알고리즘 구조가 간단하고 실제적 응용이 쉬운 LMS 알고리즘을 이용한 적응 필터 설계에서 횡단필터, 격자필터 및 결합처리 격자필터의 예측기 특성을 비교 연구하였다. 실제적 설계를 위해 각 필터의 LMS 알고리즘의 이론적 배경과 구성을 보였고 최적 가중치 벡터와 반사계수의 적응 수렵조건을 명시하였으며 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 나타내었다. 또한 정지및 비정지 입력 신호에 대한 이들 필터의 오차신호 특성과 잡음특성을 비교하였고 결합처리 격자필터가 이들 LMS 알고리즘을 이용한 적응 필터에서 가장 우수한 특성을 갖고 있음을 보였다.
Adaptive signal processing is used to acoustic echo canceller. adaptive noise canceller and adaptive algorithm among adaptive algorithms is mainly used because the structure is simple and computa LMS algorithm has trade-off between the converge speed and the steady state error. In this paper, step-size of adaptive algorithm is varied with orthogonality Principles of optimal filter to get fasts though small steady state error. Time varying step-size is determined proportional to the maximum vector of LMS algorithm. As results of simulations, the adaptive algorithm with proposed time-v compared with conventional ones.
H.264/AVC에서 부호화 효율 개선을 위해 매크로 블록 기반 적응 보간 방법이 고려되어졌다. 이 방법에서 필터 선택 기준은 비트율과 왜곡 항들이 고려하여 좋은 성능을 발휘하지만 아직 개선의 여지를 남겨두고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 방법보다 높은 부호화 효율 개선을 위해 움직임 벡터와 예측 에러에 대한 두 가지 비트율과 복원 에러를 고려하여 새로운 필터 선택 기준을 제안한다. 부가적으로 선택된 필터 정보 전송을 위한 오버헤더 (overhead)를 줄이는 알고리듬을 나타낸다. 실험 결과는 제안 방법이 기존 방법에 비하여 우수한 성능을 보이고 H.264/AVC에 비해 전체 비트율이 평균 5.19% (참조 프레임: 1개)와 5.14% (참조 프레임: 5개) 절감된다.
The conventional GSC is inappropriate in real situation when the target signal is present. The steering vector error cancels the target signal and the target signal misadjusts the weight of the adaptive filter. To prevent the target signal cancellation, the robust GSC using the constrained adaptive filters was already proposed. However, the adaptive weight misadjustment is not settled in robust GSC. This Paper proposes a revised robust sidelobe canceller with adaptive compensator. To compensate the influence of target signal, the adaptive compensator is used in cascade. In computer simulation, we show the performance improvement by comparing the robust GSC with the proposed GSC.
음향 에코우제거기나 소음제어와 같은 임펄스 응답이 긴 디지털 필터를 이용하여 필터링을 할 경우 수렴속도가 느리고 계산시간이 많이 걸린다. 이러한 기존의 필터링에서 생기는 계산시간이나 수렴속도 문제를 개선하기 위해서 서브밴드 필터링과 멀티레이트 신호처리 기술이 개발되었다. 모든 시스템의 전달함수는 interpolator와 임펄스 응답사이에 임의 수만큼의 0이 들어있는 sparse 임펄스 응답을 갖는 서브필터를 직렬로 연결한 구조로 표현할 수 있다. 이 경우에 interpolator는 Hadamard 행렬로 표현되고 저역통과필터 특성을 갖는 원형필터를 균일하게 이동시킨 것과 같다. 그래서 입력신호를 Hadamard 변환을 이용하여 각 서브대역으로 분할하고 decimation을 하여 샘플링 레이트를 줄이는 멀티레이트기술이 음향 함수 모델링이나 잡음제거에 응용할 수 있다. 본 논문에서는 decimation으로 생기는 에리어싱을 제거하고 수렴속도를 향상시키기 위해서 입력 신호를 트리구조를 갖는 필터뱅크를 이용하여 비균일한 서브대역으로 분할, 그리고 decimation을 하여 샘플링레이트를 변환하고 각 서브대역에서 계수를 갱신한 후 이 계수를 전대역으로 Hadamard 변환을 이용하여 변환하는 비균일한 대역폭을 갖는 delayless 필터 구조를 제안하고 이 구조를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증한다.
본 논문에서는 AMBA 기반으로 사용될 수 있는 H.264용 Encoder Hardware 모듈(Intra Prediction, Deblocking Filter, Context-Based Adaptive Variable Length Coding, Motion Estimation)을 Integration하여 설계하였다. 설계된 모듈은 한 매크로 블록당 최대 440 cycle내에 동작한다. 제안된 Encoder 구조를 검증하기 위하여 JM 9.4부터 reference C를 개발하였으며, reference C로부터 test vector를 추출하며 설계 된 회로를 검증하였다. 제안된 회로는 최대 166MHz clock에서 동작하며, 합성결과 Charterd 0.18um 공정에 램 포함 약 180만 gate 크기이다. MPW제작시 chip size $6{\times}6mm$의 크기와 208 pin의 Pakage 형태로 제작하였다.
본 논문에서는 AMBA 기반으로 사용될 수 있는 H.264용 Encoder Hardware 모듈 (Intra Prediction, Deblocking Filter, Context-Based Adaptive Variable Length Coding, Motion Estimation)을 Integration하여 설계하였다. 설계된 모듈은 한 매크로 블록당 최대 440 cycle내에 동작한다. 제안된 인코더 구조를 검증하기 위하여 JM 9.4부터 reference C를 개발하였으며, reference C로부터 test vector를 추출하여 설계 된 회로를 검증하였다. 제안된 회로는 최대 166MHz clock에서 동작하며, 합성결과 Charterd 0.18 um 공정에 램 포함 약 173만 gate 크기이다. MPW제작시 chip size $6{\times}6mm$의 크기와 208 pin의 Package 형태로 제작 하였다.
Kim, Koon-Tae;Ko, Jae-Hyeong;Paek, Hyun;Kahng, Sung-Tek;Kim, Hyeong-Seok
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제6권3호
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pp.408-413
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2011
In this paper, a real-coefficient approach to Adaptive Frequency Sampling (AFS) technique is developed for efficient equivalent circuit modeling of RF components. This proposed method is advantageous than the vector fitting technique and the conventional AFS method in terms of fewer samples leading to a lower order of a rational function on a given data and to a direct conversion to an equivalent circuit for PSPICE(Personal Simulation Program with Integrated Circuit Emphsis) simulation, respectively. To validate the proposed method, the distributed equivalent circuit of a presented multi-layered RF low-pass filter is obtained using the proposed real-coefficient AFS, and then comparisons with EM simulation and circuit simulation for the device under consideration are achieved.
This paper describes a real-time face tracking system using effective detector and Kalman filter. In the proposed system, an image is separated into a background and an object using a real-time updated face color for effective face detection. The face features are extracted using the five types of simple Haar-like features. The extracted features are reinterpreted using Principal Component Analysis (PCA), and interpreted principal components are used for Support Vector Machine (SVM) that classifies the faces and non-faces. The moving face is traced with Kalman filter, which uses the static information of the detected faces and the dynamic information of changes between previous and current frames. The proposed system sets up an initial skin color and updates a region of a skin color through a moving skin color in a real time. It is possible to remove a background which has a similar color with a skin through updating a skin color in a real time. Also, as reducing a potential-face region using a skin color, the performance is increased up to 50% when comparing to the case of extracting features from a whole region.
We extend the sue of the method of least square to develop a recursive algorithm for the design of adaptive transversal filters such that, given the least-square estimate of this vector of the filter at iteration n-1, we may compute the updated estimate of this vector at i(oration n upon the arrival of new data. The RLS algorithm may be viewed as a special case of the Kalman filter. Indeed this special relationship between the RLS algorithm and the Kalman filter is considered. We begin the development of the RLS algorithm by reviewing some basic relations that pertain to the method of least squares. Then, by exploiting a relation in matrix algebra known as the matrix inversion lemma, we develop the RLS algorithm. An important feature of the RLS algorithm is that it utilizes information contained in the input data, extending back to the instant of time when the algorithm is initiated. The resulting rate of convergence is therefore typically an order of magnitude faster than the simple LMS algorithm. This improvement in performance, however, Is achieved at the expensive of a large increase in computational complexity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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