This paper investigates active noise control of ducts using filtered-x least mean square(FXLMS) algorithms to reduce noise transmission. Single channel FXLMS(SFXLSM) and multiple channel FXLMS(MFXLMS) algorithms are used to implement the active control systems. The transmission loss is significantly increased by SFXLMS but the sound pressure level(SPL) at the upstream of the error sensor is increased while that of downstream is very low. This increase of the upstream SPL causes the duct wall to vibrate and so to radiate noise. To prevent the wall vibration generated by the sound field upstream, global sound field control is required. To reduce SPL globally along the duct, active noise control using MFXLMS is implemented. We can then be obtained globally reduced SPL. It is found experimentally that the vibration level, and so the radiated noise level, can be reduced by the active noise control using MFXLMS.
In this paper, we generalize the method to calculate the outage probability in the presence of multiple rayleigh faded cochannel interferences and additive white Gaussian noise. Our result is a computational formula that can be applied with or without Gaussian noise in Rayleigh faded cochannel interferences. Without Gaussian noise, the situation degenerates to usual case of the cochannel interferences. The result can be appiled also in the presence of Gaussian noise with or without cochannel interferences.
Impact noise is induced in a car when it is driven on a harsh road or over some bumps. This noise occurs with the very high level of sound, which affects passengers in some way or other. Although it is impossible to clearly remove such noise, it is necessary to research an improvement in sound quality for impact noise. A new sound metric for impact sound is presented. This metric is verified by comparison between mean subjective ratings and several sound metrics. In this paper, more objective attributes are considered, which the attributes are expressing the level and modulation of sound. Three sound metrics are employed to get impact sound indexes for each course by the method of multiple linear regressions. The indexes are verified by considering the correlation between the estimated values from the multiple linear regressions and the mean subjective ratings by evaluators. Also, the subjective ratings on the indexes are estimated for the case in which some parts of suspension system are changed. The estimated ratings represent more reasonable or acceptable ratings. Thus, such indexes can be used for modification of the parts of suspension system under considering a good sound quality.
Most cases of power transformer failure are caused by physical factors linked to the transient vibrations of multiple 120Hz combinations. In addition, the noise generated in the transformer from this vibration not only directly contributes to the worsening of the work environment but also causes psychological stress, resulting in the worsening of the workers efficiency and of the living environment of the inhabitants around the power plant. Thus, to remedy these problems, the mechanical-excitation forces working on a power transformer were categorized in this study, and the mechanical-damage mechanism was identified through the vibration transfer paths acting on machines or structures. In addition, a study on active noise cancellation in a transformer using the FXLMS algorithm was conducted to develop a system that is capable of multiple-sound/channel control, which resulted in the active noise reduction effect when applied on the field.
본 논문에서는 부가 잡음에 오염된 음성신호에 이득 적응을 가지는 음성인식을 시간 영역에서 다루었다. 잡음은 유색잡음이라고 가정한다. 전화망에서 마찰음 (fricative), 운음 (glides), 유음 (liquds), 그리고 천이영역(transition region)과 같은 음성 신호의 뚜렷한 비정상상태를 극복하기 위해서 NAR-HMM (nonstationary autoregressive HMM)7을 제안하였다. 비정상상태 AR 처리는 M개의 알고 있는 기저 함수 (basis function)의 선형 결합으로 이루어진 다항 함수 (polynomial function)로 나타낼 수 있다. 오염된 신호만을 이용할 수 있을 때, 잡음의 추정 (estimation)문제는 필연적으로 발생한다. 다중 Kalman 필터를 사용함으로써, 잡음모델의 추정과 음성의 이득곡선 (gain contour)을 수행하였다. 제안한방법의 잡음 추정은 오염된 신호로부터 효과적으로 잡음을 제거하여 깨끗한 음성신호를 얻을 수 있었다. 또한 잡음 추정을 하는 일반적인 ARHMM보다 제안한 NAR-HMM이 약 2-3%의 인식성능을 향상시켰다.
본 논문에서는 공간 외부의 원거리에 위치하는 소음원에 의하여, 창문 등을 통해 실내 공간에 소음이 전파될 때, 능동소음제어 기법을 이용하여 이를 제어하는 능동 방음막 (active noise curtain)을 구현하였다. 적응필터 알고리즘으로 다중채널 LMS 알고리즘을 사용하는 기법과 소음원이 원거리에 있을 때는 소음의 특성이 평면파에 가깝다는 가정 하에 제어용 스피커 수만큼의 단일채널 LMS 알고리즘을 사용하는 기법을 제시하였으며 적응필터의 안정도를 향상시키기 위하여 IIR 필터의 안정도를 향상시키는 안정화 기법을 제안하였다. TMS320VC33 DSP보드를 이용하여 제안된 기법을 정현파 소음 및 도로 소음에 대해 실험을 수행한 결과 MCLMS를 사용한 경우와 유사하거나 다소 나은 결과를 보였으며 제안한 기법이 실제 적용 시에는 제어용 스피커와 마이크로폰을 일체형으로 제작이 가능하여 하드웨어 실현에 유리하고 설치비도 절약되리라 예상된다.
안테나 센서 어레이를 이용하여 수신되는 전파의 도래각을 추정하는 방식으로서 MUSIC(multiple signal classification)과 같은 고유분해(eigendecomposition)를 기반으로 한 방식은 백색잡음 환경하에서는 고분해능의 우수한 성능을 보이지만 유색잡음이 존재하는 환경에서는 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 주기성을 가진 신호에 잡음이 더해진 선호를 웨이브렛 영역으로 변환하여 신호와 잡음을 분리하는 방법을 사용하여 유색잡음이 있는 환경에서 도래각 추정 문제를 접근하였다. 배경잡음만 있는 경우 센서 어레이 출력을 이산 웨이브렛 분해를 하여 얻은 멀티스케일 성분들의 공분산 행렬은 밴드화된 행렬로 근사화 할 수 있는데 비하여 협대역 신호는 멀티스케일 성분간의 상관성은 급속히 감소하는 현상을 보이지 않고 공분산 행렬에서는 신호성분이 전체 행렬에 분포한다. 어레이 출력의 공분산 행렬을 웨이브렛 영역으로 변환하여 유색잡음에 해당하는 특정 밴드를 삭제하고 MUSIC과 같은 기존의 공간 스펙트럼 추정방식을 적용하여 도래각을 추정 한 다음 그 결과로 부터 신호성분을 합성하여 삭제한 밴드를 채우는 과정을 반복하여 정확한 도래각을 얻는 방안을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 여러 가지 형태의 상관함수 특성을 가진 유색잡음 환경에서 모의실험을 통하여 기존 방식과 비교 분석하였다.
In order to control the railway noise. we should know the radiation characteristic of the noise during the train passage Generally, the railway noise sources for conventional trains are classified by the rolling noise and power unit noise in tangent track. In this Paper. we describe on a train model that is considered to be a row of point sources to calculate the radiation characteristic The calculation results are compared with short distance measurement of three kinds of trains (EMU, Mookungwha, Saemaul). It is shown that the radiation characteristic of the rolling noise that is major noise source of electric multiple unit is dipole type. We know that characteristic of the engine noise is radiated as the cosine type.
The reduction of the vehicle interior noise has been the main interest of noise and vibration harshness(NVH) engineers. A passenger vehicle has various and complicated transmission paths of sound and vibration. In order to identify the mechanism of transfer path, estimation of excitation force and exact modeling of transfer path are required. This paper presents method for estimating the noise source contribution on the road noise of the vehicle in a multiple input system where the input sources may be coherent with each other. And vector synthesis technique is employed to identify the characteristics of road noise and its transmission to vehicle compartment through noise and vibration analysis. Vibration reduction efficiency of each transfer path is evaluated by comparing individual vector components obtained virtual simulation.
Hyperspectral images feature a relatively narrow band and are easily disturbed by noise. Accurate estimation of the types and parameters of noise in hyperspectral images can provide prior knowledge for subsequent image processing. Existing hyperspectral-noise estimation methods often pay more attention to the use of spectral information while ignoring the spatial information of hyperspectral images. To evaluate the noise in hyperspectral images more accurately, we have proposed a spectral-spatial cooperative noise-evaluation method. First, the feature of spatial information was extracted by Gabor-filter and K-means algorithms. Then, texture edges were extracted by the Otsu threshold algorithm, and homogeneous image blocks were automatically separated. After that, signal and noise values for each pixel in homogeneous blocks were split with a multiple-linear-regression model. By experiments with both simulated and real hyperspectral images, the proposed method was demonstrated to be effective and accurate, and the composition of the hyperspectral image was verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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