The purpose of this present experiments was to simulate the Active noise control system using MATLAB Tool kit. The Least-Mean-Square algorithm is the most applicable one to optimize the ANC systems, even it has tight limitation. This paper shows the influence of choosing step size to the performance of the LMS adaptive filters. In addition to the simulation, this paper describes the method to design the filtered LMS algorithm to get the better performance in Active noise control. It contains the secondary-path modeling to realize the real Active noise control system in the requesting fields.
이 논문에서는 임의의 시스템 동정에 사용되는 적응필터의 계수를 최적화시키는 방법으로 광범위하게 사용되어지고 있는 기존의 적응 알고리즘인 Least Mean Square(LMS)방법과 최근들어 다양한 최적화 문제에 응용되고 있는 유전자 알고리즘(GA)을 합성한 하이브리드 형태의 적응 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘은 TIR 필터를 설계하는데 있어, 경사하강법의 개념을 사용함으로써 야기되는 지역 수렴문제의 단점을 보완하기 위해, 미분과 같은 결정론적인 규칙없이 단지 확률적인 연산자만으로 진행하는 유전자 알고리즘을 이용한다. 그리고 유전자 알고리즘에 있어서 확률적인 연산을 사용함으로써 발생하는 많은 계산량과 느린 수렴속도 문제를 LMS의 경사하강법을 이용하여 보완한다. 이처럼 유전자 알고리즘이 지닌 장점과 LMS 알고리즘이 갖는 장점을 이용하여 각 알고리즘이 지니는 단점을 서로 보완함으로써 알고리즘의 성능을 향상시키고 이 향상된 알고리즘을 이용하여 최적 필터계수를 찾는다 이렇게 얻은 필터계수값을 이용하여 적응 필터의 성능을 확인 평가한다.
The objective of this paper is to increase the performance by selecting the optimal value in outputs of two algorithms that are Generlized-Lagrange and LMS(Least Mean Square). This paper presents superior performance by mixed two of conventional algorithm arbitrary. Based on the analysis from various simulation, it is observed that proposed method is better performance in terms of practical WLL(Wireless Local Loop) environment.
본 논문에서는 Blind 채널 등화를 위한 error feedback 필터를 갖는 Decision Feedback Equalizer(DFE) 구조의 등화기를 설계하였다. 제안하는 등화기는 Least Mean Square(LMS) 알고리즘과 Multi-Modulus Agorithm(MMA)을 이용하였으며 64/256 QAM을 위해 설계되었다. 기존의 MMA 등화기는 두개의 transversal 필터를 이용하거나 feedforward와 feedback 필터를 이용하는 반면에 제안하는 등화기는 feedforward와 feedback 그리고 error feedback 필터를 사용하여 채널 적응 성능을 향상시켰으며 탭 수를 감소시켰다. 제안하는 구조는 $SPW^{TM}$ 툴을 이용 시뮬레이션을 수행하여 성능을 개선시킬 수 있었다. 그리고 VHDL을 이용해 시뮬레이션을 수행하였으며 논리 합성은 0.25um 셀 라이브러리를 이용하였다. 설계한 등화기는 약 19만 게이트 수와 15MHz의 동작속도를 보였다 또한 FPGA 칩을 내장한 이뮬레이션 보드를 사용하여 성능 검증을 수행하였다.
본 논문에서는 그레인 잡음을 제거하기 위해서 웨이브렛 변환(wavelet transform)에 근간을 둔 웨이브렛 적응 필터(WLMS adaptive filter : Wavelet domain Least Mean Square adaptive filter)를 사용하였다. 보통 그레인 잡음은 고온의 환경에서 금속의 결정구조가 변화함에 따라 발생된다. 웨이브렛 평면에서의 적응 필터링은 필터의 입력신호를 직교 변환하여 입력으로 이용함으로써 수렴 속도를 향상시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 적응 필터의 기준 입력 신호는 원시 입력 신호를 지연시킨 신호를 이용하였으며, 적응 필터의 출력은 다시 CA-CFAR(Cell Average - Constant False Alarm Rate) 임계 추정기(threshold estimator)를 거쳐 자동적으로 원하는 신호부분만 나타내도록 하였다. 우선 신호의 통계적 특성을 알기 위하여 run 테스트를 수행하여 기준 입력 신호가 비정상성(nonstationarity)을 나타냄을 보였고, 웨이브렛 적응필터가 시평면 적응필터보다 수렴속도면에서 우수함을 보였으며, 각 적응 필터의 출력신호에 대해서 신호대 잡음비를 통해 성능평가를 하였다. 시평면 적응 필터링 후에는 신호대 잡음비가 2-3㏈ 향상을 보였고, 반면 웨이브렛 적응 필터링후에는 신호대 잡음비가 4-6㏈ 향상을 보였다.
이 논문에서는 CATV 수신기에서 QAM 복조에 널리 이용되는 stop-and-go 알고리즘을 기본으로 한 블라인드 등화기의 상호 절충(trade-off)문제를 해결하였다. Stop-and-go 알고리즘은 탭 가중치의 적응 과정에서 최소 제곱 평균(least mean square) 알고리즘을 이용하였기 때문에 등화기의 구조가 간단하기는 하지만 전형적인 최소 제곱 평균 알고리즘과 같이 수렴 속도와 정상 상태 오차 사이에 상호 절충 문제가 존재한다. 정상 상태 오차를 일정한 수준으로 유지하면서 수렴 속도를 높이기 위해 가변 스텝 크기 알고리즘을 이용하였다. 동일 수준의 정상 상태 오차를 기준으로 하였을 때, 가변 스텝 크기 알고리즘을 이용한 stop-and-go 알고리즘이 상수 스텝 크기를 이용한 알고리즘에 비해 수렴 속도가 $36%{\sim}56%$ 향상되었다.
두 개 수신기에 들어오는 신호 간의 시간 지연 값을 추정하기 위한 방법들이 연구되고 있다. 그중에서 채널 추정 기법을 기반으로 한 방법의 경우는 두 수신기의 입력 신호간의 상대적인 지연을 채널의 임펄스 응답처럼 추정하는 방법이다. 이 경우에는 해당 채널의 특성이 희소 채널의 특성을 가지고 있다. 기존의 방법들은 채널의 희소성을 이용하지 못하고 있는 방법이 대부분이다. 본 논문에서는 채널의 희소성을 이용하기 위하여 희소 신호 최적화 방법의 하나인 BPD(Basis Pursuit Denoising) 최적화 기법을 사용한 시간 지연 추정 방법을 제안한다. 제안한 방법을 기존의 일반 상호 상관(Generalized Cross Correlation, GCC) 방법과 적응 소유치 분해법 및 희소 신호 추정법의 일종인 RZA-LMS(Reweighted Zero-Attracting Least Mean Square)들과 비교하여, 백색 가우시안 신호원과 유색 신호원 및 해양 포유류 신호원에 대해서 비교 실험을 하였다. 그 결과 갑자기 추정성능이 열화되는 문턱 현상이 늦게 나타나거나 훨씬 줄어드는 것을 보였다.
처리지연이 적은 노이즈 캔슬러일수록 샘플링 주파수를 높일 수 있으므로 더 좋은 품질의 출력 신호를 얻을 수 있다. 단일 버퍼를 사용할 경우 프로세서가 입력된 데이터를 처리하는 동안 새로운 데이터를 버퍼에 쓰기가 불가능하므로 처리지연이 발생한다. 이러한 처리지연은 안티-노이즈와 출력 신호를 합성시킬 때 위상을 일치시키기 위한 추가적인 버퍼링 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문에서는 대칭적 Even-Odd-buffer 구조를 사용하여 읽기와 쓰기 작업을 번갈아 가며 수행함으로써 처리지연을 최소화하고 처리속도를 높일 수 있는 가속기의 구조를 제안한다. 또한, Fast Fourier Transform 기반 노이즈 캔슬링과 적응 Least Mean Square 알고리즘을 사용한 노이즈 캔슬링의 구조적 차이를 비교한다. 그 결과로 대칭적 Even-Odd-buffer를 사용하였을 때 단일 버퍼 대비 처리지연이 29.2% 줄어들었다. 제안하는 대칭적 Even-Odd-buffer 구조는 다양한 노이즈 캔슬링 알고리즘에 적용될 수 있다는 장점이 있다.
Learning behaviors of a radial basis function network (RBFN) using a singular value decomposition (SVD) and stochastic gradient (SG) algorithm, together named RBF-SVD-SG, for odor sensing systems are analyzed, and a fast training method is proposed. RBF input data is from a conducting polymer sensor array. It is revealed in this paper that the SG algorithm for the fine-tuning of centers and widths still shows ill-behaving learning results when a sufficiently small convergence coefficient is not used. Since the tuning of centers in RBFN plays a dominant role in the performance of RBFN odor sensing systems, our analysis is focused on the center-gradient variance of the RBFN-SVD-SG algorithm. We found analytically that the steadystate weight fluctuation and large values of a convergence coefficient can lead to an increase in variance of the center-gradient estimate. Based on this analysis, we propose to use the least mean square algorithm instead of SVD in adjusting the weight for stable steady-state weight behavior. Experimental results of the proposed algorithm have shown faster learning speed and better classification performance.
발전소와 같은 산업 시설물들은 높은 온도와 압력 등의 환경 하에서 지속적으로 안전하게 동작하는 것이 중요하다. 초음파를 이용한 비파괴 검사는 효율적이고 간편하기 때문에 이러한 시설물의 구조적 결함이나 안전성을 조사하기 위해 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 불 균일한 배질의 산란 입자들에 의해 생기는 스펙클 잡음을 제거하기 위하여 웨이브렛 변환 평면(wavelet transform domain)에서 LMS 알고리즘을 적용하였다. 사용한 신호의 통계적 특성을 알기 위하여 RUN 테스트를 수행하여 신호가 비정상성을 나타냄을 보였고, WTLMS 알고리즘을 사용하여 잡음을 제거한 후 입력 자기상관 행렬의 condition number 및 독립 입력과 지연된 입력 각각에 대한 출력의 신호 대 잡음비, 그리고 3차원 영상의 관점에서 LMS 알고리즘과 비교하였다. 실험 결과 웨이브렛 변환 평면에서 LMS 알고리즘을 이용해 수행한 결과가 시평면에서 수행한 결과보다 우수한 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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