The optimal FIR filter and smoother for estimating the state of 2-D state-space model are derived. Using the 2-D state covariance propagation rule suggested in this paper, the efficient algorithm to find the impulse response of the optimal FIR filter and smoother can be found. The filter and smoother can be applied to the image restoration problems and some examples of the application will be given.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.5
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pp.18-26
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1993
This paper presents the design method for two-dimensional FIR digital filter using optimization scheme. The proposed design method is to extend the optimal one-dimensional filter design algorithm proposed by Parks and McClellan to two-dimensional case. When extending one-dimensional design scheme to two-dimensional one, some problems occur. In this paper we solved the problems by using the least square error model, the two-dimensional Lagrange interpolation, and the modified alternation theory. As a result, the equi-ripple FIR filter is obtained that is more optimal and more specific than the conventional methods.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.25
no.7
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pp.826-835
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1988
In this paper, we analyze the generation of an image pyramid as a 2-dimensional decimation-interpolation process, and suggest a performance index of FIR filter for decimation and interpolation filter. Until now, most deciamtion and interpolation filters are designed via the approximation of the impulse response of an ideal filter. In this paper, however, we propose a new performance index that minimizes the maximum frequency-weighted mean square error between the desired and the generated interpolated signal, and propose an optimal half-band filter based on the proposed performance index as an example. Some simulation results with real images show that the proposed optimal half-band filter yields a higher PSNR as well as the more preferable image quality, in comparison with other currently used filters with the same computational complexity.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.1
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pp.34-39
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2015
In this paper, a finite impulse response (FIR) filter is proposed for discrete-time nonlinear systems. The proposed filter is designed by combining the estimate of the perturbation state and nominal state. The perturbation state is estimated by adapting the optimal time-varying FIR filter for the linearized perturbation model and the nominal state is directly obtained from the nonlinear nominal trajectory model. Since the FIR structured estimators use the finite horizon information on the most recent time interval, the proposed extended FIR filter satisfies the bounded input/bounded output (BIBO) stability, which can't be obtained from infinite impulse response (IIR) estimators. Thus, it can be expected that the proposed extended FIR filter is more robust than IIR structured estimators such as an extended Kalman filter for the round-of errors and the uncertainties from unknown initial states and uncertain system model parameters. The simulation results show that the proposed filter has better performance than the extended Kalman filter (EKF) in both robustness and fast convergency.
Kim, Myung-Joon;Kwon, Oh-Kyu;Lee, Joon-Hwa;Kwon, Wook-Hyun
Proceedings of the KIEE Conference
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1993.07a
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pp.323-325
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1993
In this paper, an output feedback controller is proposed for continuous time-invariant linear systems. The proposed controller, LQ-FIR consists of an LQ control gain and an optimal FIR filter. The LQ-FIR controller is derived, and the stability of the closed loop system is proved. The bounds of parameter variations guaranteeing the closed loop stability are obtained, when the LQ-FIR controller is applied to the system with model uncertainties.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2003.06a
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pp.268-271
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2003
There are several methods for the design of 2D filter. Notable among them is McClellan transform method. This transform allows us to obtain a high order 2D FIR filter through mapping the 1D frequency points of a 1D prototype FIR filter onto 2D frequency contours. We design 2D filter using this transform. Then we notice for mapping deviation of the 2D filter. In this paper, Quadratic programming (QP) method allows us to obtain coefficients of McClellan transform. Then we compare deviation of QP method with least-squares(LS) method. Elliptic filter is used for comparison. The optimal cutoff frequencies of a 1D filter are obtained directly from the QP method. Also several problem of LS method are solved.
A new version of the discrete-time optimal FIR (finite impulse response) filter utilizing only the measurements of finite sliding estimation window is suggested for linear time-invariant state-space models. This filter is called the BLUFIR (best linear unbiased finite impulse response) filter since it provides the BLUE (best linear unbiased estimate) of the state obtained from the measurements of the estimation window. It is shown that the BLUFIR filter has the deadbeat property when there are no noises in the estimation window.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.6C
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pp.577-584
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2005
Optimal methods for designing multiplierless minimal complexity FIR filters with cascaded prefilter-equalizer structures are proposed for narrowband communication systems. Assuming that an FIR filter consists of a cyclotomic polynomial(CP) prefilter and an interpolated second order polynomial(ISOP) equalizer, in the proposed method the prefilter and equalizer are simultaneously designed using mixed integer linear programming(MILP). The resulting filter is a cascaded filter with minimal complexity. Design examples demonstrate that the proposed methods produce a more computationally efficient cascaded prefilter-equalizer than other existing filters.
FIR(Finite Impulse Response) filter is well known to be ideal for the finite time state-space model, but it requires much computation due to its inherent non-recursive structure especially when the measurement interval grows to a large extent. And often a fixed-lag smoother based on the finite time interval is needed to monitor the soundness of the system model and the measurement model, but the computation burden of FIR-type smoother imposes much restriction of its usage for real-time application. Conventional recursive forms of FIR estimator[1]-[4] could not be used for real time applications, since they are numerically unstable in their recursive equations. To cope with this problem, we suggest a stable recursive form FIR estimator(SRFIR) and its usefulness is demonstrated for designing the real-time fixed-lag smoother on the finite time window through an example of detection of rate bias in the anti-aircraft gun fire control system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.8C
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pp.806-815
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2006
It is studied to design a low pass filter of the SRC(sample rate converter), which is used to change the sampling rate of digital signals such as in digital modulation and demodulation systems. The larger the conversion ratio of the sample rate becomes, the more signal processing is needed for the filter, which corresponds to the more complexity in circuit realization. Thus it is important to reduce the amount of signal processing for the case of high conversion ratio. In this paper it is presented a design method of a two-stage cascaded FIR filter, which proved to have reduced amount of signal processing in comparison with a conventional single-stage one. The reduction effect of signal processing turned out to be more noticeable for larger value of conversion ratio, for instance, giving down to 72% in complexity for the conversion ratio of 32. It has been shown that the reduction effect is dependent to specific combination of conversion ratios of the cascaded filters. So an exhaustive search has been performed in order to obtain the optimal combination for various values of the total conversion ratio. In this paper every filter is considered to be implemented in the form of a polyphase FIR filter, and its coefficients are determined by use of the Parks-McCllelan algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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