Samoorganizujici se adaptivni filtr a jeho aplikace pro potlacovani echa
Popis výsledku
V současné době se v telekomunkační praxi často setkáváme s aplikacemi, ve kterých hrají klíčovou roli adaptivní algoritmy. Mezi nejčastěji používané metody patří zejména LMS a RLS, tedy lineární metody. První z algoritmů je výpočetně nenáročný, strukturálně jednoduchý, ale nevykazuje nejlepší konvergenční vlastnosti. U RLS je tomu naopak - je to metoda sofistikovanější s většími nároky kladenými na výpočetní schopnosti signálových procesorů, která ovšem poskytuje výrazně lepší konvergenční vlastnosti.Cílem našeho výzkumu bylo nalezení algoritmu, který by byl určitým kompromisem mezi výpočetní náročností a rychlostí konvergence. Snažili jsme se o návrh algoritmu nelineárního vzhledem k nutnosti nasazení v nestacionárním prostředí a v prostředí s exc itací řečového charakteru. Základním úkolem bylo srovnání nově navržené metody s metodami klasickými a provedení experimentů se signály z reálného prostředí. K tomuto účelu bylo nutno provést řadu simulací v prostředí Matlab s využitím nah
Klíčová slova
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Self-Orthogonalizing Adaptive Filter and its Application to Echo Cancellation
Popis výsledku v původním jazyce
In the recent decades developers of telecommunication systems have adopted NLMS (Normalized Least/Mean Square), a simple but efficient adaptive algortihm, as a preferred method for noise cancellation. This article discusses an algorithm named SOBAF (SelfOrthogonalizing Block Adaptive Filter), which has an advantage over the conventional NLMS in that it first "whitens" input speech sample before applying them to the basic mean-square estimator. By doing so, the adaptive process should exhibit an improveed convergence rate and a lower level of residual error. In order to decrease the computational complexity of the "whitening" operation a DCT transform is utilized which, in turn, is calculated recursively.
Název v anglickém jazyce
Self-Orthogonalizing Adaptive Filter and its Application to Echo Cancellation
Popis výsledku anglicky
In the recent decades developers of telecommunication systems have adopted NLMS (Normalized Least/Mean Square), a simple but efficient adaptive algortihm, as a preferred method for noise cancellation. This article discusses an algorithm named SOBAF (SelfOrthogonalizing Block Adaptive Filter), which has an advantage over the conventional NLMS in that it first "whitens" input speech sample before applying them to the basic mean-square estimator. By doing so, the adaptive process should exhibit an improveed convergence rate and a lower level of residual error. In order to decrease the computational complexity of the "whitening" operation a DCT transform is utilized which, in turn, is calculated recursively.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2005
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Sborník příspěvků na IEEE Workshop Vršov 2005
ISBN
80-214-3008-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
12-15
Název nakladatele
VUT Brno
Místo vydání
Brno
Místo konání akce
Vršov, Železné Hory
Datum konání akce
5. 10. 2005
Typ akce podle státní příslušnosti
CST - Celostátní akce
Kód UT WoS článku
—
Základní informace
Druh výsledku
D - Stať ve sborníku
CEP
JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika
Rok uplatnění
2005