適応ディジタルフィルタとニューラルネットワークを併用した騒音環境下における紙幣音響データの雑音除去

  • 本沖 大樹
    大阪府立大学 大学院工学研究科 知能情報工学分野
  • 大松 繁
    大阪府立大学 大学院工学研究科 知能情報工学分野
  • 吉岡 理文
    大阪府立大学 大学院工学研究科 知能情報工学分野
  • 寺西 大
    広島工業大学 情報学部 知的情報システム学科

書誌事項

タイトル別名
  • Noise Reduction of Acoustic Data of Bill under Noisy Environment Using Adaptive Digital Filter and Neural Network
  • テキオウ ディジタル フィルタ ト ニューラル ネットワーク オ ヘイヨウ シタ ソウオン カンキョウ カ ニ オケル シヘイ オンキョウ データ ノ ザツオン ジョキョ

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抄録

Recently, failure detection by acoustic data is applied to quality check such as new or used bill classification. However, it is difficult to reduce the noise in acoustic data of bill by conventional techniques since there are many types of noises in the environment. In this paper, we propose a method by using an adaptive digital filter and a neural network to reduce noises in acoustic data of bill. First, the acoustic data is divided into some frequency bands by the wavelet transform. Next, each data is passed through two types of filters to reduce the noise. One is an adaptive digital filter trained by the LMS algorithm, and the other is a nonlinear filter based on a neural network trained by the error back-propagation method. Then the processed data in each frequency band are composed to get an estimated signal. Finally, simulation results are illustrated to show the effectiveness of the proposed method compared with conventional approaches.

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参考文献 (11)*注記

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