최근 들어 초고속 정보통신기기 소자와 디지털 신호처리 기술에 힘입어 적응잡음제거 기술이 비약적인 발전을 이룩하게 되었다. 그러나 실제로 적응잡음제거, 에코제거 등의 여러 응용에서 만족할 만한 결과를 얻기 위해서는 수천이 넘는 적응필터계수가 요구된다. 계수의 수가 많은 적응 FIR 필터의 복잡한 계산 량을 줄이고 빠른 수렴을 얻기 위한 시도로 본 연구에서는 주파수영역 적응필터와 다중지연 주파수영역 적응필터 알고리즘을 실시간 처리 관점에서 서로 비교하였다. 긴 탭의 주파수영역 적응필터에서 발생하는 시간지연은 다중지연 주파수영역 적응필터를 적용하여 개선하려다. 또한 일반 적응잡음제거환경과 Cross talk 환경에 주파수영역 적응필터을 적용하여 그 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 dSPACE 1103 보드를 통하여 확인하였다
본 논문에서는 여러 개의 참고입력을 사용하는 기존의 주파수 영역 협대역 잡음 제거기의 성능이 참고신호에 포함된 협대역 성분과 광대역 방해 신호에 의해 결정됨을 보였다. 또한 기존의 협대역 잡음 제거기 보다 효율적이고 빠른 수렴 속도를 얻기 위해 주신호와 참고신호들의 MSC(Magnitude Squared Coherence)를 사용하여 참고신호의 SNR을 측정하고, 이를 바탕으로 적응 필터의 갱신 여부를 결정하는 새로운 협대역 적응 잡음 제거 기법을 제안하였다. 수식적 분석을 통하여 광대역 방해 신호의 영향을 분석하였으며, 제안한 기법이 기존 기법보다 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
주파수 영역에서의 적응 신호처리는 입력의 자기 상관 행렬에 이산 퓨리에 변환(DFT Discrete Fourier Transform)을 이용할 때 거의 대각선화 되는 특성으로 인해 시간영역 적응필터보다 주파수 영역 적응 필터가 빠르게 적응한다. 본 논문에서는 변형된 이산 퓨리에 변환(MDFT: modified DFT)을 이용하여 주파수 영역 적응 필터를 설계함으로써 안정한 수렴 속도를 갖는 잡음 제거 시스템을 제안한다. 제안한 구조는 MDFT를 이용하여 연산수를 최소화하며, 안정한 수렴을 유지하면서 블록 없는 처리를 할 수 있고, 최적의 수렴 속도를 위해 입력 자기 상관 행렬에 MDFT를 사용해 근사적으로 대각화 시키고 시간적으로 변하는 스텝 크기를 정규화 하는 고속 적응 잡음 제거(HANR: high speed adaptive noise reduction) 알고리즘이다. HANR 알고리즘을 적용한 필터는 DFT변환법을 사용한 LMS방법(non-proposed)보다 30%정도의 속도 개선이 있다.
CCD 카메라를 이용해 영상을 취득하는 과정에서 조도가 낮을 경우, 자동이득제어(AGC)를 사용하여 자동적으로 부족한 출력 신호를 증폭하게 된다. 이 과정에서 신호와 함께 잡음도 함께 증폭하게 된다. 따라서 저조도 상황에서 취득한 영상은 잡음이 매우 강하여 기존의 방법으로는 잡음을 효과적으로 제거하기 어렵다. 본 논문에서는 잡음의 정도가 심한 저조도 영상의 잡음제거를 위하여 중심화소와 주변영역을 주파수 영역으로 변환하여, 신호 및 잡음의 주파수 특성에 따라 적응적으로 잡음제거를 수행하는 잡음제거 기술을 제안한다. 이러한 주파수 대역 별 특성의 차이를 비교하여 영상의 특징에 따른 적응적인 잡음제거를 수행하여 저조도 환경 영상의 화질을 개선하였다.
스퀴드 자력계는 외부의 배경잡음원에 대해서 매우 민감하므로 뇌자도 신호 측정을 목적으로 하는 미세 자기신호 측정에서는 배경자기잡음을 충분히 제거해야 한다. 배경잡음 제거에 일반적으로 사용되는 소프트웨어적 방법으로는 합성 미분계 및 적응필터 방법이 있다. 본 논문에서는 뇌자도 측정용으로 개발한 37채널 스퀴드 자력계에서 합성 미분계 적응필터 및 주파수 영역 적응필터를 적용하여 각각의 배경잡음 제거 효과 및 각 방법의 장단점을 살펴보고, 임상 뇌자도 측정시 상기 방법들의 선택적 적용에 관하여 논의한다
본 논문은 다양한 영상 획득 과정에서 발생하는 에일리어싱 성분과 잡음을 동시에 제거하기 위하여 공간-주파수 분석 기반사전 학습(dictionary learning)을 사용한 방향 적응적 영상 개선 알고리듬을 제안한다. 제안된 기술은 i) 학습된 사전과 결합된 웨이블릿-푸리에 변환을 이용하여 에일리어싱 및 잡음 영역을 검출하는 단계와, ii) 검출된 영역에서 방향 적응적 계수 축소기법을 이용하여 에일리어싱을 제거하는 동시에 잡음을 억제하는 단계로 구성된다. 제안한 방법은 공간-주파수 성분을 동시에 분석하여 특정 위치와 특정 주파수 성분을 선택적으로 제거하기 때문에, 검출된 영역에서 에지 성분을 보존하면서 에일리어싱 제거와 잡음 억제를 가능하게 한다. 실험 결과를 근거로 제안된 방법은 기존 알고리듬들과 비교할 때 주요 고주파 성분들의 억제 및 아티펙트 발생을 최소화하며 에일리어싱과 잡음을 제거함으로써 디지털 영상의 리샘플링, 초고해상도 영상 생성, 로봇비전 등과 같은 다양한 영상 획득 장치에 적용될 수 있다.
빠른 수렴속도를 얻기 위해서 LS(Least Square)에 기초한 적응 알고리즘에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 수렴속도의 향상 그리고 계산량의 감소를 위하여 웨이브렛 기반 적응알고리즘을 제안하고, 음성신호의 특성에 따라서 두 가지 구조의 형태로 적응잡음 제거기에 적용시켰다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 기존의 시간영역 적응알고리즘, 주파수영역 적응알고리즘 그리고 제안한 알고리즘을 적응잡음제거기에 적용하여 비교하였다. 그 결과 제안한 알고리즘은 음성을 사용하는 적응신호처리 분야에 적합하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 보청기의 음향궤환 및 장음을 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 궤환신호를 제거하기 위한 궤환제거기와 잡음신호를 감소시키기 위한 잡음제거기를 결합한 구조로 구성된다. 여기서 궤환제거기는 일반적인 적응 FIR 필터를 사용하여 구현하고 잡음제거기는 Wiener 해법을 이용하여 주파수 영역에서 구현한다. 이 잡음제거는 각 신호들의 전력 스펙트럼 밀도를 구하여 전달함수를 표현하는 것으로 이루어진다. 본 연구에서 제안한 궤환 및 잡음제거기의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 적응 알고리즘을 사용하면 경로이득 0dB에서 기존의 알고리즘을 사용하는 경우보다 평균 10.85dB의 출력 SNR, 경로이득 6dB에서 평균 11.04dB의 출력 SNR을 향상시킬 수 있는 것으로 확인하였다.
독립성분분석을 사용한 암묵신호분리의 성능은 잔향이 존재하는 환경에서 잔류 누설 성분 (cross-talk) 때문에 현저히 저하된다. 본 논문에서는 잔류 누설 성분을 제거하기 위한 후처리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 주파수 영역에서의 변형된 NLMS(normalized least mean square) 필터를 사용하며 필터의 역할은 잔류 누설 성분을 유발하는 누설 경로를 추정하는 데 있다. 특정 채널에서 잔류하는 누설 성분은 상대 채널의 직접 성분에 해당되므로 관측되는 상대 채널의 입력신호를 이용하여 누설 경로를 추정할 수 있다. 변형된 NLMS 필터는 필터 입력 신호의 전력과 추정 오차 신호의 전력을 함께 고려하여 정규화한다. 특정 채널의 직접 신호 성분은 적응 필터에서 잡음처럼 동작하여 결국 적응필터가 오조정되기 때문에 제안하는 방법을 통해 적응필터의 오조정을 방지할 수 있다. 음성 신호를 사용한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 방법이 후처리를 사용하지 않은 경우에 비해 잡음 제거 성능(NRR)이 약 3dB 정도 개선되는 것을 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 모바일 환경에서 dual microphone을 이용하여 배경 잡음을 효율적으로 제거하는 방법을 제안한다. 참조 마이크와 주 입력 마이크로부터 측정된 신호를 각각 FDAF의 참조신호와 주 입력 신호로 하여 잡음 제거를 수행한 뒤에 MMSE-LSA를 이용하여 잔여 잡음 및 배경 잡음을 추정하여 제거 한다. 이때 일관성 있는 잡음 제거 성능을 위해 두 마이크 신호의 PLD를 이용한 VAD 결과를 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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