• Title/Summary/Keyword: 신호 적응 필터

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Implementation of Optimum Radar Signal Processor Using Adaptive Whitening Filter (적응 Whitening 필터를 이용한 최적 레이다 신호처리기의 구현)

  • 김기만
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1991.06a
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    • pp.157-162
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    • 1991
  • 본 연구에서는 적응 whitening 필터를 이용하여 최적 레이다 신호처리기를 구현하였다. 사용된 필터는 Gram-Schmidt와 lattice 구조를 가지며, 이들을 이용하여 레이다 clutter를 제거하고, 프로세서 특성을 원하는 표적신호에 일치시킨다. 또한 필터 계수들을 변화하는 레이다 환경에 따라 조정하기 위하여 여러 가지 적응 알고리듬을 적용하였다. 실험결과 구현된 시스템은 빠른 수렴 특성을 갖고 있으며, 역행렬 연산이 필요없기 때문에 향상 안정된 특성을 보임을 알 수 있다.

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Design of the Wavelet Transform Domain Sign algorithm using Sigma-Delta structure (시그마 델타 구조를 사용한 웨이블릿 변환영역 사인 알고리즘 설계)

  • Kim, Hyun-Do;Lee, Jin-Mo;Yoo, Kyung-Yul
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2002.07d
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    • pp.2586-2588
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    • 2002
  • 본 논문에서는 $\Sigma\Delta$ 변조된 입력신호를 갖는 적응필터의 수렴특성을 연구하여 향상 방안을 제시하였다. 하드웨어적인 측면에서 효율적인 해상도를 내는 $\Sigma\Delta$ 변조기는 중저주파 대역의 신호를 처리하는데 널리 사용되고 있다. $\Sigma\Delta$ 변조신호는 항상 $\pm1$의 값만을 갖기 때문에, 사인 알고리즘을 사용하는 적응필터와 효율적으로 결합될 수 있다. 하지만, PCM 신호에 대비하여 $\Sigma\Delta$ 변조 신호의 상대적인 길이가 길어 이를 처리하는 적응필터의 길이가 증가하고, 아울러 사인 알고리즘 자체가 갖는 수렴속도의 문제점 때문에 이러한 결합은 불안정한 수렴 특성을 보이게 된다. 본 연구에서는 $\Sigma\Delta$ 변조된 입력신호에 대하여 웨이블릿 변환을 적용한 변환영역 적응필터를 설계하였으며, 수렴속도가 향상됨을 시스템 식별의 응용예를 통하여 검증하였다.

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A New Analysis and a Reduction Method of Computational Complexity for the Lattice Transversal Joint (LTJ) Adaptive Filter (격자 트랜스버설 결합 (LTJ) 적응필터의 새로운 해석과 계산량 감소 방법)

  • 유재하
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.21 no.5
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    • pp.438-445
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    • 2002
  • In this paper, the necessity of the filter coefficients compensation for the lattice transversal joint (LTJ) adaptive filter was explained in general and with ease by analyzing it with respect to the time-varying transform domain adaptive filter. And also the reduction method of computational complexity for filter coefficients compensation was proposed using the property that speech signal is stationary during a short time period and its effectiveness was verified through experiments using artificial and real speech signals. The proposed adaptive filter reduces the computational complexity for filter coefficients compensation by 95%, and when the filter is applied to the acoustic echo canceller with 1000 taps, the total complexity is reduced by 82%.

Design of the Adaptive Filter with Dynamic Structure for the Biomedical Signal Processing (생체신호처리를 위한 동적 구조 적응필터 설계)

  • 이주원;김광열;이건기
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.5 no.5
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    • pp.848-852
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    • 2001
  • The biomedical signals such as ECG, EMG, EEG, and etc are very Important information to diagnose patients The signal is hard to filter the noise because that is mixed with a lot of noise and biomedical signal has the properties of nonlinear and time-variance. So, we will filter under the measure environment for system or patient. But the general adaptive fillet has brought on the distortion of signal because the adaptive filter adjust the filter coefficient with the fixed order of filter, that filter has the unsuitable order in each other environment. So we propose the dynamic structure adaptive filter that is used for improving that disadvantage. In experiment, we obtain the optimal order of adaptive filter and have food results.

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Enhancement of Noisy Speech by FORWARD/BACKWARD Adaptive Digital Filtering (FORWARD/BACKWARD 적응필터를 이용한 음질향상에 관한 연구)

  • 김제우;은종관
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.5 no.1
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    • pp.17-23
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    • 1986
  • 본 논문에서는 FORWARD/BACKWARD 적응 디지털필터를 이용하여 잡음이 섞인 음성의 음질 을 향상하는 방법에 대해 고찰하였다. 이 알고리즘은 음성신호의상관성을 잘 이용하기 위한 현재의 sample을 예측하기 위해 음성신호의 과거 신호뿐만 아니라 미래의 신호도 사용하였다. 이 결과 이 방법 은 백색잡음뿐만 유색잡음의 제거에도 효과적임을 알 수 있었다. 또, 이 방법을 개선한 modified forward/backward 적응 디지털 필터링 방법을 제시하여 성능 향상을 꾀하엿다. 이 개선된 방법은 비교 적 구조가 간단하면서도 여러 종류의 additive noise 에 대해서 잘 동작하며 기존의 방법에 비하여 약 2 유 정도의 개선된 효과를 가져온다.

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The Separation of NTSC Signal Components by Using Adaptive Selection Method of Horizontal and Vertical Filters (수평 및 수직 필터의 적응적 선택에 의한 NTSC 칼라영상신호의 성분분리)

  • 권병헌;황병원
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.19 no.2
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    • pp.211-224
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    • 1994
  • In this paper, a multi-level adaptive intraframe method has been proposed to separate the luminance and chominance components in NTSC composite signal. The control signals are generated by detecting the vertical correlation and transition in the horizontal and diagonal directions. The chrominance component is adaptively processed through vertical and horizontal filters according to the control signals and the luminance component is processed by subtracting the chrominance component from the composite video signal. The several filters have been used at the sampling rate of four times the color subcarrier frequency and computer simulation and SVP(Serial Video Processing) system have been introduced to compare the performance of the conventional methods and that of proposed one.

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An Acoustic Echo Cancellation Algorithm Using the Correlation of Input Signals and Error Signals (입력신호와 오차신호의 상관도를 이용한 음향반향제거 알고리즘)

  • 류종훈
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1998.08a
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    • pp.432-437
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    • 1998
  • NLMS 알고리즘을 채용한 음향반향제거기는 주변잡음에 대해서 적응필터의 계수가 오조정되어 반향제거기의 성능이 저하된다. 본 논문에서 음향반향제거기의 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 이용해서 주변 잡음신호에 의한 계수 오조정이 작은 적응 알고리즘과 잔여반향을 제거하기 위한 후처리기로 구성된 음향 반향 제거기를 제안한다. 기존의 NLMS 알고리즘이 입력신호의전력으로 적응상수를 정규화하지만 제안하는 알고리즘은 마이크 입력신호와 추정 오차신호의상관도와 입력신호 전력의 합으로 정규화한다. 적응필터가 반향 경로를 추정한 경우, 추정 오차신호에는 근단화자 신호가 대부분을 차지한다. 따라서 근단화자 신호가 있는 경우에는 상관도 값이 커져서 적응 상수가 작아지고 근단화자 신호에 의한 계수의 오조정을 줄일 수 있다. 후처리기도 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 마이크 입력신호의 전력으로 정규화한 값으로 추정 오차신호를 감쇠시킴으로써 근단화자 신호는 감쇠를 적게 하고 잔여반향을 감쇠시킨다. 멀티미디어 PC를 이용한 실험을 통해서 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해서 우수한 성능을 보임을 확인했다.

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One-dimensional and Image Signal Denoising Using an Adaptive Wavelet Shrinkage Filter (적응적 웨이블렛 수축 필터를 이용한 일차원 및 영상 신호의 잡음 제거)

  • Lim, Hyun;Park, Soon-Young;Oh, Il-Whan
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.19 no.4
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    • pp.3-15
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    • 2000
  • In this paper we present a new image denoising filter that can suppress additive noise components while preserving signal components in the wavelet domain. The proposed filter, which we call an adaptive wavelet shrinkage(AWS) filter, is composed of two operators: the wavelet killing operator and the adaptive shrinkage operator. Each operator is selected based on the threshold value which is estimated adaptively by using the local statistics of the wavelet coefficients. In the wavelet killing operation, the small wavelet coefficients below the threshold value are replaced by zero to suppress noise components in the wavelet domain. The adaptive shrinkage operator attenuates noise components from the wavelet components above the threshold value adaptively. The experimental results show that the proposed filter is more effective than the other methods in preserving signal components while suppressing noise.

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An Adaptive RLR L-Filter for Noise Reduction in Images (영상의 잡음 감소를 위한 적응 RLR L-필터)

  • Kim, Soo-Yang;Bae, Sung-Ha
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.12 no.1
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    • pp.26-30
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    • 2009
  • We propose an adaptive Recursive Least Rank(RLR) L-filter which uses an L-estimator in order statistics and is based on rank estimate in robust statistics. The proposed RLR L-filter is a non-linear adaptive filter using non-linear adaptive algorithm and adapts itself to optimal filter in the sense of least dispersion measure of errors with non-homogeneous step size. Therefore the filter may be suitable for applications when the transmission channel is nonlinear channels such as Gaussian noise or impulsive noise, or when the signal is non-stationary such as image signal.

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(A Design of Adaptive Neural Network Filter to Remove the Baseline Wander of ECG) (심전도 신호의 기저선 잡음 제거를 위한 적응 신경망 필터 설계)

  • Lee, Geon-Gi;Kim, Yeong-Il;Lee, Ju-Won;Jo, Won-Rae
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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    • v.39 no.1
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    • pp.76-84
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    • 2002
  • In this paper, it is studied to remove the baseline wander and to minimize the distortion of ST segment in the noise filtering of ECG. In general, the standard filter and adaptive filter are used to remove the baseline wander of the ECG. But the standard filter is limited because the frequency of the baseline signal is variable and the apative filter is difficult to select the reference signal in case of using the adaptive filter. So we proposed a new method of the structure without reference signal using neural networks. To be convinced of the performance of this method, we used ECG data of MIT-BIHs. and obtained the result of the high performance,(-53.3[dB]) than standard filter(-16.3[dB]) and adaptive filter (-44.9[dB]).