• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.7
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• pp.45-55
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• 1999

In this paper, we used the WLMS(Wavelet domain Least Mean Square) adaptive filter based on the wavelet transform to cancel grain noise. Usually, grain noise occurs in changes of the crystalline structure of metals in high temperature environment. It makes the detection of flaw difficult. The WLMS adaptive filtering algorithm establishes the faster convergence rate by orthogonalizaing the input vector of adaptive filter as compared with that of LMS adaptive filtering algorithm in time domain. We implemented the WLMS adaptive filter by using the delayed version of the primary input vector as the reference input vector and then implemented the CA-CFAR(Cell Averaging- Constant False Alarm Rate) threshold estimator. CA-CFAR threshold estimator enables to detect the flaw and back echo signals automatically. Here, we used the output signals of adaptive filter as its input signal. To Cow the statistical characteristic of ultrasonic signals corrupted by grain noise, we performed run test. The results showed that ultrasonic signals are nonstationary signal, that is, signals whose statistical properties vary with time. The performance of each filter is appreciated by the signal-to-noise ratio. After LMS adaptive filtering in time domain, SNR improves to about 2-3㏈ but after WLMS adaptive filtering in wavelet domain, SNR improves to about 4-6㏈.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• v.2
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• pp.415-418
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• 2006

적응 횡단 필터는 상관 전 처리 기법으로서 실시간 간섭 신호 제거가 가능한 시간 영역 신호처리 기법을 사용한다. 적응 횡단 필터는 협대역 간섭 신호에 좋은 성능을 나타내며, 구현이 용이하고 높은 효율성을 갖는다. 적응 횡단 필터의 구성은 입력 샘플 신호의 지연 탭을 위한 FIR 필터와 전파 간섭 신호의 크기와 주파수를 결정하는 가중치 생성부로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 가중치 생성부에 적용 되는 알고리즘 중 상대적으로 연산량이 적은 LMS와 NLMS를 적용한 적응 횡단 필터를 설계하고, GPS 수신기에 적용 하였다. 실제 측정치를 이용한 다양한 실험에 의한 항법 성능 평가를 통하여 NLMS가 LMS보다 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.859-862
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• 2004

전두엽에서 뇌파를 측정했을 때 안전도에 의해 뇌파는 크게 왜곡되게 되는데, 제안한 뇌파 적응필터를 이용하여 측정된 뇌파에서 안전도를 제거하게 된다. 제안한 필터는 전두엽에서 다채널 뇌파를 처리할 수 있는 구조이며 적응필터 기반의 FIR 필터구조로 이루어져 기존의 다채널 적응필터 구조보다 계산량을 크게 줄였고, 짧은 연산 시간으로 실시간 DSP 보드 수행시 더 많은 채널을 수행할 수 있게 되었다. 또한 일반적인 적응필터와는 달리 기준신호 없이 신호처리가 가능한 적응 신호선 보정기 구조이므로 한 채널에 대해서 하나의 입력 신호로 원하는 신호를 얻을 수 있다. 실험을 통하여 제안한 FIR 필터가 뇌파 측정시 안전도를 효과적으로 제거함을 확인하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.10a
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• pp.1179-1182
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• 1998

광대역 능동잡음제거는 수 백개의 적응필터 탭 수를 갖는다. 탭 수가 긴 적응필터는 많은 계산량이 요구된다. 본 논문에서는 적응계수 벡터가 서브밴드로 계산되는 M-채널 QMF 필터뱅크와 적응필터를 이용한 자동차 소음제거 모델을 제안한다. 분해 필터뱅크와 합성 필터뱅크는 cosine-modulated pseudo QMF 필터를 사용한다. 오차경로의 전달특성을 온라인 인식하기 위한 기준신호는 적응필터의 출력신호와 저주파대역의 서브밴드 출력신호와의 차신호를 사용한다. 따라서 제안한 자동차 소음제거 모델은 계산량이 적고 수렴속도가 빠른 견실한 시스템이 되도록 제안한다.

• 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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.12 no.5
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• pp.466-477
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• 1987

본 논문에서는 NTSC칼라 TV합성신호를 프레임내에서 색도신호와 명도신호성분으로 분리하기 위한 두 종류의 적응 필터링 방식을 제시하였다. 적응 필터링 방식에 있어서 합성신호는 수직필터와 수평필터에 의하여 필터링 되어 지고 화상의 국부적인 특성에 따라 필터의 출력이 선택되어 진다. 첫번째 방식에서는 조건형 스위칭 알고리즘에 의하여 수직필터 또는 수평필터의 출력이 최종단의 출력으로 결정되어 진다. 두번째 방식에서는 선형 조합 검출 알고리즘에 의하여 수직필터와 수평필터의 출력의 가중치합이 최종단의 출력이 된다. 사용된 필터들은 NTSC 칼라 TV 합성신호를 4fsc로 샘플한 경우에 대하여 설계되어졌다. 몇가지 정량적인 기준을 이용하여 여러가지 방식들을 컴퓨터 시뮬레이션에 의하여 비교평가하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.6
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• pp.13-20
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• 1993

충격 응답 시간이 긴 시스템을 모델링하기 위한 실시간 적응 디지털 필터를 구현하였다. 대상 시스템의 충격 응답 시간이 길 때, 일반적인 적응 디지털 필터를 사용하는 경우 발생하는 수렴 속도 저하와 계산량 증가 문제를 해결하기 위해서 서브밴드 구조를 갖는 적응 디지털 필터를 구성하였다. 실시간 처리 시스템에서는 GQMF을 사용하여 입력 신호를 4개 대역으로 분할하여 각 대역별로 적응 필터링을 수행함으로써 수렴 속도를 향상시킨다. 또한 대역별 신호를 동시에 분산 처리하기 때문에 계산량 면에서 효율적이므로 시스템의 충격 응답이 긴 경우에는 실시간 처리가 가능하다. 하드웨어 구성은 범용 신호 처리 프로세서인 DSP56001을 호스트 프로세서로 사용하며, 적응 디지털 필터 칩 DSP56200을 사용하여 각 대역 적응 필터를 구성하였다. 실험은 충격 응답 시간이 16 kHz 필터링 시 2000 탭 길이로 가정된 시스템을 대상으로 부동 소수점 시뮬레이션 결과와 실시간 처리 시스템의 결과를 비교하였다. 밴드를 나누지 않은 기존의 방법과 서브밴드 시스템의 비교 실험 결과 입력이 백색 잡음인 경우 대역별 간섭에 의한 성능 저하가 있었으나, 음성과 유사한 특성을 갖는 유색 잡음인 경우 서브밴드 시스템이 단일 시스템에 비해 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2005.11a
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• pp.264-267
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• 2005

본 논문에서는 매 프레임 단위로 노이즈를 추정하는 방법을 적용하는 전처리 기법을 이용하여 적응 지각필터의 연산량을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 전처리 잡음 주정 알고리즘은 잡음에 열화 된 대역으로부터 잡음을 추정하여 적응 지각필터에 적용함으로써 연산량 개선과 동시에 오디오 신호의 음질을 개선하는 알고리즘이다. 이는 처리되는 신호 구간에 따라 잡음에 열화 된 대역으로부터 잡음을 추정함으로써 초기 추정 잡음에 보다 가까운 추정 잡음을 얻을 수 있다. 결과적으로 적응 지각필터의 연산량을 효과적으로 줄일 수 있다. 성능 평가를 위하여 지각필터의 적용 결과와 제안한 알고리즘의 적용 결과로 얻어진 개선 신호의 SSNR, NMR의 비교와 적응 지각필터 적용 횟수, 동작 시간 등을 이용하여 성능의 개선을 확인하다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.3115-3117
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• 2000

기존의 LMS 알고리듬을 이용한 적응필터에 비해 연산횟수를 줄이고 입력신호의 통계적 특성에 덜 민감한 적응필터를 제안한다. 입력 신호와 기준신호에 대한 고속 하다마드 변환을 수행한 후 하다마드 변환 영역에서 LMS 알고리듬을 적용한다 기존의 적응필터와 비교하여 필터의 입력신호 추정 성능은 유지하면서 고속 하다마드 변환으로 인해 적응과정에서의 곱셈연산이 크게 줄어드며 잡음의 분산값 변화와 같은 입력신호의 변화에 대한 필터의 안정도와 강인성이 크게 향상됨을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.2017-2018
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• 2011

본 논문에서는 QMF로 설계된 기본 필터뱅크를 이용하여 필터뱅크 시스템을 설계하고, 설계된 시스템을 이용하여 전력 외란 신호를 분해한다. 분해된 신호는 적응 예측기로 처리하여 전력 신호 사건의 트리거링점을 검출한다. 적응 필터의 수렴성능을 조절하여 순간적인 외란들을 효과적으로 검출 할 수 있다. 또한, 전력 신호에 포함된 백색잡음을 적응 필터를 이용 제거 할 수 있음을 보인다.