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.
광대역 능동소음제거는 수 백개의 적응필터 텝 수를 갖는다. 탭 수가 긴 적응필터는 많은 계산량이 요구된다. 본 논문에서는 적응 계수벡터가 서브밴드로 계산되는 M-채널 QMF 펼터뱅크를 이용한 능동소음제거 시스템올 제안한다. 분해 필터뱅크와 합성 펼터뱅크는 cosine-modulated pseudo QMF 펼터를 사용한다. 오차경로의 전달특성을 온라인 인식하기 위한 기준신호는 적응필터의 출력신호와 저주파 대역의 서브 밴드 출력신호와의 차신호를 사용한다. 따라서 본 논문의 능동소음제거기는 계산량이 적고, 수렴속도가 빠른 견실한 시스템이 되도록 제안한다.
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 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.
본 논문에서는 예인선배열에 수신되는 자함 소음을 제거하기 위한 소음 제거 기법을 제안한다. 자함 위치에 강인한 소음 기준 신호를 얻기 위하여 선배열의 일부 음향센서로 별도의 조향 빔을 형성한다. 이를 활용하여 Normalized Least Mean Square(NLMS) 적응 필터 기반의 주파수 영역 소음 제거 기법을 적용하였다. 생성한 기준신호와 입력 신호의 상관도를 이용하여 자함 소음 발생 방위를 산출하였으며, 해당 소음 방위로 입사된 소음의 빔패턴을 산출하였다. 소음 빔패턴을 이용해 자함 소음 준위를 추정하여 제거된 소음 성분이 추정 소음 준위를 초과하지 않도록 필터 갱신 여부를 결정함으로써 소음 제거 과정에서 표적신호가 소실되지 않도록 하였다. 모의신호를 이용한 실험을 통하여 동일한 방향에서 자함 기준 신호를 획득할 때 본 논문에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 자함 방위가 약 40 % 벗어나더라도 자함 소음 제거 성능이 유지됨을 확인하였으며, 자함 소음과 표적 소음의 주파수가 동일하게 수신될 경우에도 기존 기법과 달리 표적 신호를 탐지 가능함을 확인하였다.
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.
능동소음제어는 원치 않는 소음에 대하여 2차 소음으로 상쇄 간섭을 발생시켜 소음을 제거하는 방법이다. 일반적으로 능동소음제어기의 성능은 2차 소음이 주 소음을 얼마나 잘 추정하는가에 따라 결정된다. 2차 소음은 스피커를 통해 발생되며 마이크를 통해 오차 신호를 수음한다. 일반적으로 스피커와 마이크의 전달특성은 이상적이지 못하기 때문에 신호를 왜곡시켜 능동소음제어기의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 스피커와 마이크의 전달특성을 고려한 단일센서 능동소음제어기를 제안한다. 스피커와 마이크의 전달특성에 의한 2차 소음의 왜곡을 줄이기 위하여 적응 역모델링 기법으로 전달 특성을 추정하고 주 소음은 Kalman필터를 이용하여 추정한다. 실험을 통하여 제안하는 단일센서 능동소음제어기가 효과적으로 소음을 감쇠시킴을 보인다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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