• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2002년도 추계학술대회논문초록집
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• pp.362.2-362
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• 2002

Bearing diagnostics is difficult in a gearbox because bearing signals are masked by the strong gear signals. Self adaptive noise cancellation(SANC) Is useful technique to seperate bearing signals from gear signals. While gear signals are correlated with a long correlation length, bearing signals are not correlated with a short length. SANC seperates two components on the basis of correlation length. (omitted)

• 한국초전도학회:학술대회논문집
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• 한국초전도학회 2003년도 High Temperature Superconductivity Vol.XIII
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• pp.43-43
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• 2003

• 한국초전도학회:학술대회논문집
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• 한국초전도학회 2002년도 High Temperature Superconductivity Vol.XII
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• pp.50-50
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• 2002

• 전기학회논문지
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• 제57권2호
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• pp.184-190
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• 2008

The fault location algorithm based on stationary wavelet transform was developed to locate the fault point more accurately. The stationary wavelet transform(SWT) was introduced instead of conventional discrete wavelet transform(DWT) because SWT has redundancy properties which is more useful in noise signal processing. In previous paper, noise cancellation technique based on the correlation of wavelet coefficients at multi-scales was introduced, and the efficiency was also proved in full. In this paper, fault section discrimination and fault location algorithm using noise cancellation technique were tested by ATP simulation on real power cable systems. From these results, the fault can be located even in very difficult and complicated situations such as different inception angle and fault resistance.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제18권2E호
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• pp.45-52
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• 1999

This paper presents the integrated speech enhancement system for hands-free mobile communication. The proposed integrated system incorporates both acoustic echo cancellation and engine noise reduction device to provide signal enhancement of desired speech signal from the echoed plus noisy environments. To implement the system, a delayless subband adaptive structure is used for acoustic echo cancellation operation. The NLMS based adaptive noise canceller then applied to the residual echo removed noisy signal to achieve the selective engine noise attenuation in dominant frequency component. Two sets of computer simulations are conducted to demonstrate the effectiveness of the system; one for the fixed acoustical environment condition, the other for the robustness of the system in which, more realistic situation, the acoustic transmission environment change. Simulation results confirm the system performance of 20-25dB ERLE in acoustic echo cancellation and 9-19 dB engine noise attenuation in dominant frequency component for both cases.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.244-248
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• 2004

This paper proposes a new noise cancellation method for speech recognition in noise environments. We determine the time adaptive threshold value using standard deviations of wavelet coefficients after wavelet transform by frames. The time adaptive threshold value is set up by using sum of standard deviations of wavelet coefficients in cA3 and weighted cD1. cA3 coefficients represent the voiced sound with lower frequency components and cD1 coefficients represent the unvoiced sound with higher frequency components. In experiments, we removed noise after adding white Gaussian noise and colored noise to original speech. The proposed method improved SNR and MSE more than wavelet transform and wavelet packet transform does. As a result of speech recognition experiment using noise speech DB, recognition performance is improved by $2\sim4\;\%.$

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권9호
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• pp.4334-4356
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• 2017

In orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) systems, phase noise introduced by the local oscillators can cause bit error rate (BER) performance degradation. To solve the phase noise problem, a novel orthogonal-polarization-based phase noise self-cancellation (OP-PNSC) scheme is proposed. First, the efficiency of canceling the phase noise of the OP-PNSC scheme in the AWGN channel is investigated. Then, the OP-PNSC scheme in the polarization-dependent loss (PDL) channel is investigated due to power imbalance caused by PDL, and a PDL pre-compensated OP-PNSC (PPC -OP-PNSC) scheme is proposed to mitigate the power imbalance caused by PDL. In addition, the performance of the PPC-OP-PNSC scheme is investigated, where the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) and spectral efficiency (SE) performances are analyzed. Finally, a comparison between the OP-PNSC and polarization diversity scheme is discussed. The numerical results show that the BER and SINR performances of the OP-PNSC scheme outperform the case with the phase noise compensation and phase noise self-cancellation scheme.

• 한국음향학회지
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• 제20권3호
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• pp.8-14
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• 2001

본 논문에서는 부밴드 적응 필터 구조에서 음향 신호에 부가된 잡음을 제거하기 위한 새로운 비용함수와 블록 공액 경사 알고리듬을 제안하였다. 제안한 비용함수를 위하여 부밴드로 나뉘는 신호를 블록으로 구성한 후 각 대역에서의 신호를 하나의 블록으로 조합하였다. 이러한 과정을 통해 제시된 비용함수는 부밴드 적응 필터 구조에서 적응 필터에 대한 2차 형식을 가짐으로서 제안한 알고리듬의 수렴성이 보장되었다. 또한 제안한 비용함수를 최소화하는 알고리듬으로 사용한 부밴드 블록 공액 경사 알고리듬은 전대역 블록 공액 경사 알고리듬에 비해 잡음제거 성능이 뛰어난 것을 컴퓨터 모의 실험으로 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.51-55
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• 2021

본 논문은 스마트 빌딩을 위한 가시광 통신 시스템에서 데이터 신뢰성을 향상시키는 딥러닝 기반의 간섭 제거 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 딥러닝 기술을 적용하여 채널에서 발생하는 잡음을 예측하여 제거하는 기술로서 수신단에서 딥러닝에 의해 학습된 잡음들을 활용하여 효과적으로 잡음을 제거함으로써 신호의 품질을 향상시킬 수 있다. 딥러닝 기술의 잡음 예측 정확도를 향상시키기 위해 기존의 잡음 형태를 데이터베이스화하여 활용하였다. 모의실험을 통해 간섭 제거 기법이 적용된 시스템 모델의 성능을 검증하였으며, 제안하는 시스템이 잡음을 효과적으로 제거하여 신호의 품질 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 제안한 시스템 모델은 가시광 통신뿐만 아니라 일반적인 통신 시스템에서도 신호의 품질을 향상시킬 수 있도록 다양하게 적용이 가능하다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.138-149
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• 2018

본 논문은 전력선 통신의 성능을 하락시키는 임펄스 잡음을 효과적으로 완화하는 시스템 모델을 제안한다. 최근 딥 러닝이 다양한 분야에 적용되어 효과적인 성능개선을 보이고 있다. 효과적인 임펄스 잡음 완화를 위해 딥 러닝 알고리즘 중 하나인 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 기존의 시스템에 적용한다. 또한 다수의 사용자가 존재할 경우를 고려하여 연속적 간섭 제거 기법을 사용하여 다수의 사용자로부터 발생하는 임펄스 잡음을 완화시킨다. 제안한 시스템 모델을 전력선 통신에 적용하여 시뮬레이션을 하였고 비트 오류 확률 대 SNR 그래프를 통해 제안한 시스템 모델의 성능을 확인한다. 또한, 연속적 간섭 제거 기법 중 ZF와 MMSE 연속적 간섭 제거 기법, 최적의 순서를 가지는 연속적 간섭 제거 기법과 최적의 순서를 가지지 않는 연속적 간섭 제거 기법을 각각 비교하여 어떠한 기법이 더 우수한 성능을 가지는지를 확인한다.