목적: 다른 생체신호와 마찬가지로 망막전도(electroretinogram, ERG) 신호도 측정시 잡음이 발생한다. 이 잡음을 효과적으로 제거하여 망막관련 진단의 정확도를 높이고자 하였다. 방법: ERG 신호에 60 Hz 잡음과 백색잡음을 발생시켜 샘플링 신호를 만들었다. 웨이브렛 변환과 대역통과 필터를 이용하여 잡음를 제거하였다. 푸리에 변환 스펙트럼을 이용하여 제거된 주파수를 비교하였다. 신호대잡음비(signal to noise ratio, SNR)를 이용하여 제거된 잡음을 수치적으로 비교하였다. 결과: 푸리에 변환 스펙트럼을 비교한 결과 웨이브렛 변환에서는 60 Hz 잡음은 완전히 제거 되었으며 백색잡음도 많이 제거되었다. 대역통과필터에서는 60 Hz와 백색잡음 남아 있었다. 신호대잡음비를 비교한 결과에서는 웨이브렛 변환은 22.8638, 대역통과 필터는 4.0961로 나타났다. 결론: 웨이브렛 변환을 이용하여 잡음 제거시 신호의 왜곡을 적게 발생시켜 제거할 수 있었다. 망막전도 신호를 이용한 망막 진단에 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
영구자석과 반도체 홀센서가 구비된 집게형 맥진기로 얻은 맥진파형에 고속 푸리에변환(FFT)을 적용하여 생체신호인 호흡수를 추출하였다. 추출된 호흡수는 맥진파형의 형태가 항상 변화하는 요인에 의존하는 심장의 운동에 대한 오차까지 고려하였다. 인위적인 호흡수 템포 15, 20, 30, 40, 50에 각각 측정한 맥진파형의 FFT 스펙트럼에서 피크값과 일치하는 주파수 0.125 Hz, 0.16 Hz, 0.25 Hz, 0.33 Hz, 0.41 Hz와 일치하였다. 100 s, 200 s, 300 s 동안 얻은 맥진파형 데이터에서 호흡성분 추출 알고리즘을 적용한 결과, 시간이 긴 300 s에서 FFT 스펙트럼 피크가 가장 크게 뾰쪽해지는 결과를 얻었다. 집게형 맥진기가 인체의 물리적인 영향을 주는 호흡수를 추출해 내는데 유용한 기기임을 확인하였다.
컷오프 진단법은 두 개의 탐침 형태로 제작된 마이크로 웨이브 진단법으로, 간단한 수식을 통해 전자밀도, 전자온도 등을 측정할 수 있다. 컷오프 탐침은 방사 안테나, 측정 안테나와 네트워크 분석기로 구성되어 있다. 네트워크 분석기는 두 안테나 사이의 플라즈마 투과 스펙트럼을 만드는데 쓰이며, 스펙트럼 분석을 통해 플라즈마 변수들을 측정할 수 있다. 이 진단법은 장치나 분석방법이 매우 간단한 장점을 지니며, 약 1 mW 정도의 적은 파워를 사용하여 플라즈마 상태를 거의 변화시키지 않는 측정이 가능하다. 또한 CF4와 같은 공정 가스를 이용한 플라즈마에서도 사용이 가능하다. 그러나 컷오프 진단법을 사용한 측정은 다른 종류의 진단법과 마찬가지로, 약 1초 정도의 긴 시간을 필요로 하는 단점이 있어, 펄스 플라즈마나 토카막과 같이 빠르게 변하는 플라즈마를 측정하기에는 무리가 있다. 최근에 개발된 푸리에 컷오프 탐침(Fourier Cutoff Probe, FCP)는 기존의 컷오프 탐침의 느린 시간분해능을 개선하기 위해 개발되었다. [1] 펄스 형태의 단일신호를 플라즈마를 투과하기 전후로 비교하면 투과 스펙트럼 및 플라즈마 변수들을 얻을 수 있으며, 기존 연구에서 구한 시간 분해능은 약 15 나노초였다. 이 값은 펄스 발생장치의 스펙에 따라 변하게 된다. 펄스폭이 짧을수록 시간분해능이 좋아지지만, 무한정 좋아질 수는 없다. 이 논문에서는 FCP 측정의 시간 분해능을 이론적으로 구하고, 시간 분해능의 이론적 한계를 구했다.
본 논문에서는 적응형 걸음걸이 검출 알고리즘과 검출된 신호로부터 단일 발자국의 움직임을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 단일 발자국 기반 알고리즘은 기존의 연속된 발자국 신호를 이용한 분류 방식이 아니기 때문에 전체적인 움직임뿐만 아니라 개별적이고 불규칙한 움직임도 검출 및 분류 가능하다. 분류를 위해 사용된 특징벡터는 발자국 신호의 푸리에 스펙트럼, CWT의 스펙트럼, AR 모델링 스펙트럼과 AR 스펙트로그램 영상으로부터 얻어진 벡터이다. SVM을 이용하여 단일 발자국의 움직임을 분류한 결과 AR 스펙트로그램으로 얻어진 특징벡터를 사용할 경우 90% 이상 분류 성능을 얻었다.
본 논문은 FFT를 이용한 적외선 화재 열영상의 주파수 스펙트럼 분석에 관한 것으로 영상처리를 통하여 화재 발생 유무를 주파수 영역에서 판별하기 위한 조건을 도출하는 것이 목적이다. 적외선 열영상의 주파수 스펙트럼 분석은 고속 푸리에 변환을 이용하여 수행하였으며, 화재로 추정되는 고명도의 영역을 화재 후보영역으로 결정한 다음, 연속적인 열영상의 해당영역에 대하여 DC 및 AC 주파수 분포를 분석하였다. 분석된 결과를 기반으로 정적인 오검출 요소와 동적특성을 가지는 화재영역을 구분하는 열영상의 화재 판정 기준을 제시하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 실용성을 확인하였다.
본 논문에서는 의료 서비스를 위한 뇌전기파(EEG: electroencephalogram) 신호 분석용 FFT(Fast Fourier Transform) 프로세서를 구현하였다. 실시간으로 발생하는 EEG 신호를 블록으로 나누어 short-time FFT 처리하기 위해 Hamming 창 함수를 사용하였으며, 이로 인해 감소되는 양끝의 값은 1/2 오버랩 시켜 보완하였다. 0~100 [Hz] 사이의 주파수 특성을 갖는 뇌전기파의 효율적인 대역 분석을 위해 256-point FFF 프로세서를 radix-4 알고리듬을 적용하여 구현하였으며, 단일 메모리 뱅크 구조를 사용하여 집적도를 높였다. 설계된 FFT 프로세서는 FPGA 구현을 통해 가능을 검증하였으며, 연산오차가 2% 이내로 높은 연산 정밀도를 갖는다.
타원편광분석법은 반도체 물질의 광 특성과 전이점 연구에 유용하게 쓰이는 기술이다. 측정된 유전율 함수로부터 전이점을 구하기 위해서 전통적으로 이차 미분스펙트럼을 이용하여 분석하는데, 이 방법은 high frequency 의 잡음을 크게 증폭시키는 단점이 있다. 본 연구에서는 역 공간 푸리에 변환 (Fourier transform)을 이용하여 low-, medium-, high-index 의 푸리에 계수로부터 baseline, 정보, high frequency 잡음을 분리하는 방법을 소개하고자 한다. 이 방법을 이용하여 광전자소자에 폭넓게 사용되는 ZnCdSe 화합물 반도체의 $E_1,\;E_1+{\Delta}_1$ 전이점에 대한 연구를 하여 전통적인 이차 미분법과 비교해 보았다.
본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경회로망을 사용하여 각 프레임에서의 유성음, 무성음, 그리고 묵음 구간을 검출하는 구간검출 알고리즘을 제안한다. 다층 퍼셉트론 신경회로망의 입력으로는 고속 푸리에변환에 의한 전력스펙트럼 및 고속 푸리에변환 계수가 사용되어 네트워크가 학습된다. 본 실험에서는 원 음성에 백색잡음이 중첩된 음성을 신경회로망에 입력함으로서 각 프레임에서의 유성음, 무성음, 묵음 구간의 검출성능 결과를 나타낸다. 본 실험에서는 신경회로망의 학습 데이터 및 평가 데이터가 다를 경우에도 이러한 음성 및 백색잡음에 대하여 92% 이상의 검출율을 구할 수 있었다.
Fractional 푸리에 변환(Fractional Fourier Transform : FrFT)은 기존의 푸리에 변환의 일반화된 형태로서, 변환차수 ${\alpha}$에 따라 임의의 시간-주파수 영역에서의 신호해석이 가능하다. FrFT는 특히 LFM(Linear Frequency Modulation) 신호의 분석에 있어 잡음에 강한 특성으로 인해 많은 장점을 가진다. 본 논문에서는 능동소나에서 표적에 맞고 반향된 수신신호의 FrFT 스펙트럼으로부터 표적과의 거리를 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 합성한 표적 신호를 통해 제안한 방법의 타당성을 검증하였으며, 실제 수중 실험을 통해 얻은 잡음 및 잔향 환경에서의 신호에서도 신뢰성 있는 표적과의 거리 추정이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 이산 푸리에 변환(discrete Fourier transforma: DFT) 알고리듬의 분해 능력 향상을 위한 간단한 보간 기법을 제안한다. 제안된 보간 기법은 DFT의 크기(DFT를 위한 시간 축에서 이산 샘플의 개수)를 증가시키지 않고도 DFT 알고리듬의 주파수 및 위상 분해 능력을 현저히 향상시킬 수 있게 된다. 제안된 보간 기법의 핵심은 크기 및 위상 스펙트럼에서 내분점을 이용하는 것이다. 이 기법은 위성 통신 시스템과 같은 버스트 모드 디지털 전송을 하는 시스템에서 주파수 및 위상 오프셋을 동시에 미세 추정하는 곳에 사용될 수 있다. 실험 결과에 의하면 제안된 보간 기법을 사용하는 동시 추정기는 추정 성능에 있어서 현저한 개선을 얻게 됨을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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