본 논문에서는 곱셈연산이 필요치 안은 변형 비적 적응필터(MMADF : Modified Multiplication-free adaptive Filter) 알고리즘을 제안하고 수렴특성을 해석하였다. 제안한 구조는 DPCM(Differential Pulse Code Modulation)과 Sign 알고리듬을 이용한 MADF 구조에서 1차 필터를 첨가한 구조이다. 해석방법은 계수 비정렬벡터와 그 자기상관행렬의 수렴을 유도하였다. 수렴특성을 평가하기 위하여 분할등기(FSE : Fractionally Spaced Equallizer)에 적용하였으며, Sign 알고리듬, MADF 알고리듬, MMADF 알고리듬을 사용하여 정상상태오차와 수렴속도로 특성을 비교평가 하였다. MMADF 알고리듬을 FSE에 적용한 결과 안정된 수렴특성을 나타내었으며, 동일한 정상상태오차를 갖는 조건에서 시뮬레이션한 결과 기존의 Sign 및 MADF 알고리듬에 비해 신호특성 및 수렴속도가 개선 되었다.
A ghost cancelling method using the multiplicationless adaptive multipath channel identification is proposed. The IIR filter and the LMS algorithm are used for ghost cancelling. The coefficients of IIR filter are obtained by multipath channel identification. The LMS algorithm which is simple relatively is used as the adaptive algorithm. An MPS is selected as the reference signal and it is used as the input of the adaptive algorithm for the multipath channel identification. If an MPS is not exist, the horizontal syne, and color burst signal can be used as the reference signal. Improving of accuracy of the ghost cancelling in the presence of the phase variation in the multipath channel, a complex processing are also performed.
본 논문에서는 적응필터를 기반으로 한 웨이브릿 변환 및 서브밴드 필터뱅크를 사용한 능동잡음제거의 모델을 제안한다. 분해 필터뱅크는 입력 및 오차신호를 저주파 및 고주파영역의 QMF 필터뱅크로 분해하며, 각 필터뱅크 에는 dyadic tree 구조를 갖는 웨이브릿 필터를 사용한다. 분해된 입력 및 오차신호는 filtered-X LMS 알고리듬를 사용하여 각 서브밴드의 적응 필터계수를 새롭게 갱신시킨다. 합성 필터뱅크는 그리고 각 서브밴드의 적응필터 출력신호를 합성한 후 완전복원이 되는 광대역의 출력신호를 만든다. 분해 및 합성 필터뱅크는 완전복원을 위하여 공액직교필터를 사용한다. 또한 오차경로의 전달특성을 온라인 추정하기 위한 지연 LMS 알고리듬 모델은 이득과 시간지연인자만을 사용한다. 따라서 제안한 적응 능동잡음제거 모델은 웨이브릿 서브밴드 필터뱅크를 사용하여 계산량과 수렴속도에 유리한 시스템이 되도록 제시한다.
Image processing steps are consist of image acquisition, preprocessing, region, segmentation and recognition. But image corrupted commonly by noise reduction methods, many filters were proposed like mean filter, median filter, weighted median filter, Cheikh filter, and Kyu-cheol lee filter as spatial noise reduction filtering. We propose a new edge detection algorithm so that we find out edge existence and nonexistence. In non-edge area, we selectively apply weighted median filter based upon using information of difference value between weighted median filter's value and center pixel's value. As a result, we finally prove a better performance of noise reduction by applying adaptive weighted median filter and improvement of processing time through using simple algorithm.
적응신호처리 분야에서 LMS 알고리듬은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 알고리듬 성능을 좌우하는 고정된 적응상수를 적절하게 선택해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 적응필터의 참조입력과 에러신호사이의 추정상관을 이용, 매 샘플시간마다 다른 값을 가지는 상관추정 가변스텝사이즈(ECLMS) 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리즘을 적응 다중 노치필터에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 LMS알고리듬과 기존의 가변스텝 사이즈와 비교하여 그 성능이 우수함을 입증한다.
A sliding mode fuzzy control (SMFC) algorithm is applied to design a controller for a benchmark problem on a wind- excited building. The structure is a 76-story concrete office tower with a height of 306 meters, hence the wind resistance characteristics are very important for the serviceability as well as the safety. A control system with an active tuned mass damper is assumed to be installed on the top floor. Since the structural acceleration is measured only at ,limited number of locations without measurement of the wind force, the structure of the conventional continuous sliding mode control may have the feed-back loop only. So, an adaptive least mean squares (LMS) filter is employed in the SMFC algorithm to generate a fictitious feed-forward loop. The adaptive LMS filter is designed based on the information of the stochastic characteristics of the wind velocity along the structure. A numerical study is carried out. and the performance of the present SMFC with the ,adaptive LMS filter is investigated in comparison with those of' other control, of algorithms such as linear quadratic Gaussian control, frequency domain optimal control, quadratic stability control, continuous sliding mode control, and H/sub ∞///sub μ/, control, which were reported by other researchers. The effectiveness of the adaptive LMS filter is also examined. The results indicate that the present algorithm is very efficient .
Inertial Navigation System(INS) can provide the vehicle position and velocity information using inertial sensor outputs without the use of external aids. Unfortunately INS navigation error increases with time due to inertial sensor errors, and therefore it is desirable to combine INS with external aids such as GPS, TACAN, OMEGA, and etc.. In this paper we propose an integration algorithm of commercial GPS/GLONASS and INS where an adaptive filter for signal processing of GPS/GLONASS receiver and the 12th order Kalman filter for aided strapdown INS(SDINS) we employed. Simulation results show that the proposed adaptive filter can effectively remove a randomly occurring abrupt jump due to sudden corruption of the received satellite signal and that the Kalman filter performs satisfactorily.
The convergence analysis of the improved multiplication free adaptive digital filter (IMADF) with a fractionally-spaced equalizer (FSE) to remove the intersymbol interference (ISI) in fast data transmission is presented. The IMADF structure use the one-step predicted filter in the multiplication-free adaptive digital filter (MADF) structure using the DPCM and Sign algorithm. In the experimental results, the IMADF algorithm has reduced the computational complexity by use of only the addition operation without a multiplier. Also, under the condition of identical stationary-state error, it could obtain the stabled convergence characteristic that the IMADF algorithm is almost same as the sign algorithm, but is better than the MADF algorithm. Here, this algorithm has effective characteristics when the correlation of the input signal is highly.
부밴드 구조에서 적응필터에 최대 다위상 분해와 노블아이덴티티를 적용함으로써 전밴드 인접투사 알고리즘은 부밴드 인접투사 알고리즘으로 변환된다. 최대 다위상 분해된 부밴드 인접투사 (Maximally Polyphase Decomposed Subband Affine Projection: MPDSAP) 알고리즘은 각 부밴드의 적응 부필터에서 사용되는 투사차원이 1인 부밴드 인접투사 알고리즘의 특별한 형태다. MPDSAP 알고리즘의 계수갱신식은 NLMS 알고리즘과 유사한 형식을 갖기 때문에 실제 구현관점에서 보다 좋은 알고리즘 선택이 될 수 있다. 본 논문은 MPDSAP 알고리즘의 새로운 통계적 해석을 제시한다. 해석적 모델은 정규직교 분해필터를 갖는 부밴드 구조에서 Autoregressive (AR) 입력과 임의의 적응이득에 대해 유도된다. 정규직교 분해필터에 의한 사전 백색화는 AR 입력과 임의의 적응이득에 대한 MPDSAP 알고리즘의 간단한 해석적 모델의 유도를 가능하게 한다.
본 논문에서는 적응 2차 볼테라 필터를 효율적으로 구현할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 연산량 감소를 위해 제안된 UCFD-SVF는 수렴 성능이 저하되는 단점이 있다. UCFD-SVF의 적응 필터 계수가 적응이 진행되면서 그 에너지가 급격하게 증가하지 않는다는 점을 이용하여 적응 필터 계수를 주기적으로 초기화는 방법을 제안하였다. 또한 일정한 수렴 성능을 보장하기 위해 가변적인 간격으로 적응 필터 계수를 초기화하는 방법을 제안하였고, 비정상 환경에서 우수한 수렴 특성을 가짐을 적응 시스템 확인 응용을 위한 컴퓨터 모의 실험을 통해 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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