본 논문에서는 자체보정 벡터 발생기(Self-Calibrated Vector Generator)를 이용한 7-bit 2GSPS folding/interpolation A/D Converter (ADC)를 제안한다. 제안하는 ADC는 2GSPS 의 고속 변환에 적합한 상위 2-bit, 하위 5-bit 인 분할구조로 설계 되었으며, 각각의 folding/interpolation rate는 4와 8로 설정되었다. 최대 1GHz의 높은 입력신호를 처리하기 위해 cascade 구조의 preprocessing block을 적용하였으며, 전압 구동 방식 interpolation 기법을 적용하여 기준전압 생성 시 발생하는 추가적인 전력소모를 최소화하였다. 또한, 새로운 개념의 자체보정 벡터 발생기를 이용하여 device mismatch, 기생 저항 및 커패시턴스 등에 의한 offset error를 최소화하였다. 제안하는 ADC는 1.2V 0.13um 1-poly 7-metal CMOS 공정을 사용하여 설계 되었으며 calibration 회로를 포함한 유효 칩 면적은 2.5$mm^2$ 이다. 측정 결과 입력 주파수 9MHz, sampling 주파수 2GHz에서 39.49dB의 SNDR 특성을 보이며, calibration 회로의 작동결과 약 3dB 정도의 SNDR의 상승을 확인하였다.
본 논문에서는 offset self-calibration 기법을 적용한 7-bit 1GSPS folding-interpolation A/D 변환기를 제안한다. 제안하는 A/D 변환기는 folding rate 2, interpolation rate 8의 1+6 구조로 고속 동작에 적합하게 설계되었다. 또한 offset self-calibration 회로를 설계하여 공정 mismatch, 기생 저항, 기생 캐패시턴스 등에 의한 offset-voltage의 변화를 감소시켜 A/D 변환기의 성능 특성을 향상 시켰다. 제안하는 A/D 변환기는 1.2V 65nm 1-poly 6-metal CMOS 공정을 사용하여 설계 되었으며 유효 칩 면적은 $0.87mm^2$, 1.2V 전원전압에서 약 110mW의 전력소모를 나타내었다. 측정 결과 샘플링 주파수 800MHz, 입력 주파수 250MHz에서 39.1dB의 SNDR 특성을 보여주었으며, offset self-calibration 회로를 사용 하지 않은 A/D 변환기에 비해 SNDR이 약 3 dB 향상되었다.
This article provides the connection between feedback stabilization and interpolation conditions for n-D linear systems (n > 1). In addition to internal stability, if one demands performance as a design goal, then there results an n-D matrix Nevanlinna-Pick interpolation problem. Application of recent work on Nevanlinna-Pick interpolation on the polydisk yields a solution of the problem for the 2-D case. The same analysis applies in the n-D case (n > 2), but leads to solutions which are contractive in a norm (the "Schur-Agler norm") somewhat stronger than the $H^{\infty}$ norm. This is an analogous version of the connection between the standard $H^{\infty}$ control problem and an interpolation problem of Nevanlinna-Pick type in the classical 1-D linear time-invariant systems.
본 논문에서는 휘어지거나 굴곡진 array인 3차원 conformal array의 beam pattern을 보정하고자 interpolation technique을 3차원으로 확장하여 3-D uniform rectangular array(3-D URA)에 적용하는 방법을 연구하였다. 시뮬레이션 결과는 2차원 interpolation 결과보다 매우 우수한 특성을 보여준다.
이 논문에서는 Interpolation 구조를 이용한 3.3V 8-bit 500MSPS CMOS A/D 변환기를 설계하였다. 고속 동작의 문제를 해결하기 위해서 새로운 프리앰프, 기준 전압 흔들림을 보정하기 위한 회로, 평균화 저항을 제안하였다. 제안된 Interpolation A/D 변환기는 Track & Hold, 256개의 기준전압이 있는 4단 저항열, 128개의 비교기 그리고 디지털 블록으로 구성되어 있다. 제안된 A/D 변환기는 0.35um 2-poly 4-metal N-well CMOS 공정이다. 이 A/D 변환기는 3.3V에서 440mW를 소비하며, 유효 칩 면적은 2250um x 3080um을 갖는다.
This paper proposes a interpolation error compensation method for PMSM torque control. In PMSM torque control, two dimensions look-up table(2D-LUT) is used for current reference generation due to its stable and robust torque control performance. However, the stored data in 2D-LUT is discreet, it is impossible to store all over the operation range. To reduce the reference generation error in this region, the 2D-Interpolation method is conventionally used, however, this method still remains the error affected by the number of stored data. Besides, in the case stored by fixed unit, this error is increased in field weakening region because of the small number of stored data. In this paper, analyzing the cause of this interpolation error, and compensating the method to reduce this error. Proposed method is verified by the simulation and experiment.
This paper proposes a regional feature preserving adaptive interpolation algorithm for natural images. The algorithm can be used in resolution enhancement, arbitrary rotation and other applications of still images. The basic idea is to first scan the sample image to initialize a 2D array which records the edge direction of all four-pixel squares, and then use the array to adapt the interpolation at a higher resolution based on the edge structures. A hybrid approach of switching between bilinear and triangulation-based interpolation is proposed to reduce the overall computational complexity. The experiments demonstrate our adaptive interpolation and show higher PSNR results of about max 2 dB than other traditional interpolation algorithms.
Design is important in the IT, digital appliance, and auto industries. Aesthetic and art images are being applied for better quality of the products. Most image patterns are complex and much lead-time is required to implement them to the product design process. A precise reverse engineering method generating 2.5D engraving models from 2D artistic images is proposed through the image processing, NURBS interpolation and 2.5D reconstruction methods. To generate 2.5D TechArt models from the art images, boundary points of the images are extracted by using the adaptive median filter and the novel MBF (modified boundary follower) algorithm. Accurate NURBS interpolation of the points generates TechArt CAD models. Performance of the developed system has been confirmed through the quick turnaround 2.5D engraving simulation linked with the commercial CAD/CAM system.
볼륨랜더링은 연속적인 2차원 영상들을 기반으로 하여 3차원 데이터로 만드는 것이다. 오브젝트의 내부영역까지도 가시화 할 수 있는 장점 때문에, 최근 MRI, PET, SPECT같은 의료 영상의 경우 볼릅랜더링을 이용해서 진단에 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 볼륨랜더링을 쉽게 할 수 있도록 2차원 데이터를 바탕으로 볼륨데이터를 만드는 방법을 제시하고, 볼륨랜더링 기법을 이용해 의료 영상에 적용시켜 보았다. 또한 2차원 데이터를 추출하는 샘플링 단계에서 해상도를 향상시키기 위해 linear interpolation과 cubic interpolation을 통해 볼륨랜더링된 영상의 공간 해상도를 조절하도록 설계 및 구현하여 보았으며, 변형함수(transfer function)를 이용하여 각각의 결과를 비교하였다 2차원 영상의 샘플링에 사용되는 interpolation 방법을 3차원 영상에 적용하여 구현하였다. 의료영상의 볼륨랜더링 기법은 3차원 입체 데이터로 구현되는 것이므로 영상 분석을 통한 진단에 크게 기여 할 것으로 기대된다.
The feature-based visual SLAM requires 3D positions for the extracted feature points to perform 3D-2D motion estimation. LiDAR can provide reliable and accurate 3D position information with low computational burden, while stereo camera has the problem of the impossibility of stereo matching in simple texture image region, the inaccuracy in depth value due to error contained in intrinsic and extrinsic camera parameter, and the limited number of depth value restricted by permissible stereo disparity. However, the sparsity of LiDAR data may increase the inaccuracy of motion estimation and can even lead to the result of motion estimation failure. Therefore, in this paper, we propose three interpolation methods which can be applied to interpolate sparse LiDAR data. Simulation results obtained by applying these three methods to a visual odometry algorithm demonstrates that the selective bilinear interpolation shows better performance in the view point of computation speed and accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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