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경험 모드 분석법을 이용한 FXLMS 알고리즘
FXLMS Algorithm using Empirical Mode Decomposition 원문보기

한국산학기술학회 2008년도 추계학술발표논문집, 2008 Nov. 27, 2008년, pp.164 - 166  

남명우 (혜전대학 디지털전자디자인과) ,  박진홍 (혜전대학 디지털전자디자인과)

초록
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소음은 현대 사회에서 쉽게 접하게 되는 환경 오염원이다. 능동소음제어(Active Noise Control)는 발생된 소음을 제거하기 위해 구현이 간단한 LMS 알고리즘을 많이 사용하고 있다. 그러나 LMS 알고리즘은 수렴 속도와 소음신호의 변화속도에 따라 발산의 위험을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 LMS의 문제점을 보완하기 위해 경험 모드 분석법을 이용한 feedback FXLMS(Filtered-X Least Mean Square) 알고리즘을 제안하였다. 소음제거 시스템의 출력단에서 검출된 잔차소음을 경험 모드 분석법(Empirical Mode Decomposition)을 이용하여 IMF 신호들로 분해하고, 분해된 각 신호를 FXLMS 알고리즘을 이용하여 수렴시킨 후, 결과들을 다시 결합하여 소음 제거에 이용하였다. 각각의 IMF 신호를 FXLMS 알고리즘으로 수렴시킬 때 수렴속도에 변화를 주어 소음제거의 효율성을 높였다. 제안한 알고리즘을 Matlab을 이용하여 시뮬레이션하였고 기존의 FXLMS알고리즘보다 향상된 수렴속도 및 안정성을 가짐을 입증하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 ANC에서 주로 사용되는 LMS 알고리즘이 가지고 있는 수렴 속도에 따른 발산의 위험을 해결하기 위해 경험 모드 분석법을 이용한 feedback FXLMS 알고리즘을 제안하였다. 소음제거 시스템의 출력단에서 검출된 잔 차소음(residual error signal)을 경험 모드 분석법 (Empirical Mode Decomposition)을 이용하여 IMF 신호 들로 분해하고, 분해된 각 신호를 FXLMS 알고리즘을 이용 하여 수렴시킨 후, 결과들을 다시 결합하여 소음 제거에 이용하였다.
  • 본 논문에서는 능동소음제어에 이용되는 LMS 알고리즘이 수렴속도에 의해 발산되는 문제점을 보완하기 위해 경험 모드 분석법을 이용한 feedback FXLMS 알고리즘을 제안 하였다. 제안한 알고리즘을 Matlab을 이용하여 시뮬레이션 하였고 입력신호에 단일 수렴계수를 사용한 기존의 방법보다 향상된 수렴 속도와 안정된 결과를 얻을 수 있었다.
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