system. We showed that the proposed algorithm could improve the Mean Square Error (MSE) performance of LMS algorithm. MATLAB (Matrix Laboratory) is employed to analyze the proposed algorithm and to compare it with the experimental results. The MSE value of the LMS with mu=0.0001 was measured as - 12.5 dB, and that of the proposed algorithm was -19.5 dB which showed an improvement of 7dB.

신경회로망 다중 LMS 기법을 이용한 고속철도의 실내소음저감을 위한 ANC 시스템 (A Neural Multiple LMS Based ANC System for Reducing Acoustic Noise of High-Speed Trains)

  • 조현철;이권순;남현도
    • 전기학회논문지P
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    • 제58권4호
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    • pp.385-390
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    • 2009
  • This paper presents a novel active noise control (ANC) system using least mean square (LMS) algorithm and neural network approach for decreasing acoustic noise signals inside high-speed trains. We construct a LMS framework as a nominal ANC system and additionally design an artificial single-layered perceptron model as an auxiliary ANC which is aimed to reduce real-time residuary noise due to its nonstationary and uncertain nature. Parameter vector of the hybrid ANC is determined through online estimation to realize an adaptive ANC configuration by means of the steepest descent algorithm. We achieve simulation experiment to demonstrate the proposed ANC system employing realistic acoustic noise signals measured in Korea Train eXpress (KTX).

The Short Time Spectra Analysis System Using The Complex LMS Algorithm and It's Applications

  • Umemoto, Toshitaka;Fujisawa, Shoichiro;Yoshida, Takeo
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1998년도 제13차 학술회의논문집
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    • pp.58-63
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    • 1998
  • B.Widrow established fundamental relations between the least-mean-square (LMS) algorithm and the digital Fourier transform[1]. By extending these relations, we proposed the short time spectra analysis system using the LMS algorithm[2]. In that paper, we used the normal LMS algorithm on the thought of dealing with only real analytical signal. This algorithm minimizes the real mean-square by recursively altering the complex weight vector at each sampling instant. But, the short time spectra analysis sometimes deals with the complex signal that is outputted from complex analog filter. So, in order to optimize and develop this methods, furthermore it is necessary to derive an algorithm for the complex analytical signal. In this paper, we first discuss the new adaptive system for the spectra analysis using the complex LMS algorithm and then derive convergence condition, time constant of coefficient adjustment and frequency resolution by extending the discussion. Finally, the effectiveness of the proposed method is experimentally demonstrated by applying it to the measurement of transfer performance on complex analog filter.

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Research on Noise Reduction Algorithm Based on Combination of LMS Filter and Spectral Subtraction

  • Cao, Danyang;Chen, Zhixin;Gao, Xue
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제15권4호
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    • pp.748-764
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    • 2019
  • In order to deal with the filtering delay problem of least mean square adaptive filter noise reduction algorithm and music noise problem of spectral subtraction algorithm during the speech signal processing, we combine these two algorithms and propose one novel noise reduction method, showing a strong performance on par or even better than state of the art methods. We first use the least mean square algorithm to reduce the average intensity of noise, and then add spectral subtraction algorithm to reduce remaining noise again. Experiments prove that using the spectral subtraction again after the least mean square adaptive filter algorithm overcomes shortcomings which come from the former two algorithms. Also the novel method increases the signal-to-noise ratio of original speech data and improves the final noise reduction performance.

주파수 영역 적응 디지탈 필터를 이용한 Magnitude-Squared Coherence 함수 추정 (On Estimating Magnitude-Squared Coherence Functions Using Frequency-Domain Adaptive Digital Filters)

  • 김도년;차일환;윤대희
    • 한국음향학회지
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    • 제7권2호
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    • pp.39-50
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    • 1988
  • 한 쌍의 주파수 영역 적응 디지탈 필터를 이용하여 두 신호간의 magnitude squared coherence(MSC) 함수를 추정하는 방법을 제안하였다. 이와 같은 방법은 시간 영역에서 한 쌍의 적응디지탈 필터를 이용하는 LMS-MSC(least mean square-MSC)알고리즘에 비하여 적은 양의 계산으로 MSC 함수를 구할 수 있다. MSC함수 추정을 위하여 대표적인 주파수 영역 적응 필터링 알고리즘인 CFLMS(constrained frequency-domain LMS)와 UFLMS (unconstrained frequency-domain LMS)알고리즘을 사용하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 LMS-MSC 알고리즘과 성능을 비교하였다.

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순시 이득 조절 알고리즘을 이용한 적응 잡음 제거기의 구현 (Implementation of Adaptive Noise Canceller Using Instantaneous Gain Control Algorithm)

  • 이재균;김춘식;이채욱
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제46권6호
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    • pp.95-101
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    • 2009
  • 다양한 적응 잡음 제거기 중에, LMS알고리즘은 강인성, 높은 추적성, 구현의 단순성 때문에 가장 많이 사용되는 알고리즘이다. 하지만, LMS알고리즘은 비균일적인 수렴과 수렴율과 EMSE-사이에 trade-off를 가진다. 이러한 단점을 극복하기 위해, 많은 가변 스텝 사이즈 알고리즘이 수년간 연구되고 있다. 이들 LMS알고리즘에서 보다 빠른 수렴속도를 위하여 복잡한 가변 스텝방식을 사용하는데 이는 많은 계산량을 필요로 한다. 이는 LMS알고리즘의 장점인 단순성과 강인성을 손상한다. 제안하는 IGC알고리즘은 원신호와 잡음신호의 순시 이득 값을 사용한다. 그 결과, IGC알고리즘은 계산량을 줄이고, 보다 높은 성능을 유지한다.

기울기 평균 벡터를 사용한 가변 스텝 최소 평균 사승을 사용한 음향 채널 추정기 (An acoustic channel estimation using least mean fourth with an average gradient vector and a self-adjusted step size)

  • 임준석
    • 한국음향학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.156-162
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    • 2018
  • LMF(Least Mean Fourth) 알고리즘은 특히 비정규 잡음 상황에서 안정성 및 빠른 수렴성을 나타낼 뿐만아니라 추정 오차도 낮은 것으로 잘 알려져 있다. 최근 LMS (Least Mean Square) 알고리즘 분야에서는 가변 스텝 크기를 적용한 알고리즘들에 대한 관심이 증대되어 왔다. 그 이유는 가변 스텝 크기 LMS가 다양한 환경에서 고정 스텝 크기 LMS보다 우수한 결과를 내기 때문이다. 본 논문에선 LMF에 대한 가변 스텝 크기의 한 방법으로 기울기 평균 벡터를 사용한 가변 스텝 크기를 사용하는 LMF 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 가변 스텝 크기 LMS와 마찬가지로 고정 스텝 크기 LMF보다 우수할 것이 예상된다. 본 논문은 그 우수성을 시불변 채널과 시변 채널 각각의 채널 환경하에서 시뮬레이션을 통하여 보인다.

순시 이득을 이용한 적응잡음제거기 구현 (Implementation of Adaptive Noise Canceller with Instantaneous Gain)

  • 이재균;김춘식;이채욱
    • 한국통신학회논문지
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    • 제34권8C호
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    • pp.756-763
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    • 2009
  • LMS알고리즘은 잡음이 섞인 신호로부터 원 신호를 복원하는데 자주 사용된다. 이 LMS알고리즘의 주된 결점은 음성 신호 파워에 따라 선형적으로 EMSE(Excess Mean Square Error)가 증가한다. 그 결과 최적의 값에서 큰 EMSE 때문에 성능의 효율성이 떨어진다. 이러한 결점은 적은 스텝사이즈를 선택함으로서 해결 할 수 있지만, 수렴율이 늦어지는 단점이 있어, 빠른 수렴율과 낮은 EMSE를 동시에 만족할 수 있는 값이 필요하다. 본 논문에서는 IGC(lnstantaneous Gain Control) 알고리즘을 음성신호가 존재하는 경우에서 제안한다. 시뮬레이션은 음성신호와 가우시안 잡음을 이용하여 수행하였고, 수렴율, 잡음제거, 그리고 EMSE에서 LMS알고리즘보다 IGC알고리즘이 우수하다는 것을 보인다.

비동기 DS-CDMA시스템에서 RAKE 수신기를 채용한 적응형 CM 배열 안테나 (Adaptive CM Array Antenna employing RAKE Receiver in Asynchronous DS-CDMA systems)

  • 김용석;서성진;황금찬
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권5C호
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    • pp.601-610
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    • 2004
  • 본 논문에서는 IMT-2000 3GPP 규격의 비동기 역방향 링크 DS-CDMA 시스템에서 신호 구조 기반 Constant Modulus Algorithm (U)을 이용하는 적응 배열 안테나 RAKE 시스템의 성능을 평가한다. 또한, 참조 신호 기반 Least Mean Square (LMS)방식을 이용하는 배열 안테나 시스템과 비교한다. Monte Carlo 실험에서 다중경로, 경로간 감쇄지수, 확산이득 다중사용자 둥과 같은 환경 파라미터가 고려된다. 결과로부터 신호 전력을 분산시키는 다중 경로의 경우 CMA을 이용하는 적응 배열 안테나가 LMS를 이용하는 배열 안테나에 비해 더 큰 수용 용량을 얻을 수 있음을 알 수 있다.