3상 전원에서 1차측이 지락 되거나 단락이 되면 2차측 전압은 불평형이 된다. 본 논문에서는 직렬 보상형 순시 전압 보상기에서 불평형 전원의 정상성분에 대한 위상각을 검출하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 그리고 왜란 관측자를 통해 부하전류를 추정하는 방법을 제안한다. 위상각의 순시 검출을 통해서 정상성분과 동일 위상의 기준 전압을 만듦으로써 순시 전압 보상기에서 출력해야 하는 전압의 크기를 최소화 하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통해서 검등한다.
본 연구에서는 기존의 SLAM에서는 불가능한 진폭과 위상 정보를 동시에 검출할 수 있는 쿼드러춰 검출기를 설계 제작하여 SLAM을 구성하고 진폭과 위상영상을 복원하여 기존의 SALM 영상과 비교분석하였다. 실험을 위하여 동작주파수가 10MHz인 쿼드러춰 검출기를 제작하여 SLAM시스템을 구성하고 시편으로는 다른 패턴을 갖는 두 개의 층으로 이루어진 평면구조물을 알루미늄으로 가공하여 실험하였다. 실험결과 다층구조물에 대한 진폭과 위상 영상을 복원할 수 있었고 기존의 SLAM 영상과 비교하여 양호한 분해능과 콘트라스트를 나타냈으며 특히 기존의 방법으로는 얻을 수 없었던 위상영상을 얻을 수 있었다.
음성신호처리 분야에서 음성신호의 기본 주파수를 정확히 검출 할 수 있다면 음성인식을 할 때 화자에 따른 영향을 줄일 수 있으므로 인식의 정확도를 높일 수 있고, 음성합성을 할 때 자연성과 개성을 쉽게 변경하거나 유지할 수 있다. 또한 분석을 할 때 피치에 동기시켜 분석하면 성문의 영향이 제거된 정확한 성도 파라미터를 얻을 수 있다. 위와 같은 피치검출의 중요성 때문에 피치검출에 대하여 다양한 방법 이 제안되었다〔1〕. 본 논문에서는 음성신호의 분석 시 불안정한 구간에 대해 피치 시점을 검출하는 방법을 연구하였다. 음성신호의 분석에 있어서 기존의 자기상관함수법(Autocorrelation Function)은 주기성을 강조할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 자기상관함수는 위상성분을 보존하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 자기상관함수를 사용하면서 위상성분을 보존할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 피치시점을 수동으로 찾은 경우와 비교하였을 때 약 98% 정도의 정확도를 얻을 수 있었다. 위의 결과와 같이 위상 성분이 보존된 자기상관함수를 사용할 경우 음성합성, 코딩, 인식에서 유용하게 쓰일 수 있다.
본 논문에서는 전력품질 향상용 전력전자기기의 제어에 중요한 정보인 전원의 위상각을 검출하는 기존의 방법들에 대해서 먼저 알아보고, 그 중 불평형한 전원단 전압조건에서도 정확한 위상각을 검출할 수 있는 전차원 상태관측기를 이용한 정상분 전압 추출 PLL(Phase Locked Loop) 방법을 제안한다. 제안된 PLL 방법은 기존의 전역 통과 필터(APF, All Pass Filter)를 이용한 정상분 전압추출기 대신 전차원 상태관측기를 사용함으로써 불평형사고 발생 시 과도상태 응답특성을 개선하였다. 기존의 정상분 전압 추출 PLL 방법과 본 논문에서 제안된 PLL 방법의 성능을 비교하기 위해, 전원단 전압에 불평형 사고 발생시 위상각을 검출하는 모의실험과 실험을 하였고, 이를 통해 기존의 전역 통과 필터를 이용한 정상분 전압 추출 PLL 방법보다 제안된 전차원 상태관측기를 이용한 정상분 전압 추출 PLL 방법의 과도상태 응답특성이 개선됨을 입증하였다.
광파이버 패브리페로 간섭계에서 동작영역을 넓히기 위해 공진기의 길이를 1mm보다 짧은 초소형 간섭계를 구성하고자 하였을 경우, 광출력의 위상변화에 대한 감도가 낮아 전달함수로부터 변화된 위상을 복원하는 과정이 까다로워진다. 이러한 신호복원 과정에는 대부분 신호잡음비를 높여주는 신호처리 수단을 포함하게 되므로 간섭계가 겪은 위상변화를 보다 높은 신뢰성으로 검출하고자 할 때 어떠한 신호처리 방법이 적절한가하는 선택의 문제가 발생된다. 이는 각각의 신호처리방법이 장단점을 가지므로 응용목적에 따른 trade-off가 필요하기 때문이다. 본 연구에서는 참조 간섭계와 센서 간섭계 간의 correlation으로부터 위상을 검출하여 시스템의 잡음을 common mode 잡음으로 처리할 수 있었으며, 디지털 신호처리기법을 응용하여 짧은 공진기로 구성된 센서 간섭계의 위상변화분을 보다 안정적으로 검출하게 되었다.
본 논문은 정수론에 기반하여, PN (Pseudo Noise) 확산부호를 포함한 이원부호의 위상오프셋 오류검출방법을 제안한다. 부호분할다원접속 (code division multiple access : CDMA) 이동 통신 시스템에서는 확산부호의 위상오프셋을 인용하여, 각 기지국을 구분하고 있으므로 위상오프셋을 안다는 것은 매우 중요하다. 부호의 주기가 길지 않을 경우는 한 부호와 이전된 부호 사이의 위상 오프셋은 두 부호를 비교하여 구할 수 있지만, 부호의 주기가 길어지면 이러한 방법으로는 어려움이 따른다. 제안된 방법의 오류검출실패확률 식을 유도하고 시뮬레이션 결과를 이용하여 검증한다. 그리고 회고 구현 방법에 관하여서도 논하며, 간단한 회로로 구현할 수 있음을 보인다.
태양광, 풍력, 연료전지 등 신재생에너지가 분산전원으로 계통에 연계될 경우 정확한 위상각 검출과 함께 전압 및 주파수 변화에 따른 빠른 응답성이 요구된다. 본 논문에서는 개선된 Gauss-Seidal Relaxation 방식을 사용하여 수ms 이내에 정확한 위상각을 검출하는 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증하였다.
OFDM 시스템을 위한 PAPR (peak-to-average power ratio) 저감 기법 중 하나인 SLM (selective mapping) 방식은 구현이 간단하고 전송 신호에 왜곡이 생기지 않는 매우 유용한 PAPR 저감 기법이다. 본 논문에서는 위상 신호에 대한 부가 정보(side information)를 전송하지 않는 SLM 기반 OFDM 시스템에 적용 가능한 동기식 위상 신호 검출 방식을 제시하고자 한다. 우선 동기식 합(coherent summation)에 기반하여 위상 신호를 검출할 수 있도록 하기 위해, 위상 신호의 일부를 직교 부호로 대치시키는 새로운 위상 신호 설계 방법을 제안한다. 또한 새로이 제안된 위상 신호에 기초하여 부가 정보가 필요 없는 동기식 위상 신호 검출 기준(detection criterion)을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해, 제안된 방식이 SLM 기반 OFDM 시스템에서 정상적으로 동작함을 보이고, 위상 신호 검출에 사용되는 부반송파 간 채널의 변화가 적은 환경에서 기존 방식보다 위상 신호 검출 성능이 우수함을 보이고자 한다.
In the phase-shift measurement method, the distance light travels can be obtained based on the phase difference between the reference signal and the measured signal. When the object having various colors is measured, the intensity of the measured signal much varies even at the same distance, and it causes different phase delay due to wide dynamic range input to a signal processing circuit. In this work, an measured intensity control method is proposed to solve this phase delay problem.
뇌파의 위상동기 특성의 해석은 뇌기능 정보 처리 네트웍의 이해에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구에서는 위상동기 성능을 분석하기 위하여 시간 국부화 기능을 갖는 웨이블렛 변환방법, 힐버트변환 방법, 복소복조방법을 백색잡음혼입한 뇌파 중심주파수 대역신호에 합성한 모의 데이터와 실제 뇌유발전위에 적용하여 위상옵셋, 위상변화 시점, 대역간 상호간섭을 분석하였다. 모의데이터와 실제 데이터에 대하여 웨이블렛 변환방법이 ${\delta}$, ${\theta}$, ${\alpha}$ 대역신호 분할과 위상동기 성능 분석에 가장 우수 하였으며, 복소복조 방식은 큰 혼입잡음 환경에서는 사용에 한계점이 있었으나 위상변화 시점의 검출에는 좋은 성능을 보였다. 실제 데이터에 대하여 추정한 위상변화시점과 위상옵셋은 복소복조방법이 가장 좋은 성능을 보였다. 실험 관측을 통하여 뇌파의 위상동기 현상의 해석에 웨이블렛 방식이 자장 적절하였으며, ${\delta}$ 대역 이상신호에 대한 위상동기 응용에는 복소복조 방법도 사용될 수 있을 것이다. 특히 웨이블렛 방식과 복조복조방식은 간접적으로 위상변화 시점을 검출하여 뇌기능의 변화시점 추정에 응용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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