이 논문에서는 미디언 필터의 선형 조합을 통해 임의의 주파수 특성을 갖는 필터 구조와 그 설계 방법을 제안한다. Linear-phase FIR 저대역통과 필터의 홀수번째 필터 계수의 부호를 바꾸면 FIR 고대역 통과 필터를 얻을 수 있는데, 이것은 필터 계수의 부호가 모두 양수인 두 개의 부분 필터의 차와 같은 모양을 가진다. 이 과정을 일반화하여 비선형 필터에 적용하면 LCWM(linear combination of median filter)필터는 가중 미디언 부필터(sub-filter)의 선형 조합으로 구성된다. 이는 선형 대수학에서 어떤 공간상의 임의의 벡터가 그 공간의 기저 (basls) 벡터들의 선형 조합으로 표현된다는 사실과 유사하다. 따라서 부필터의 필터 계수를 기저 벡터로이용하여 얻어지는 기저 행렬과 필터의 주파수 특성을 조절하는 계수 벡터를 구함으로써 LCWM 필터를 설계할 수 있다. 제안된 필터 설계 방법을 이용하면 특정 주파수 특성을 가지는 FIR 필터와 유사한 특성을 갖는 비선형 필터 구조를 만들 수 있다. LCWM 필터는 고대역 통과, 저대역 통과, BP(band-pass), BS(band-stop)의 임의의 주파수 특성을 가지는 필터로 설계될 수 있음이 실험을 통해 확인되었다.
SA 필터는 선형 필터와 순서통계에 기초한 비선형 필터의 특성을 모두 포함하는 광범위한 필터군으로 소개되었다. 이 필터에 대한 최적설계 방법이 소개되면서 선형 필터와 비선형 필터를 통합된 구조하에서 설계할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 선형 필터가 최적의 성능을 보이는 가우스 잡음과 비선형 필터가 최적의 성능을 보이는 일펄스 잡음이 동시에 존재하는 혼합 잡음 환경에서 최적 SA 필터를 설계하고 성능 분석을 통하여 이러한 응용에서 SA 필터가 기존의 필터에 비하여 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보였다.
본 논문에서는 임펄스 잡음을 제거하는 프로그레시브 필터를 제안한다. 비선형 필터와 선형필터를 순차적으로 적용하는 방법을 제안한다. 비선형 필터는 급격한 잡음 패턴을 제거한다. 이에 따른 비선형필터링 된 영상을 선형 필터에서 에지에 따라 방향을 조절하여 필터링한다. 따라서 제안하는 방법은 에지를 유지할 뿐 아니라 일정한 지역에서 잡음을 효과적으로 제거한다. 실험결과, 제안하는 방법이 기존 선형, 비선형 프로그레시브 필터링 방법들 보다 향상된 결과를 보인다.
스피커는 입력이 전기신호이고 출력이 소리인 전기 음향 장치로서, 고유의 전달함수를 갖는 하나의 시스템으로 생각할 수 있다. 일한 스피커 시스템의 전달함수는 여러 가지 원인으로 인해 주파수 영역에서 평탄한 특성을 가지지 못하며 선형위상의 조건을 만족시키기가 힘들다. 음색을 변화시키는 스피커의 전달함수를 선형이라고 가정할 때 스피커의 앞단에서 스피커의 선형 전달함수의 역에 해당하는 선형 필터를 추가함으로쏘, 음색의 왜곡은 보정할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 스피커의 선형왜곡을 보상하기 위한 선형필터로서 FIR 필터를 사용하였으나, 2장에 제시되어 있는 기존의 알고리듬과는달리 귀의 청감특성을 이용하여 가청주파수 대역에 대해 몇 개의 대역으로 나눈 후, 각 대역마다 보상 할 주파수 해상도를 달리하는 새로운 알고리듬에 대해 기술하였다. 이러한 다해상도 선형왜곡 보상시스템은 각 대역마다 다른 해상도로 보상한다는점에서는 필터뱅크 보상 시스템과 유사하지만, 대역통과필터가 아닌 저역통과필터만을 이용하여 설계의 복잡서응ㄹ 줄였으며 각 대역마다 독립적으로 보상하는 필터뱅크 보상시스템과는 달리 1차 대역에서 보상하지 ath한 오차를 2차, 3차에서 보상하는 새로운 기법을 이용하였다. 본 알고리듬을 적용한 모의실험을 통하여 성능을 평가한 결과 가청음대역에서 ±6dB의 왜곡을 보인 스피커가 실효 tap수를 272로 했을 때 ±0.5dB의 리플을 보이는 양호한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 클럭 동기 회로에 사용되는 다차 함수 형태의 결합 필터를 선형 근사화 하는 알고리즘을 제안하고 이를 하드웨어로 구현한다. 정합 필터와 보간필터에 의한 클럭 동기회로는 수신기를 전 디지털 회로를 구현하기 위해 선호되지만 계산량이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 정합 필터의 임펄스 응답을 갖는 결합 보간 필터를 구현하고, base 함수의 적용을 선형 근사화 하여 필터의 계산량을 감소시켰다. 본 논문에서는 선형 근사화된 결합 보간 필터의 동작을 Matlab을 통한 시뮬레이션과 ALTERA Chip으로 테스트하였다.
본 논문에서는 추정 분산 제약을 갖는 비선형 이산시간에 대한 최적의 퍼지 필터에 대한 내용을 다루고자 한다. 필터를 설계할 때, 추정오차의 분산값은 필터의 성능이 결정하는 변수중 하나다. 이런 분산값에 더욱 강인한 필터를 설계하고자, 분산 제약 조건을 주어 필터를 설계하고자 한다. 먼저, 비선형 모델을 Tagaki-Sugeno 퍼지 모델을 이용하여 선형 모델로 변형한 후, 이 모델을 기반으로 선형 필터를 디자인한다. 이때 필터설계 과정 중 필터의 각 파라미터값을 구하기 위해 상태 추정오차 값은 평균제곱에 제한되며, 상태오차의 정상상태 분산값은 각각의 미리 정한 상한 제한 값 보다 작은 조건에서 필터를 설계하여 선형행렬부등식과 대수 이차 행렬부등식을 이용하여 파라미터값을 구한다. 이렇게 설계된 퍼지 필터는 트럭트레일러 시뮬레이션을 통해 설계 과정과 성능을 보여준다.
필터 계수가 + 1, 0, -1로 제한되어 있는 프로그램 가능형 디지탈 FIR CCD 필터를 설계하기 위한 기존의 방식에 따르면, 설계된 필터의 위상이 선형을 유지하도록 보장되어 있지 않다. 본 논문에서는 선형 위상 필터 계수의 대칭성을 바탕으로 이러한 설계 방식을 개선시켜 제안하였다. 제안된 알고리듬에 의하여 설계된 필터가 선형위상을 가짐을 보여 주었고, 필터 설계시 소요되는 컴퓨터의 사용 시간 및 저장 공간이 기존의 방법보다 많이 개선되어 그 효율성이 높음을 시뮬레이션을 통하여 보여주었다.
Digital If(Intermediate frequency) 처리단과 같은 고속과 저전력을 요구하는 필터에서 덧셈기만을 사용하여 CSD(Canonical Signed Digit)형의 필터계수들을 구현하는 구조가 널리 연구되고 있다. 본 논문에서는 CSD형의 선형위상 FIR(Finite Impulse Response) 필터에서 수직의 공통패턴을 공유하는 구조를 제안한다. 선형위상 FIR 필터를 CSD형의 코드를 사용하여 구현할 때에, 선형위상의 계수대칭의 특성 때문에 수평 공통패턴의 방식이 사용되어 왔다. 그러나 본 논문에서는 선형위상 필터는 근접해 있는 계수들끼리 근사의 값을 갖기 때문에 MSB가 같다는 것을 이용하여 수직 공통패턴을 사용하는 방식을 제안하였다. 제안된 방식은 구현의 정세도가 낮을수록, 구현하는 탭의 길이가 길수록 더욱 효과가 큼을 예제를 통하여 보였다. 따라서 제안된 방식은 고 고속/저전력 구현을 요하는 이동 통신용 필터에서 사용하기에 적합한 필터임을 보였다.
본 논문은 음향잡음감쇠기에서 신경망 구조의 Wiener 필터를 이용하여 비선형 잡음을 감쇠시키는 방법에 대하여 연구하였다. 이 시스템은 기존의 적응필터를 이용하는 대신 신경망 위너필터를 이용한 심층학습 알고리즘으로 비선형 잡음감쇠 성능을 개선한다. 128-neuron, 8-neuron 은닉층과 오차 역전파(back propagation) 알고리즘을 이용하여 비선형 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 음성을 추정한다. 본 연구에서 비선형 잡음에 대한 감쇠 성능을 검증하기 위하여 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 본 시스템은 비선형 잡음이 포함되어 있는 경우에도 위너필터 대신 FNN 필터를 사용하면 잡음감쇠 성능이 상당히 개선되는 것을 볼 수 있다. 이는 FNN 필터의 복잡한 구조가 어떤 형태의 비선형 특성도 잘 표현하기 때문이다.
위치 센서를 기반으로 하는 디지털 지도의 구축과 이로부터의 도로의 추출과 같은 생성물의 정확도는 센서의 위치 정확도에 좌우되며, 센서의 위치결정을 위하여 GPS, 토탈스테이션, 레이저거리계 등 다양한 거리측정시스템들이 사용되어 왔다. 일반적으로 거리측정시스템들은 주위 다양한 환경에 따라 신호단절 및 감퇴의 문제점과 낮은 시간해상도를 가지고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 관성 장치와 같은 자동 항법 장치를 이용하여 상호 보완 및 통합하여 IMU/Range 통합 시스템을 구성 할 수 있다. 본 논문에서는 항법 및 측지분야에서 성공적으로 사용되어 왔던 선형필터인 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)의 문제점을 지적하고, 비선형 변환과 선택된 시그마 포인트를 이용한 시그마 포인트 칼만 필터(sigma point Kalman filter, SPKF)와 비가우시안 가정과 샘플링 방식의 파티클 필터(Particle filter, PF) 등 두가지 비선형 필터를 구현하고, 시뮬레이션을 수행하여 그 결과를 확장 칼만 필터의 경우와 비교하였다. 시뮬레이션의 거리측정시스템으로 GPS와 토탈스테이션이 사용되었고 IMU의 경우, 정밀도 레벨에 따른 일반적인 3가지 센서(IMU400C, HG1700, LN100)가 선택되었다. 모든 IMU와 거리측정시스템에 대해서 샘플링 기반의 비선형 필터인 SPKF와 PF가 EKF에 비해 통계 결과에서 향상된 위치 결과를 보여 주었으며 특히 거리측정시스템의 갱신간격이 길어질수록(1초$\rightarrow$5초) 비선형 필터의 우수성이 나타났다. 따라서 저가형 위치센서의 경우, 비선형 필터를 적용하여 센서 위치의 정확도를 높일 수 있는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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