데이터를 디지털화하거나 전송하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 열화가 발생하고 있으며, 이러한 열화의 주된 원인은 잡음이다. 따라서 잡음에 의해 훼손된 신호를 복원하기 위하여 웨이브렛을 이용한 방법들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그리고 AWGN 환경에서 잡음을 제거하기 위한 가장 일반적인 연구 동향은 threshold에 기초한 방법들이다. 그러나 이러한 방법은 잡음에 대한 통계적인 특징만을 고려함에 따라 복원된 신호는 여전히 많은 잡음들을 포함한다. 따라서 본 논문에서는 웨이브렛 상세계수의 누적을 통한 새로운 신호 복원 방법을 제시하여, 신호의 edge 성분에 대한 복원과 잡음 제거 성능을 향상시켰다. 그리고 개선 효과의 판단 기준으로 SNR을 사용하였으며, 객관적인 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였다.
본 논문에서는 잡음환경에서의 음질향상(Speed Ehnacement) 시스템 구현을 목적으로 한다. 이를 위한 적응필터로서 LSM(Least Mean square)알고리즘 FIR필터를 적용한다. 또 정밀 필터로서 다충신경망(MLP, Multi-Layer Perceptorn) 필터를 적용한다. 잡음환경에서의 음성신호 복원 및 음질향상 시스템은 잡음에 의해 왜곡된 음성신호에서 잡음성분만을 제거함으로써 음성신호를 복원하는 시스템이다. 신경망 필터는 오차 역전과 학습 알고리즘에 의해 오차를 최소화 하는 방향으로 필터의 피라미터를 수정한다. 제안한 필터로 잡음환경에서의 음성신호복원 시스템을 구서오하고, 실험을 필터의 성능을 확인한다.
최근 들어 전력계통에서 비선형 부하의 증가와 분산전원의 증가로 전력 품질에 관한 관심이 증대 되고 있다. 전력신호로 부터 전력품질관련 파라미터 검출과 특징추출 그리고 이를 이용한 품질 개선 방안 마련을 위해 전력신호의 지속적인 모니터링이 필요하다. 본 논문에서는 전력신호의 모니터링을 위한 전력신호의 압축 저장과 저장된 신호의 복원이 가능한 방법을 제시한다. 전력신호 압축은 에너지 압축 성능이 우수한 DCT를 이용하며 압축된 신호의 복원에는 IDCT 과정을 거친다. 그리고 신호의 압축률을 높이기 위해 DCT계수를 크기에 따라 정렬하며 복원에서는 DCT계수를 원위치로 재배열하는 기법을 사용한다. IEC표준에서 규정한 고조파 크기에 의해 합성한 신호를 이용하여 압축과정을 거처 복원된 신호와 원 신호와의 오차를 비교함으로서 신호제안기법의 성능을 평가한다.
본 논문에서는 일반적인 MP3 오디오에서 손실된 고주파 성분을 복원하여 향상된 품질의 오디오를 제공하는 방법을 고찰한다. 고주파 복원을 위해 먼저 MP3 오디오에 따라 손실된 고주파 영역이 차이남을 참조하여 고주파 복원 시작 대역을 결정한다. 그런 다음, IMDCT 이후 32개 대역으로 분할된 대역 신호의 에너지를 이용하여 고주파 대역의 에너지 포락선을 추정한다. 추정된 에너지 포락선을 참조하여 저주파 대역 신호를 복사하거나 AWGN 신호를 삽입함으로써 손실된 고주파 신호를 복원하다. 본 논문에서는 주관적 음질 평가 및 스펙트럼 분석을 통해 제안한 방법의 성능을 평가한다.
압축센싱(Compressed Sensing)은 선형 역문제(inverse problem)를 다루고 있으며, 그 이론적 연구결과는 관련 분야에 많은 영향을 주어 놀랄 만한 연구성과를 발표하였다. 그러나 압축센싱을 실제 환경에 적용하기 위해서는 두 가지 중요한 문제가 남아 있다. 하나는 실시간에 가까운 복원 성능이 보장되어야 하며, 다른 하나는 신호가 희소성을 갖도록 전처리가 가능해야 한다는 점이다. 이에 대한 문제들을 해결하고자 딥러닝(deep learning) 기술을 활용한 압축센싱 신호 복원방법이 최근에 등장하였다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 압축센싱 신호 복원방법을 고찰하고 최신 연구결과를 비교 분석하고자 한다. 관련 연구결과에서는 실시간에 가까운 복원 시간에 도달하였으며, 기존 복원방법 대비 더 우수한 복원 성능을 보여 주었다. 최근 연구에서 보여준 딥러닝을 활용한 압축센싱 신호 복원방법은 압축센싱의 활용가치를 더욱 높일 뿐만 아니라 신호처리와 통신분야에서 크게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 희소한 신호의 압축센싱를 위해 확률적 배제에 기반한 직교정합추구 (PEOMP) 신호 복원 알고리듬을 제안하였다. CoSaMP, gOMP, BAOMP 등의 알고리듬들은 매 반복 단계에서 새로운 atom들을 support set에 추가할 뿐만 아니라 부적절하다고 판단되어지는 atom들은 삭제하기 때문에 우수한 신호 복원 성능을 보인다. 그러나 반복 과정 중에 support set의 구성이 국소 최저점에서 벗어나지 못하여 신호 복원에 실패하는 경우가 발생하는 단점을 가지고 있다. 제안된 알고리듬은 매 반복 단계에서 확률적으로 임의의 atom을 배제하여 support set이 국소 최저점에 빠져 있는 경우 그곳에서 탈출하는데 도움을 준다. 모의실험을 통해 PEOMP가 기존의 OMP 기반의 알고리듬들과 $l_1$ 최적화 방법보다 신호 복원 능력 관점에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
압축센싱은 이미지, 음성신호, 레이더 등 많은 분야에 적용되고 있다. 압축센싱은 주로 통계적 특성이 시불변인 신호에 적용되고 있으며, 측정 데이터를 줄여 압축률을 높일수록 복원에러가 증가한다. 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해 음성신호를 프레임 단위로 나누어 병렬로 처리하였으며, dictionary learning을 이용하여 프레임들을 sparse하게 만들고, sparse 계수 벡터와 그 복원값의 차를 이용하여 압축센싱 복원행렬을 적응적으로 만든 적응압축센싱을 적용하였다. 이를 통해 통계적 특성이 시변인 신호도 압축센싱을 이용하여 빠르고 정확한 복원이 가능함을 확인할 수 있었다.
오랫동안 최소 제곱법에 바탕을 둔 선형 신호복원 방식이 연구되어 널리 쓰여 왔다. 그러나, 선형복원 방식은 실제로 처리해야 할 신호에 적합하지 않을 때가 자주 있다. 이러한 문제점을 풀기 위하여 비선형 신호복원 방식이 제안되었고, 이에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 이 논문에서는 신호처리에 자주 쓰이는 여러 비선형 여파기들의 전반적인 성질을 간략히 되살펴 본다.
본 논문에서는 카오스 신호를 이용하여 음성신호의 보안전송을 위한 아날로그 비화통신 시스템을 제안하고 통신성능을 분석하였다. 기존의 카오스 동기화 및 카오스 변조통신 알고리즘을 개선하여 통신환경에서 발생하는 다양한 조건들을 적용하여 음성신호의 복원능력을 모의실험 하였다. 일반적인 PC(Pecora & Carroll) 제어기법과 제안한 SFB(Self-FeedBack) 마스킹 기법을 사용하여 송신단에서 음성신호를 카오스 신호로 마스킹하여 변조하고, 통신채널에 잡음신호를 추가하여 전송하였다. 수신단에서는 카오스 응답시스템을 이용하여 음성신호를 복조하고, 복원성능을 계산하기 위하여 아날로그 복원 에러 신호의 평균전력을 제안하여 계산하였다. 실험결과 마스킹 정도, 파라미터들의 민감성, 채널잡음 등에 대하여 PC 제어기법보다 피드백 제어기법의 복원성능이 우수함을 정량적인 데이터로 확인할 수 있었다. 또한 로렌쯔 카오스 비화통신시스템에 사용할 경우 파라미터들의 조합으로 암호키를 구성해야 하므로 파라미터 변화율에 대응하는 복원에러율의 관계를 모의실험 값으로 구하였다.
본 논문에서는 6-단자 위상 상관기를 적용한 PSK 반송파 신호 복원 회로를 해석하고 구조를 제안한다. 하나의 전력 분배기와 3개의 hybrid branch line coupler로 구성되는 6-단자 위상 상관기와 변조 신호에 대응하는 반사소자를 갖는 제안된 반송파 신호 복원 회로 구조는 간단하면서 구현이 용이하다. 이 위상편이 방식(BPSK) 신호와 직교 위상편이 방식(QPSK) 신호의 코히어런트 반송파 신호를 복원하며, 기본 구조를 사용하여 고차 모드 PSK 반송파 신호 복원 회로 구조가 가능하다. 모의 실험 결과, 직교 위상편이 방식 신호의 반송파 신호는 일정한 위상값($23.4^{\circ}$)을 갖는 지속파와 반사 소자 스위칭에 의해 발생되는 위상 편차가 ${\pm}0.8^{\circ}$ 이내인 양호한 PSK 반송파 신호 특성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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