독립 성분 분석을 이용한 능동 잡음 제거방법

Abstract

본 발명은 독립 성분 분석을 이용한 능동 잡음 제거방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 2차와 그 이상의 고차 통계적 특성을 고려할 수 있는 독립 성분 분석 기법을 적응 알고리즘에 적용하는 기술에 관한 것이다.

기존의 능동 잡음 제거기는 제거하고자 하는 잡음 성분과 잡음원 사이의 2차 통계적 특성만을 이용하는 LMS 방법을 적응 알고리즘에 주로 사용하였다.

이에, 본 발명은 기존의 능동 잡음 제거기와는 달리, 2차와 그 이상의 고차 통계적 특성을 고려하여 출력 신호들이 상호 독립이 되도록 학습함으로써 신호 분리를 할 수 있는 독립 성분 분석 기법을 능동 잡음 제거기에 적용토록 하는 독립 성분 분석을 이용한 능동 잡음 제거방법이 제시된다.

따라서, 본 발명에 의한 능동 잡음 제거기를 제공하면 2차와 그 이상의 고차 통계적 특성을 고려하여 기존의 LMS 학습 법칙을 사용하는 능동 잡음 제거기에 비하여 향상된 잡음 제거 성능을 얻을 수 있다.