In this paper, using B-splines as universial approximators, we have obtained a plant parametrization which permits the construction of an adaptive observer. The particular property of this parametrization is that the dynamic order of the filters in this design does not depend on the number of parameters in the plant parametrization. This appears to be a beneficial property especially because the number of such parameters tends to be very high for universial approximator based designs.
본 논문은 심전도 신호의 잡음제거에 있어 ST 세그먼트의 왜곡을 최소화함과 동시에 기저선 변동 잡음을 제거하기 위한 연구이다. 일반적인 표준필터와 적응필터는 심전도신호의 기저선 변동잡음을 제거하기 위해 주로 사용된다. 그러나 표준필터는 기저선 잡음의 시변 특성 때문에 고정된 주파수 대역으로 잡음을 제거하기가 어렵고, 적응필터를 이용하여 필터링 할 경우에는 참조신호를 설정하기가 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 시-지연신경망과 RBF 신경망을 이용하여 참조신호 없이 잡음을 제거하는 새로운 구조의 적응 필터를 제안하였다. 그리고 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 MIT-BIH 심전도데이터를 이용하였고, 실험결과에서 평균 잡음 제거비는 표준 필터가 -16.3[dB], 적응 필터가 -44.9[dB]이고 제안된 필터의 경우에는 -53.3[dB]로 나타나 다른 필터의 경우보다 우수한 잡음 제거 성능을 보였다.
Direct application of adaptive algorithm to the actual I/O is not a good strategy. The importance of using a kind of filter for estimation or control is strongly recommended. Simple pre-filtering method and pseudo-plant method is introduced. And, the properties of each methods are compared by analysis and/or simulations. A guideline for the choice of filters are proposed.
Estimation and removal of power line interference in the electrocardiogram using adaptive noise cancelling techniques is presented. The system identification concepts are used to design the noise cancelling filter and the prediction error method is used to adjust filter coefficients. Computer simulation were performed to compare this method with the Lekov's method.
A new architecture for high-speed implementation of adaptive decision-feedback equalizer (ADFE) applicable to wide-band digital wireless modems is described. Rather than using conventional two's complement arithmetic, a novel complex-valued filter structure is devised, which is based on redundant binary (RB) arithmetic. The proposed RB complex-valued filter reduces the critical path delay of ADFE, as well as leads to a more compact implementation than conventional methods. Also, the carry-propagation free (CPF) operation of the RB arithmetic enhances its speed. To demonstrate the proposed method, a prototype chip set is designed. They are designed to contain two complexvalued filter taps along with their coefficient updating circuits, and can be cascaded to implement loger filter taps for high bit-rate applications.
본 연구에서는 PPG 신호에 포함되어 있는 동잡음을 제거하기위해 사용되는 가속도 센서를 대체하기 위한 새로운 PPG 센서와 그 신호처리 기법을 제안하며, 제안된 방법은 청색광으로부터 추정된 동잡음을 기반으로 하여 광용적 맥파의 동잡음을 제거하는 것이다. 제안된 방법의 성능을 평가하기위해 청색광 LED와 적색광 LED, 포토센서를 이용하여 센서 프로브 설계하고 제작하였고, 제작된 센서 프로브와 적응필터를 이용하여 동잡음 제거 처리를 하였다. 실험의 결과에서는 제안된 센서와 신호처리 방법이 동잡음이 발생하더라도 신호 복원이 잘되었으며, 신호 대잡음비도 기존의 이동평균필터 보다 4.5배 이상 향상되었다. 이 실험의 결과로부터 제안된 방법이 저가의 헬스케어 단말기 설계에 적용될 수 있을 것이다.
모바일 헬스케어 디바이스에서 가장 많이 사용되는 PPG 신호는 디바이스 사용자의 움직임의 영향에 따라 심박수 측정의 정확도가 떨어진다. 그 이유는 사용자의 동잡음의 주파수 대역이 PPG 신호의 주파수 대역과 겹쳐 있기 때문이다. 이러한 동잡음을 제거하기 위해 주파수 분석법, 가속도 센서 적용 등의 다양한 방법들이 연구되어 우수한 성능을 제시하였지만, 저가의 헬스케어 디바이스에 이들 필터법을 적용함에 있어 많은 연산처리 시간과 센서 가격 측면 때문에 적용하기가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 실시간으로 보다 정확한 심박수를 추출하기 위해 퍼지추론 시스템과 적응노치 필터를 이용한 PPG 신호처리 기법을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 그 결과, 기존의 방법보다 우수한 결과를 보였으며, 이 결과를 토대로 제안된 방법을 모바일 헬스케어 디바이스 설계에 적용한다면 실시간으로 보다 정확한 심박수 측정이 가능할 것이다.
This paper considers the design problem of adaptive filters based an the state-space models for linear discrete-time stationary stochastic signal processes. The adaptive state estimator consists of both the predictor and the sequential prediction error estimator. The discrete Chandrasakhar filter developed by author is employed as the predictor and the nonlinear least-squares estimator is used as the sequential prediction error estimator. Two models are presented for calculating the parameter sensitivity functions in the adaptive filter. One is the exact model called the linear innovations model and the other is the simplified model obtained by neglecting the sensitivities of the Chandrasekhar X and Y functions with respect to the unknown parameters in the exact model.
This Paper describes a nonlinear adaptive noise filter using neural network for digital controller system. Back-Propagation Learning Algorithm based MLP (Multi Layer Perceptron)is used an adaptive filters. In this paper. it assume that the noise of primary input in the adaptive noise canceller is not the same characteristic as that of the reference input. Experimental reaults show that the neural network base noise canceller outperforms the linear noise canceller. Especially to make noise cancel close to realtime, Primary input is divided by unit and each divided part is processed for very short time than all the processed data are unified to whole data.
This study analyzes the mathematical relationship between DC-link voltage and system parameters for shunt active power filters (APFs). Analysis and mathematical deduction are used to determine the required minimum DC-link voltage for APF. A novel adaptive DC-link voltage controller for the three-phase four-wire shunt APF is then proposed. In this controller, the DC-link voltage reference value will be maintained at the required minimum voltage level. Therefore, power consumption and switching loss will effectively decrease. The DC-link voltage can also adaptively yield different DC-link voltage levels based on different harmonic currents and grid voltage levels and thus avoid the effects of harmonic current and grid voltage fluctuation on compensation performance. Finally, representative simulation and experimental results in a three-phase four-wire center-split shunt APF are presented to verify the validity and effectiveness of the minimum DC-link voltage design and the proposed adaptive DC-link voltage controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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