• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.20 no.3
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• pp.299-305
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• 1999

In thls paper, the representative beal textraction algorIthms for the diagnostic parameter extraction in noisy signal were compared. We used the avernge, median, mode, and trmmed mean to calculale the central tendency. In our experimenl, we have restricted to four kinds of noises -EMG noise, 60Hz powerline inlerference, ahrupl baseline shift, and baselme drift due to respimtion-which were commonly occurred in ECG mgnal, then we have calculated signal-to-noise ratios(SNRs) for the ECG corrupted with each noise and all noises together. As the result of this paper, we have proved that the average method has super lor performance than the others in the ECG corrupted wilh EMG noise. When the signal mcludes extreme value such as abrupt baseline shIft, the median, mode, trimmed mean methods have supenor performance in the SNR ratios. Especially when the ECG corrupted with baseline drift due to respirallon, the trimmed mean method was most efficient because ST level change was 0 V.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.8 no.2
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• pp.148-153
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• 1999

In this paper, we developed and implemented the geological magnetic filter for the improvements of the signal to noise ratio of the magnetic detection system. Using the geological magnetic filter, we can remove the coherent noises in the time domain and improve the signal to noise ratio of the magnetic detection system. Numerical simulation results show that geological magnetic filter can excellently remove the sensor misalignment effects and the regular short range local noise as well as it delete the coherent noises. We confirmed that the geological magnetic filter improved the signal to noise ratio about 19dB and deleted the coherent noises with restoring the source magnetic signal through experiments by implemented system.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2685-2686
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• 2004

심자도(Magnetocardiography: MCG)는 심장에서 발생하는 자기신호로 크기가 수 pico Tesla에서 수 femto Tesla 정도로 지구 자기에 비하여 $10^{-6}{\sim}10^{-10}$ 정도로 매우 작기 때문에 보통 3층의 차폐 막 구조로 되어 있는 자기차폐실을 사용하여 외부 잡음을 줄인다. 그러나 자기차폐실의 비용이 크기 때문에, 자기차폐실의 비용을 줄이고 다양한 신호처리를 병행하여 신호대 잡음비를 높이고 있다. 본 논문에서는 1Giga FLOPS (FLoating point Operationals Per Second)의 부동 소숫점 연산능력을 가진 TMS320C6701을 사용하여 실시간 신호처리가 가능한 신호처리 시스템을 설계하였다. 개발된 DSP 보드는 PCI-bus 기반으로 설계하여 신호 측정 컴퓨터에 내장이 가능하도록 하였다. 프로그램과 데이터 처리를 위한 외부 메모리를 장착하였고, PCI 콘트롤러를 갖추어 PC 와의 대용량 메모리 공유가 가능하도록 하였다. 제작된 DSP 보드를 사용하여, 심자도 신호에서 실시간으로 적응 잡음 소거 및 필터링을 구현하여 신호대 잡음비의 향상을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.291-294
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• 2004

본 논문에서는 잡음의 변화(variance)가 없는 정적인 통계적 특성(Stationary Static Characteristic)을 갖는 환경에서 잡음 추정을 통해 지각 필터의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 잡음 추정 알고리즘은 입력되는 잡음에 열화 된 신호의 묵음 구간에서 추정된 잡음을 이용하여 입력되는 잡음의 SNR을 추정 후, 대역 별로 smoothing 상수 값으로 잡음 에너지를 제어하여 첨가된 잡음을 추정함으로써 초기 추정 잡음 보다 가까운 추정 잡음을 얻을 수 있게 된다. 이는 신호를 열화 시킨 잡음을 보다 정확한 추정을 제공함으로써, 지각 필터의 응답을 개선할 수 있고 더불어 잡음에 의해 열화 된 신호의 음질을 개선할 수 있다. 또한 저 대역에 영향을 미치는 잡음인 경우 다른 방법들과는 달리 음질의 개선이 뚜렷하다. 기존의 방식과 비교를 위해 다양한 신호 대 잡음 비(signal-to-noise ratio, SNR)에서 열화 된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 SNR이 5dB, 10dB, 15dB와 20dB의 각각의 경우에 대하여 SSNR(Segmental SNR)과 잡음 대 마스킹 비(Noise-to-mask ratio, NMR), 음질 테스트를 수행한 결과, 청감 테스트(Mean Opinion Score, MOS Test) 결과의 향상과 음질개선의 개선을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.11 no.1E
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• pp.15-22
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• 1992

잡음이 있는 환경하에서는 음성 인식의 성능이 현저하게 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이렇나 잡음의 영향에 강한 거리척도를 제안하고자 한다. 우리는 잡음이 더해진 음성신호의 특징벡터를 깨끗한 음성신호의 특징벡터가 FIR 시스템을 거쳐 변형된 것이라고 가정한다. 여기서 FIR 시스템은 잡음의 영 향을 모델링한 것이라고 할 수 있다. 미지의 FIR 시스템 계수잡음의 영향을 모델링한 것이라고 할 수 있다. 미지의 FIR 시스템계수들은 RLS 적응 알고리즘을 이용하여 구한다. 제안된 거리척도는 적응 여파 기의 예측 오차에 관한 식으로 표시되어진다. 여러 가지 적응 여파기의 구조중 단일 채널 일차 FIR 구 조가 가장 좋은 음성 인식 성능을 보이며, 이 경우 효과적인 거리척도 알고리즘을 구할 수 있다. 여러 가지 신호대 잡음비에 관하여 화자독립 격리단어 인식 실험을 DTW 알고리즘을 이용하여 수행하여 본 결과 제안된 거리척도가 거의 모든 신호대 잡음비에 대하여 우수한 성능을 보였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.225-228
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• 2000

본 논문에서는 2차의 격자 IIR 노치 필터를 이용하여DS-CDMA 시스템에서 협대역 간섭신호를 제거한다. 본 노치필터는 구조가 간단하고 다양한 간섭 신호 모델에 따라 필터의 계수를 조절할 수 있어 간섭신호의 효과적인 제거가 가능하다. 노치필터의 앞단에는 주파수 추정부를 평행하게 구성하여 간섭신호 주파수의 위치와 파워를 검출한다. 제안된 적응 필터링 알고리듬은 이러한 정보를 이용하여 노치필터의 주파수를 조절하고 간섭 신호의 파워와 대역폭에 따라 노치의 넓이와 깊이를 조절한다. 즉, IIR 노치 필터의 특성을 이론적으로 분석하여 출력 신호대 잡음비를 입력과 필터의 파라미터에 관한 수식으로 유도하였고 이를 이용하여 주어진 입력에 따른 최적의 필터 파라미터를 구하여 적용시키는 것이다. 입력의 간섭 주파수와 파워를 검출하는 방법에는 여 러가지가 있지만 본 논문에서는 비교적 간단한 IIR ALE[6]를 사용하였다. 제안된 알고리듬을 사용한 결과 신호대 잡음비와 에러율에 있어서 FIR 필터를 사용한 기존의 방법[4]에 비하여 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.102-105
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• 2000

본 논문에서는 잡음환경에서의 음성신호복원(Speech Enhancement) 시스템 구현을 목적으로 한다 이를 위한 적응필터로서 LMS(Least Mean Square)알고리즘 FIR필터를 제안한다. 또 정밀 필터로서 신경망 필터를 제안한다. 잡음환경에서의 음성신호 복원 시스템은 잡음에 의해 왜곡된 음성신호에서 잡음성분만을 제거함으로써 음성신호를 복원하는 시스템이다. 일반적으로 잡음은 시변특성과, 비선형적인 전달특성을 갖는다. 그러므로 파라미터가 고정된 필터로는 제어하기가 힘들다. 이러한 이유로 본 논문에서는 LMS알고리즘 적응필터를 적용한다. 신경망 필터는 오차 역전파 학습 알고리즘에 의해 오차를 최소화하는 방향으로 필터의 파라미터를 수정한다. 제안한 필터로 잡음환경에서의 음성신호복원 시스템을 구성하고, 실험을 통해 필터의 성능을 확인한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.199-202
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• 2002

본 논문에서는 사람의 청각 모델을 기반으로 잡음에 의해 손상된 음성 신호로부터 잡음 신호의 마스킹 특성과 신호에너지의 지각(知覺)을 나타내는 임계대역(critical band)에서의 잡음 에너지에 대한 지각 패턴인 noise excitation pattern을 이용한 잡음 에너지 차감과 잡음 추정 오차에 의한 변형된 음성신호 내의 순음(tonal) 성분과 비순음(non-tonal)성분의 보정을 통해 효과적인 음성 품질의 개선을 위한 연구를 하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.2
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• pp.173-181
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• 2002

Generally the one of serious problems in Voice Activity Detection (VAD) is speech region detection in noise environment. Therefore, this paper propose the new method using energy, lsp varation. As a result of processing time and speech quality of the proposed algorithm, the processing time is reduced due to the accurate detection of inactive period, and there is almot no difference in the subjective quality test. As a result of bit rate, proposed algorithm measures the number of VAD=1 and the result shows predominant reduction of bit rate as SNR of noisy speech is low (about 5∼10 dB).

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.4C
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• pp.374-378
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• 2003

The asymptotic performance of the two-sample locally optimum rank detector for random signals buried in signal-dependent noise and additive noise is consigered in this paper. It is shown that the locally optimum rank detector, a nonparametric detector, has reasonable asymptotic performance for a class of correlated random signals, compared with the locally optimum detector. It is noteworthy that the the two-sample locally optimum rank detector perform almost the same with the one-sample locally optimum rank detector.