In this paper, an optimal FIR (Finite-Impulse-Response) filter is proposed for discrete time-varying state-space models. The proposed filter estimates the current state using measured output samples on the recent time horizon so that the variance of the estimation error is minimized. It is designed to be linear, unbiased, with an FIR structure, and is independent of any state information. Due to its FIR structure, the proposed filter is believed to be robust for modeling uncertainty or numerical errors than other IIR filters, such as the Kalman filter. For a general system with system and measurement noise, the proposed filter is derived without any artificial assumptions such as the nonsingular assumption of the system matrix A and any infinite covariance of the initial state. A numerical example show that the proposed FIR filter has better performance than the Kalman filter based on the IIR (Infinite- Impulse-Response) structure when modeling uncertainties exist.
In this paper, a new multirate optimal finite impulse response (FIR) filter is proposed for the signal reconstruction in the nosy filter bank systems. The multirate optimal FIR filter replaces the conventional synthesis filters and the Kalman synthesis filter. First, the generic linear model is derived from the multirate state space model for an autoregressive (AR)input signal. Second, the multirate optimal FIR filter is derived from the multirate generic linear model using the minimum variance criterion. This paper also provides numerical examples and results. The simulation results illustrate that the performance is improved compared with conventional synthesis filters and the proposed filter has advantages over the Kalman synthesis filter.
Circulant Matrix Factorization (CMF)는 covariance 행렬의 spectral factorization된 결과를 얻을 수 있다. 우리는 얻어진 결과를 가지고 일반적으로 잘 알려진 방법인 Schur algorithm을 이용하여 finite impulse response(FIR)와 infinite impulse response (IIR) lattice 필터를 설계하는 방법을 제안하였다. CMF는 기존에 많이 사용되는 root finding을 사용하지 않고 covariance polynomial로부터 minimum phase 특성을 가지는 polynomial을 얻는데 유용한 방법이다. 그리고 Schur algorithm은 toeplitz matrix를 빠르게 Cholesky factorization하기 위한 방법으로 이 방법을 이용하면 FIR/IIR lattice 필터의 계수를 쉽게 찾아낼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 방법들을 이용하여 FIR과 IIR lattice 필터의 설계의 계산적인 예제를 제시했으며, 제안된 방법과 다른 기존에 제시되었던 방법 (polynomial root finding과 cepstral deconvolution)들과 성능을 비교 평가하였다.
In this paper, a finite impulse response (FIR) filter is proposed for discrete-time nonlinear systems. The proposed filter is designed by combining the estimate of the perturbation state and nominal state. The perturbation state is estimated by adapting the optimal time-varying FIR filter for the linearized perturbation model and the nominal state is directly obtained from the nonlinear nominal trajectory model. Since the FIR structured estimators use the finite horizon information on the most recent time interval, the proposed extended FIR filter satisfies the bounded input/bounded output (BIBO) stability, which can't be obtained from infinite impulse response (IIR) estimators. Thus, it can be expected that the proposed extended FIR filter is more robust than IIR structured estimators such as an extended Kalman filter for the round-of errors and the uncertainties from unknown initial states and uncertain system model parameters. The simulation results show that the proposed filter has better performance than the extended Kalman filter (EKF) in both robustness and fast convergency.
현대산업사회의 발전에 따라 신호처리 분야 중 디지털필터의 사용은 급격히 증가하고 있으며, 특히 디지털 영상처리, 디지털 음성처리, CATV 및 각종 통신 분야 등에서 카메라의 Detail processor, Y/C separator, Ghost제거 필터, 표준변환기(NTSC-PAL), Noise reducer 등으로 많이 사용되고 있다. 이러한 디지털필터에는 일반적으로 IIR(infinite impulse response)과 FIR(finite impulse response) 필터가 있으며, 본 논문에서는 구현이 용이하고 선형위상특성을 갖는 FIR 디지털필터를 설계하였다. FIR 디지털필터 설계에 있어서 통과대역의 차단주파수 부근에서 깁스(gibbs) 현상에 의해 생긴 리플을 완화하기 위해 window함수를 사용한다. 그러나, 기존의 window는 고정된 값으로 되어 있으므로 설계목적에 적합한 window함수를 선택함에 있어 다소 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 설계목적에 따라 서 융통성있게 선택이 가능한 파라메터를 부가한 변형된 Hanning window를 설계하였으며, 타당성을 입증하기 위해 디지털필터를 설계하여 기존의 Hamming, Hanning, Blackman, Kaiser window와 비교하였으며, 판단기준으로 peak side-lobe와 천이특성 등을 사용하였다.
현대 사회가 방대한 양의 정보에 대한 획득, 저장 및 전송의 과정을 필요로 함에 따라, 신호처리의 중요성이 증가하고 있으며, 영상과 같은 2차원 신호에 대해서 다양한 형태의 디지털 필터가 설계되어 사용되고 있다. 이러한 디지털 필터에는 IIR(infinite impulse response) 필터와 FIR(finite impulse response) 필터가 있으며, 특히 구현이 용이하고 선형위상특성과 안정성을 가지는 FIR 필터가 많은 분야에서 적용되고 있다. 또한 FIR 필터의 설계에 있어서 통과대역과 저지대역에서의 평탄 특성은 중요한 요소이다. 본 논문에서는 Bernstein 다항식을 이용하여 2차원 Circular FIR 저역통과 필터를 설계하였으며, 통과대역과 저지대역에서 평탄한 특성을 나타내도록 하였다. 그리고 설계된 필터를 시뮬레이션하기 위해, AWGN이 중첩된 테스트 영상을 사용하였으며, 필터링 결과를 기존의 방법들과 비교하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제4권2호
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pp.138-144
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2015
Digital filters are extensively used in the world of communication. In order to design a digital finite impulse response (FIR) filter that satisfies all the required conditions is challenging. In this paper, design techniques of digital low pass FIR filters using Rectangular window method, Hamming window, Hanning window, and Optimal Parks McClellan method are presented. The stability, number of components required and filter coefficients are demonstrated for different design techniques. It is demonstrated that filter design using hamming window is comparatively better than rectangular and hanning window though the components required for all of the windowing technique are same, hamming shows higher stability. The stability is shown with the help of magnitude and phase spectrum of each window. Simulation is carried out using MATLAB and comparisons are made entirely based on the output of the simulation.
디지털 위상 고정 루프는 디지털 위상 검출기, 디지털 루프 필터, 디지털 제어 발진기, 분배기 등으로 이루어진 일반적인 회로로 전기 및 회로 분야 등 다양한 분야에서 널리 사용된다. 디지털 위상 고정 루프의 성능 향상을 위해 다양한 수학적인 알고리즘 등을 활용한 상태 추정기가 사용된다. 전통적인 상태 추정기로는 무한 임펄스 응답 상태 추정기의 칼만 필터를 활용해왔으며, 무한 임펄스 응답 상태 추정기 기반 디지털 위상 고정 루프는 초기값의 부정확성, 모델 오차, 다양한 외란 등의 예상치 못한 상황에서 급격한 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 디지털 위상 고정 루프를 설계하기 위해 2계층 Frobenius norm 기반 유한 임펄스 상태 추정기를 제안한다. 제안한 상태 추정기는 첫 번째 층의 추정 상태를 이용하여 두 번째 층에서 상태 추정을 하는데, 이때 첫 번째 층의 추정 상태와 누적된 측정값과 결합하여 설계하였다. 새로운 유한 임펄스 응답 상태 추정기 기반 디지털 위상 동기 루프의 강인한 성능을 검증하기 위해 잡음 공분산 정보가 부정확한 상황에서 무한 임펄스 응답 상태 추정기와 비교하여 시뮬레이션을 수행하였다.
Circulant Matrix Factorization (CMF)는 covariance 행렬의 spectral factorization된 결과를 얻을 수 있다. 우리는 얻어진 결과를 가지고 일반적으로 잘 알려진 방법인 Schur algorithm을 이용하여 finite impulse response (FIR)차 infinite impulse response (IIR) lattice 필터를 설계하는 방법을 제안하였다. CMF는 기존에 많이 사용되는 root finding을 사용하지 않고 covariance Polynomial로부터 minimum phase 특성을 가지는 polynomial을 얻는데 유용한 방법이다. 그리고 Schur algorithm은 toeplitz matrix를 빠르게 Cholesky factorization하기 위한 방법으로 이 방법을 이용하면 FIR/IIR lattice 필터의 계수를 쉽게 찾아낼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 방법들을 이용하여 FIR과 IIR lattice 필터의 설계의 계산적인 예제를 제시했으며, 제안된 방법과 다른 기존에 제시되었던 방법 (polynomial root finding과 cepstral deconvolution)들과 성능을 비교 평가하였다.
For a lightly damped system, IIR based filter can have better performance than FIR filter as an adaptive filter in ANC algorithm. IIR based filter which has an infinite impulse response can model a lightly damped acoustic system with a small number of weights compared that of FIR filter and has no nonlinearity and instability problems on weight updating process which are associated to the conventional IIR filters. There are, however, some drawbacks such as design parameters to be determined earlier to get better performance and much increased computational power especially in the presence of error path. In this study, base filter parameters are determined in systematic manner, with the knowledge of the nominal impulse response of the system which should be identified, by Prony's method. Three methods reducing the computational load are proposed and their performance and application limits are discussed. Simulation and experimental results demonstrate the feasibility of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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