This paper presents a new adaptive impulse noise cancelling technique based on the adaptive nonlinear suppressing function. The proposed "adaptive threshold algorithm (ATA)" is controlled by the normalized power prior input data term, and this adaptive threshold makes the cancelling system highly robust against additive impulse noise. For the performance evaluation, we have tested the proposed algorithm with the observed signals simulated in various impulsive noise environments and real EMG signals. As a result the proposed algorithm shows superior performance of 51.7% to the available techniques in the points of SNR and MSE.
A wideband active noise cancelling system involves adaptive filters with hundreds of taps. The computational burden required with these long adaptive filters. This paper presents active noise cancelling system using M-channel QMF filter banks in which the adaptive weights are computed in subbands. The analysis and synthesis filter banks use cosine-modulated pseudo QMF filters. The reference signal for on-line identification of error path transfer characteristics is used to difference signal between the output of adaptive filters and the output of lowpass subband filters. The proposed adaptive subband filter bank suggests robust active noise cancelling system retaining the computational complexity and convergence speed advantaged of subband processing.
Estimation and removal of power line interference in the electrocardiogram using adaptive noise cancelling techniques is presented. The system identification concepts are used to design the noise cancelling filter and the prediction error method is used to adjust filter coefficients. Computer simulation were performed to compare this method with the Lekov's method.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.9
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pp.1699-1701
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2010
The Active Noise Cancelling(ANC) headphone is now becoming commercially available. But it reduces not only noise but also information signals such as speech or some signals including audible information in particular situation. In this paper, we propose an ANC headphone using adaptive beam-forming techniques which cancels signals except the headphone wearer's look direction signal. It enables workers working in noisy condition to talk with their coworkers. Computer simulation is performed to show the effectiveness of a proposed algorithm.
Many kinds of conditioning monitoring technique have been studied, so this study has inverstigated the possibility of checking the trend in the fault diagnosis of ball bearing, one of the elements of rotating machine, by applying the cepstral analyisis method using the adaptive noise cancelling (ANC) method. And computer simulation is conducted in order to verify the usefulness of ANC. The optimal adaptation gain in adaptive filter is estimated, the performance of ANC according to the change of the signal to noise ratio and convergence of least mean square algorithm is considered by simulation. It is verified that cepstral analysis using ANC method is more effective than the conventional cepstral analysis method in bearing fault diagnosis.
This paper proposes a noise cancelling algorithm to remove own-ship noise for a towed array sonar. Extra beamforming is performed using partial channels of the acoustic array to get a reference beam signal robust to the noise bearing. Frequency domain Adaptive Noise Cancelling (ANC) is applied based on Normalized Least Mean Square (NLMS) algorithm using the reference beam. The bearing of own-ship noise is estimated from the coherence between the reference beam and input beam signals. Own-ship noise level is calculated using a beampattern of the noise with estimated steering angle, which prevents loss of a target signal by determining whether to update a filter so that removed signal level does not exceed the estimated noise level. Simulation results show the proposed algorithm maintains its performance when the own-ship gets out off its bearing 40 % more than the conventional algorithm's limit and detects the target even when the frequency of the target signal is same with the frequency of the own-ship signal.
Many kinds of conditioning monitoring technique have been studied, so this study has investigated the possibility of checking the trend in the fault diagnosis of ball bearing, one of the elements of rotating machine, by applying the cepstral analysis method using the adaptive noise cancelling (ANC) method. And computer simulation is conducted in oder to identify obviously the physical meaning of ANC. The optimal adaptation gain in adaptive filter is estimated, the performance of ANC according to the change of the signal to noise ratio and convergence of LMS algorithm is considered by simulation. It is verified that cepstral analysis using ANC method is more effective than the conventional cepstral analysis method in bearing fault diagnosis.
Active noise control(ANC) is an approach to noise reduction in which a secondary noise source destructively interferes with the unwanted noise is introduced. Generally, the performance of ANC is determined how well a secondary noise tracks noises. A secondary noise is generated from the cancelling speaker and a error sensor pick up error signal. The transfer function between the cancelling speaker and the error sensor is not flat and distorts secondary noises. Consequently, the performance of ANC is degraded by the transfer function. In this paper, a single sensor ANC which considers the characteristics of the speaker and the error sensor is proposed. To reduce distortion of secondary noises, the transfer function is estimated by adaptive inverse modelling and the primary noises are estimated by Kalman filter. Experimental results show that the proposed single sensor ANC effectively attenuates noises.
Adaptive noise cancelling using system identification techniques for cancelling power line interference in the electrocardiogram (ECG) is presented. This method is sensitive and self-adjusting to both slow and abrupt changes in the AC interference amplitude and frequency. Computer simulation were done to compare this method with the Lekov's method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.1B
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pp.89-98
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2000
This paper presents an active noise cancelling model using wavelet transform and subband filter banks based on adaptive filter. The analysis filter banks decompose input and error signals into QMF filter banks of lowpass and highpass bands. Each filter bank uses wavelet filter with dyadic tree structure. The decomposed input and error signals are iterated by adaptive filter coefficients of each subband using filtered-X LMS algorithm. The synthesis filter banks make output signal of wideband with perfect reconstruction to prepare adaptive filter output signals of each subband. The analysis and synthesis niter hants use conjugate quadrature filters for Pefect reconstruction. Also, The delayed LMS algorithm model for on-line identification of error path transfer characteristics is used gain and acoustic time delay factors. The proposed adaptive active noise cancelling modelis suggested by system retaining the computational and convergence speed advantage using wavelet subband filter banks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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