자동상관 기반 마이크로진동 신호 향상 및 검출

본 논문은 표면 센서 배열에서 기록되는 마이크로진동 데이터가 심한 잡음에 묻혀 신호 검출이 어려운 문제를 해결하고자, 자동상관(ACF) 스택을 이용한 새로운 잡음 억제 및 이벤트 검출 프레임워크를 제시한다. 먼저, 마이크로진동 신호가 각 채널 i에서 x_i(t)=a_i s(t-τ_i)+n_i(t) 형태로 나타난다고 가정한다. 여기서 a_i는 진폭 스케일링, τ_i는 채널별 시간 지연, n_i(t)는 평균 0, 분산 σ²인 백색 가우시안 잡음(AWGN)이다. 전통적인 스택은 교차상관을 이용해 τ_i를 추정하고 정렬한 뒤 합산하지만, 잡음이 강하면 교차상관 피크가 잘못된 지연을 가리키는 문제가 있다. 자동상관은 모든 트레이스가 영래그에 정렬되므로 사전 정렬이 필요 없으며, 잡음이 영래그에만 스파이크 형태(Lσ² δ