이 논문에서는, 잡음환경에서의 음성 향상을 위해서 일반적인 주파수 차감법에 기반한 새로운 형태의 방법을 제안한다. 기존의 방법들이 각각의 주파수 성분에 대해 잡음 및 음성스펙트럼을 추정하는데 비해, 본 논문에서는 주파수 대역을 여러 개의 서브밴드로 대역을 나누어 각각의 서브밴드에 대해서 잡음 및 음성의 스펙트럼을 추정한다. 본 논문에서는 잡음 스펙트럼을 추정하기 위하여 최소추적(Minima Tracking) 방법을 선택하였고, 필터링 방법으로는 스펙트럼 차감법에 기반한 Mel-Scaled 필터뱅크를 이용한 새로운 방법을 제안하였다. 모의실험결과, 기존의 방법들에 비해 음성구간에서의 SNR의 향상정도는 입력 SNR이 -10∼4dB의 범위에서 향상된 결과를 얻었다. 또한 전 구간에 대해서도 다른 알고리즘들 보다 향상된 결과를 얻었다.
웨이브렛 변환(Wavelet Transform)은 시간영역과 주파수영역에서 동시에 분석이 가능하고 불연속적인 자료를 분석하는데 유리하기 때문에 그동안 영상을 처리하고 분석하는데 널리 이용되어 왔다. Discrete Wavelet Transform(DWT)는 주어진 영상에서 특성 정보는 유지하면서 다른 여러 종류의 계수로 분해 할 수 있게 해주기 때문에, 계수에 임계치를 적용해 고주파 성분을 제거하면 잡음을 줄일 수 있다. Stationary Wavelet Transform(SWT)는 DWT에서 다운샘플링에 의해 발생하는 문제점을 해결하기 위한 변환방법으로 잡음제거에 DWT보다 효과적이라고 알려져 있다. 이 연구에서는 DWT와 SWT에 의한 필터링을 광학영상과 레이더 영상에 적용하여 보고, 기존의 필터링 기법과 그 결과를 비교하였다. 그 결과 SWT에 의한 방법이 경계성분은 보존하면서 잡음을 가장 효과적으로 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 협소한 갭이 있는 마이크로스트립 링의 특성을 분석하였으며, 이를 주파수가변(tunable) 마이크로파 밴드갭(Microwave bandgap:MBG) 구조로 제안하였다. 마이크로파 밴드갭(MBG)의 중심주파수는 링의 반지름에 의해 결정되었으며 링 공진기의 홀수 모드에 해당하는 주파수영역에서만 저지대역이 존재하였다. 제안된 마이크로스트립 MBG 링에서 저지대역은 링에 있는 협소한 갭에서 전자기파의 반사로 인해 형성되며 갭 사이에 부착한 리액티브 성분의 값을 변화시킴으로써 저지대역이 형성되는 영역을 결정 할 수 있다. 갭 사이에 부착한 캐패시터는 저지대역의 중심주파수를 낮은 주파수영역으로 이동시켰고 인덕터는 저지대역의 중심주파수를 높은 주파수영역으로 이동시키는 결과를 보였다. 이렇게 갭 사이에 배랙터(varactor)를 부착한 마이크로스트립 MBG 링은 마이크로파 스위치로 유용하게 사용 할 수 있을 것이다.
포항가속기 연구소의 선형가속기에는 22개의 솔레노이드 전자석, 16개의 사극전자석 그리고 전자빔의 궤도 조절을 위한 16개의 2극 전자석이 있다. 선형가속기의 빔을 저장링으로 공급해주는 빔 전송선에는 22개의 사극전자석과 13개의 빔 궤도 조절용 이극 전자석이 있다. 전자빔의 정밀 제어를 위하여 전자석의 전원장치는 출력전류 분해능은 16bit 이상이고 출력전류의 안정도는 최대출력에 대하여 ${\pm}50ppm$ 이하의 고정밀 고안정도가 요구된다. 이를 위하여 풀-브릿지 4상한 DC/DC 컨버터를 이용한 전자석전원장치를 개발 하였다. 전원장치의 입력전압 직류 40V이고 출력전류는 단방향 전원장치는 최대 50A/50V 이고 양방향 전원장치는 ${\pm}20A/20V$이다. 스위칭 주파수는 50 kHz이다. 전원장치의 출력부에 필터가 없으면 출력전류에는 스윗칭과 관련된 주파수 성분이 포함 되고 전자빔은 이들 주파수 성분에 대하여 영향을 받게 된다. 이러한 이유로 출력 필터의 cut-off 주파수는 5 kHz 이하가 되어야 한다. 본 논문에서는 고정밀 고안정 스윗칭 전자석전원장치를 위한 출력필터의 설계, 제작 그리고 이를 적용한 전자석전원장치에 대하여 논의 하고자 한다.
적응 필터링 기법은 시간에 따라 신호의 통계적 특성이 변화한때 많이 응용되는 신호처리의 분야이다. 적응필터의 성능 평가는 보통 구조의 복잡도 (complexity), 수렴 속도 (convergence speed) 및 오조정 (misadjustment)을 가지고 평가한다. 적응 필터의 실시간 구현을 위해서는 구조가 간단해야 피고 수렴속도는 빨라야 한다. 본 연구에서는 수렴속도 향상을 위해 변환 평면에서의 적응 필터링 기법에 대해 제안하였다. 먼저 CZT (Chirp Z-Transform)의 주파수 확대해석하는 특성과 DCT (Discrete Cosine Transform)의 실수연산 특성을 모두 가지는 CDCT (Chirp Discrete Cosine Transform)을 제안하였고, 이를 이용한 CDCTLMS (Chirp Discrete Cosine Transform LMS)을 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 NLMS (normalized least mean square)알고리즘과 대표적인 변환평면 적응 필터링 방법인 DCTLMS (discrete cosine transform LMS) 알고리즘과의 학습곡선 (loaming curve)의 비교를 통하여 우수함을 입증하였으며 실제 초음파 신호처리에의 응용을 보였다.
한 쌍의 주파수 영역 적응 디지탈 필터를 이용하여 두 신호간의 magnitude squared coherence(MSC) 함수를 추정하는 방법을 제안하였다. 이와 같은 방법은 시간 영역에서 한 쌍의 적응디지탈 필터를 이용하는 LMS-MSC(least mean square-MSC)알고리즘에 비하여 적은 양의 계산으로 MSC 함수를 구할 수 있다. MSC함수 추정을 위하여 대표적인 주파수 영역 적응 필터링 알고리즘인 CFLMS(constrained frequency-domain LMS)와 UFLMS (unconstrained frequency-domain LMS)알고리즘을 사용하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 LMS-MSC 알고리즘과 성능을 비교하였다.
적응 LMS 알고리즘은 그 구조적 간결성으로 인해 많은 방면엣 활용되어 오고 있다. 이 논문에서는 입력 신호를 임의의 대역폭을 가진 서브밴드로 분할하여 처리한다. 각 서브밴드엣 신호의 동적범위가 줄어들 수 있으며 각 대역에서 독립적으로 수행되는 적응 필터링은 이로 인해 기존의 LMS 필터링보다 빠른 수렴 속도를 얻을 수 있다. 각 대역에서의 적응 필터링은 DCT 변환을 잉용하여 입력 신호의 백색화후 수행되며 이에 따라 탭입력 공분산 행렬의 고유치 분포율이 작아져 빠른 수렴 속도를 얻게 된다. 최종적으로, 각 서브밴드에서 필터링된 출력신호는 전 대역에 걸쳐 주파수 성분을 가지도록 합성 과정을 거쳐야 한다. 이 과정에서 웨이브렛 필터 뱅크는 스펙트럼 상에 간섭이 없는 완벽한 신호 복원을 가능하게 한다. 전산 모의 실험에서 가산성 백색 잡음이 가해진 음성신호 입력의 경우 제안된 알고리즘은 신호대 잡음비가 높아질수록 기존의 정규화 LMS(normalized LMS)보다 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 코히런트하게 결합되는 폴리머 마이크로링 공진기를 이용한 광학적 방식의 마이크로웨이브 대역통과 필터를 제안하고 구현하였다. 제안된 소자는 소형이며 구조가 간단하고, 열광학 및 전기광학 효과를 통한 중심주파수 변화가 용이하고, 그리고 다른 전기소자나 광소자와의 집적성 등이 뛰어나다. 특히, 이 공진기는 마이크로웨이브 신호를 수반하는 광신호를 효과적으로 필터링하기 위해 아주 작은 대역폭을 갖도록 설계되었다. 본 논문에서는 한 개의 링과 두 개의 링으로 구성된 공진기를 각각 제작하여 특성을 확인하였다. 링 공진기의 측정된 전달 특성을 이론적으로 fitting하였으며, 이로부터 제안된 마이크로웨이브 필터의 특성을 정확하게 예측하였다. 공진기의 링 수가 증가할수록 대역폭은 감소하고 롤오(roll-off) 특성이 향상되며 대역 소멸비가 증가함을 알 수 있었다. 측정된 대역통과 필터의 중심주파수는 $\~10GHz$였고 3-dB 대역폭은 $\~0GHz$였다. 그리고 Q값(quality factor)은 $\~10$이었고 통과대역의 소멸비는 약 25dB였다.
EMD(Empirical mode decomposition) 방법은 시간-주파수 분석의 새로운 방법으로 적응적이며 효율적으로 신호를 분해한다. EMD는 신호 그 자체에 의해 정의된 IMFs(Intrinsic mode functions)로 명명되는 함수의 집합으로 분해되며, 분해된 IMFs는 원신호의 고유한 속성을 보존하므로 기저함수 및 필터로 사용될 수 있다. EMD 방법에 의한 분해는 신호의 지역적인 시간 스케일 특성에 기반을 두고 있으므로 비선형(non-linear) 비정상(non-stationary) 신호처리에 적합하며 ECG와 같은 생체 신호처리에 유용하다. 본 논문은 EMD 방법을 이용하여 ECG 신호를 분해하고 분해된 신호의 특성을 이용하여 잡음 제거 필터를 구현하였다. 전통적인 저주파 필터가 퓨리에 변환을 이용하여 주파수 영역에서 신호를 해석하는 것과 달리 EMD 방법은 시간 영역에서 필터링하여 신호의 속성을 유지한다. 영상 향상의 정도를 측정하기 위한 PRMD와 SSR 평가지수를 사용하여 제안된 기법과 전통적인 저주파 필터의 결과를 비교 제시하였다.
본 논문에서는 군사 훈련 및 교육에 사용될 수 있는 시뮬레이션에 사용될 수 있는 음원 파일들을 주파수 별로 분리하고 각 대역 별로 필터링해 사용하는 방법을 제안한다. 주파수 별 분리를 위해 Wavelet 분석을 통하여 주파수를 단계별로 분리하고 변환하여 각 분리된 주파수별 잡음제거를 한다. 이와 같은 작업이 이루어 질 수 있는 관련 저작도구를 구현 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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