최대 7기기까지의 슬레이브 디바이스들과 연결이 가능한 블루투스 피코넷에서, RF 연결단으로 송신되는 무선 데이터는 블루투스 버전 1.1 송신 규약에 적합하도록 1마이크로미터 단위로 슬라이싱되어 베이스밴드 입력단으로 들어오게 된다. 본 연구에서는 상대적으로 불안정한 RF 디바이스에서 베이스밴드로 전달되는 아날로그 신호를 1 마이크로미터 단위의 정확한 슬라이싱을 가능하게 해 주고, 또한 불안정한 아날로그에 대한 신호의 노이즈를 제거할 수 있는 디지털 로우패스 필터를 설계하였다. 설계된 디지털 로우패스필터는 블루투스 RF 일체형 베이스밴드 침의 절전 모드, 정상동작 모드와 고속 동작 모드인 12MHz, 24MHz, 48MHz 각 주파수에서 모두 정상적으로 동작하였다.
너치와 아이솔레이션을 활용하여 제작한 CDMA와 WCDMA 듀얼밴드용 유전체 듀플렉셔와 밴드패스필터의 삽입손실과 이아솔레이션을 조사하였다. 측정한 최저 삽입손실과 분리도는 CDMA 밴드에서 -2.1708dB와 45dB, WCDMA 밴드에서 -2.6946dB와 100dB를 각각 보여주고 있다. 이러한 특성으로부터 제작된 듀플렉셔와 밴드패스 필터는 CDMA와 WCDMA 듀얼밴드에서 감쇠의 증가와 간섭을 감소시키는 역할을 할 것이다.
본 논문에서는 노이즈에 둔감한 4*4 밴드패스 이산 코사인 (MF-DCT) 초점 값 연산자를 제안하였다. 제안된 연산자는 DCT 결과 중 중간 주파수 성분을 사용하는 8*8 MDCT 연산자를 노이즈에 둔감하도록 4 형태로 개선한 것으로써 연산자를 180도 회전하여도 같은 구조를 같도록 하였다. 이 연산자는 샘플링 주파수의 절반 부분지 주파수를 통과시키는 밴드패스 필터와 같이 동작하여 초점 정보를 가지고 있지 않는 저주파 신호와 노이즈에 의해 많은 영향을 받는 고주파 신호를 억제함으로써 노이즈에 둔감한 특성을 가진다. 또한 밴드패스 필터를 통과한 성분의 에너지를 초점 값으로 사용함으로써 초점 합의 선형성을 보장받게 된다. 실험 결과에서는 MF-DCT 연산자의 가우시안 노이즈 및 임펄시브 노이즈 특성을 살펴보기 위해 기존의 초점 값 연산자들과의 Autofocusing Uncertain Measure (AUM)비교를 통해 우수성을 검증하였다.
본 논문은 한국어 숫자음 인식을 HMM과 DTW 프로그램을 사용한 필터 뱅크로 수행하였다. 스펙트럼 분석은 주로 성도의 모양에 의한 음성 신호 특징을 나타낸다. 그리고 음성의 스펙트럼 특징은 일반적으로 정의된 주파수 범위에서 적절하게 집중된 스펙트럼, 즉 필터뱅크를 통과해 나가는 것에 의해 얻을 수 있다. 또한 8 개의 밴드 패스 필터는 인간 귀의 지각적인 청취력에 의해 나누었다. 정의된 주파수 범위는 320-330, 450-460, 640-650, 840-850, 900-1000, 1100-1200, 2000-2100, 3900-4000㎐이고, 샘플링 주파수는 8㎑ 이다. 그리고 프레임 폭은 20㎳, 주기는 10㎳이다. 실험 결과는 한국어 숫자음 음성인식에 대해 필터 뱅크를 사용하는 경우 HMM보다 DTW의 인식율이 더 높은 인식율이 나오는 것을 확인 할 수가 있었다. 필터 뱅크를 이용한 한국어 숫자음 인식율은 24차 밴드패스필터에서 93.3%, 16차 밴드패스필터에서, 89.1%, 8차 밴드 패스필터의 하드웨어 음성 다이얼링 시스템에서 88.9%의 인식율을 나타내었다.
K-PCS와 US-PCS 듀플렉서의 상대적 감쇠는 -60dB와 -65dB, -51dB와 -53dB를 각각 보여 주었으며, K-PCS와 US-PCS 밴드패스 필터의 상대적 감쇠는 -40dB와 -14dB, -5dB와 -10dB를 각각 보여주었다. 이러한 결과로부터, K-PCS의 수신단과 송신단의 상대적인 영향은 US-PCS에 비해서 작고, 패스밴드의 다양한 커패시턴트는 필터의 특성을 결정하는 데 중요한 역할을 하였다.
UWB(Ultra-wideband)는 송신 안테나에서 UWB 대역을 송신한 신호를 수신 안테나를 통해 받은 신호를 가지고 목표물을 판단하는 고해상도 근거리 초광대역 레이더로 비접촉으로 사람의 호흡 및 심박을 감지할 수 있고, 환경에 영향을 받지 않아 최근 활용도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 UWB 레이더 신호를 이용하여 사람의 호흡과 심박수를 감지하는 알고리즘을 구현한다. 인체에서부터 반사되어 들어온 레이더 신호를 메디안 필터, 칼만 필터, 밴드 패스필터 등을 이용하여 처리한다. 또한 호흡수와 심박수를 추출하기 위하여 CZT를 이용한다. 비교하는 심박 데이터로는 ECG(Electrocardiogram)를 사용하였으며, 약 98% 이상 일치함을 확인하였다.
밴드패스필터를 사용하여 센서리스 벡터제어에 영향을 주는 6차고조파 성분을 제거하여 안정적인 제어를 제안하였다. 비정현적인 역기전력을 가진 IPMSM모터의 센서리스 벡터 제어에서 유기전압에 고조파가 포함되는 경우에 그 영향이 추정연산에 나타나게 된다. 삼상 모델에 나타나는 5차, 7차 고조파의 경우는 d, q축 모델로 변환 시 6차 고조파 성분으로 나타나게 된다. 이 6차 고조파 성분은 위치 추정과 속도추정에 영향을 주어서 토크 맥동을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 6차 고조파의 영향으로 추정연산에 미치는 영향들을 알아보고. 이 영향을 고조파 제거를 위한 복잡한 계산을 하지 않으면서 간단한 밴드패스필터를 통해 고조파가 위치추정에 미치는 영향을 최대한 줄이는 방법을 제시하였다.
건설경기 국면에 대한 정확한 판단은 경제활동에 참여하는 주체들의 의사결정에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 건설경기의 대표적인 변수인 건설수주와 건설투자에 대해 HP 필터와 함께 그간 연구에서 다루지 않은 밴드패스 필터 및 베버리지-넬슨 분해의 방법론을 이용하여 순환변동 분석을 실시하였다. 아울러 GDP 변동과의 관계 비교를 하였다. 의미 있는 분석결과는 다음과 같다. 1976년 1분기부터 2017년 1분기까지 건설수주는 약 7회의 순환변동이 발생한 것으로 분석되었다. 순환변동 상 건설수주는 2015년 2분기에 정점을 기록한 후 하향추세로 전환한 것으로 나타났다. 반면에 건설투자는 같은 기간 약 6회의 순환변동이 발생하였으며, 현재 2012년 3분기 저점 이후 지속적으로 상승하고 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 건설수주가 건설투자를 선행한다는 일반적인 속성이 적용되고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 건설수주, 건설투자, GDP의 진폭을 비교한 결과, GDP의 진폭이 가장 작고 안정적인 것으로 나타났으며, 건설수주는 그 진폭의 변동성이 가장 큰 것으로 나타났다. 따라서 건설수주는 상대적으로 변동성에 따른 리스크가 큰 변수로 경기 국면에 맞게 정부정책 등으로 조절되어야 할 필요성이 큰 것으로 판단된다.
본 연구에서는 Xilinx의 Zynq SoC(system on chip)를 이용하여 초음파신호의 포락선을 검출하기 위한 신호처리 시스템을 설계하였다. 설계 툴로 Vivado IDE(integrated design environment)를 이용하여, 초음파 신호처리를 위한 전체 과정을 계층적 블록의 형태로 설계하였다. 제안된 시스템은 Zynq-7010의 내장 ADC, FIR(finite impulse response) 밴드패스 필터, 절대값 계산모듈, FIR 로우패스 필터 및 Kalman 필터 등으로 구성되며, 최종 단으로서 FIR 로우패스 필터를 사용하는 HW design 방식과 Kalman 필터를 사용하는 HW/SW co-design 방식에 대해 성능과 유효성을 비교하였다. 비교결과, 포락선 검출 성능에 있어서는 두 방식이 서로 유사한 특성을 갖지만, 시스템 개발에 소요되는 시간 측면에서는 HW/SW co-design 방식이 HW design 방식에 비해 훨씬 더 효율적임이 확인되었다.
세탁기의 탈수 행정 시, 터브 내 세탁포가 고르게 분포되어 있지 않으면 세탁포가 한쪽방향으로 쏠려 터브가 크게 흔들리는 언밸런스 현상이 발생하게 된다. 이런 언밸런스 현상은 전동기 및 세탁기에 기구적인 손상을 발생시키기 때문에 즉시 감지하여 탈수 행정을 중지시키도록 해야 한다. 본 논문에서는, 세탁기의 언밸런스 현상이 발생 시 나타나는 전동기의 기계적인 주파수를 갖는 전류 리플을 가변 밴드패스 필터를 이용하여 측정한다. 측정된 전류 리플을 바탕으로 언밸런스 현상을 감지하는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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