• 제목/요약/키워드: Adaptive signal process

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인간의 청각모델에 기초한 잡음환경에 적응된 잡음억압 시스템 (Adaptive Noise Suppression system based on Human Auditory Model)

  • 최재승
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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    • pp.421-424
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    • 2008
  • 본 논문에서는 다양한 배경잡음에 의해 열화된 음성을 강조하기 위하여 청각모델에 기초로 한 잡음환경에 적응된 잡음억압 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 유성음과 무성음의 구간을 검출한 후, 각 입력 프레임에서 적응적인 청각기강의 처리를 한다. 마지막으로 진폭성분과 위상성분이 포함된 신경회로망을 사용하여 잡음신호를 제거한 후에 음성을 강조하는 처리를 한다. 본 시스템은 신호대잡음비의 평가방법을 통하여 다양한 잡음에 의해서 열화된 음성신호에 대해서 유효하다는 것을 실험으로 확인한다.

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디지탈 신호처리기를 사용한 스카라 로보트의 실시간 적응제어기 설계 (Design of a Real Time Adaptive Controller for SCARA Robot Using Digitl Signal Process)

  • 김용태;서운학;한성현;이만형;김성권
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 1996년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.472-477
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    • 1996
  • This paper presents a new approachtothe design of adaptive control system using DSPs(TMS320C30) for robotic manipulators to achieve trajectory tracking by the joint angles. Digital signal processors are used in implementing real time adaptive control algorithms to provide an enhanced motion control for robotic manipulators. In the proposed control scheme, adaptation laws are derived from the improved Lyapunov second stability analysis method based on the adaptive model reference control theory. The adaptive controller consists of an adaaptive feedforward controller, feedback controller, and PID type time-varying auxillary control elements. The prpposed adaptive control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for implementation of real-time control. Moreover, this scheme does not require an accurate dynamic modeling, nor values of manipulator parameters and payload. Performance of the adaptive controller is illustrated by simulation and experimental results for a SCARA robot.

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교통대응 신호제어전략의 평가를 위한 미시적 시뮬레이터의 원형 개발 (Development of a Micro-Simulator Prototype for Evaluating Adaptive Signal Control Strategies)

  • 이영인;김이래
    • 대한교통학회지
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    • 제19권6호
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    • pp.143-160
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    • 2001
  • 본 연구에서는 국내 일부지역에 운영중인 첨단신호제어시스템(COSMOS)의 효율성을 평가할 수 있는 미시적(microscopic), 모의실험기(simulator)의 원형(prototype)을 개발하였다. 이 모의실험기의 개발은 원형적인 형성을 목표로 차량의 이동방식과 모듈적용체계 그리고 첨단신호알고리즘 중 독립교차로 실시간제어의 기능을 개발모형의 범위로 하였으며 구체적인 개발 사항은 다음과 같다. 첫째로, 기본적인 차량진행 외에 부가적인 첨단신호기능을 수행하기 위해서 검지기 체계를 통한 자료수집 및 지역제어기 그리고 센터시스템의 알고리즘의 수행이 필요하므로, 미시적 시뮬레이터의 가장 큰 문제점인 연산속도의 문제는 더욱 대두된다. 따라서 이러한 점을 개선할 수 있도록 소프트웨어적인 측면에서 차량의 이동방식을 공간중심방식으로 구성하여 진행시킬 것과 링크별로 각 수행모듈을 합리적으로 적용하도록 제안하였다. 그리고 차량추종 및 차로변경의 모형의 적용을 포함한 링크의 이원화 적용 제안이 타당한지를 평가하기 위하여 NETSIM모형과 비교를 실시하였다. 둘째로, 이러한 모의실험기의 구조를 기초로 개별차량의 검지자료 수집과 매 주기마다 주기 및 녹색시간을 결정하는 독립교차로 실시간 제어 알고리즘의 구현으로 첨단신호제어의 전략을 평가할 수 있는 가능성을 제시하였다. 마지막으로 독자적인 모의실험기로 발전할 수 있도록 Animation 기능과 다양한 효과척도를 산출하여 종합적인 연구를 수행하였다.

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Adaptive Sampling for ECG Detection Based on Compression Dictionary

  • Yuan, Zhongyun;Kim, Jong Hak;Cho, Jun Dong
    • JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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    • 제13권6호
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    • pp.608-616
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    • 2013
  • This paper presents an adaptive sampling method for electrocardiogram (ECG) signal detection. First, by employing the strings matching process with compression dictionary, we recognize each segment of ECG with different characteristics. Then, based on the non-uniform sampling strategy, the sampling rate is determined adaptively. As the results of simulation indicated, our approach reconstructed the ECG signal at an optimized sampling rate with the guarantee of ECG integrity. Compared with the existing adaptive sampling technique, our approach acquires an ECG signal at a 30% lower sampling rate. Finally, the experiment exhibits its superiority in terms of energy efficiency and memory capacity performance.

진폭 및 위상스펙트럼이 도입된 신경회로망에 의한 잡음억제 알고리즘 (Noise Suppression Algorithm using Neural Network based Amplitude and Phase Spectrum)

  • 최재승
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.652-657
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    • 2009
  • 본 논문에서는 다양한 배경 잡음에 의해 열화된 음성을 강조하기 위하여 청각모델에 기초로 한 잡음환경에 적응된 잡음억제 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 유성음, 무성음 및 묵음의 구간을 검출한 후, 각 입력 프레임에서 적응적인 청각기강의 처리를 한다. 마지막으로 진폭성분과 위상성분이 포함된 신경회로망을 사용하여 잡음신호를 제거 한 후에 음성을 강조하는 처리를 한다. 본 시스템은 신호대잡음비의 평가방법을 통하여 다양한 잡음에 의해서 열화 된 음성신호에 대해서 유효하다는 것을 실험으로 확인한다.

밀링공정의 적응모델링과 공구마모 검출을 위한 신경회로망의 적용 (Adaptive Milling Process Modeling and Nerual Networks Applied to Tool Wear Monitoring)

  • 고태조;조동우
    • 한국정밀공학회지
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    • 제11권1호
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    • pp.138-149
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    • 1994
  • This paper introduces a new monitoring technique which utilizes an adaptive signal processing for feature generation, coupled with a multilayered merual network for pattern recognition. The cutting force signal in face milling operation was modeled by a low order discrete autoregressive model, shere parameters were estimated recursively at each sampling instant using a parameter adaptation algorithm based on an RLS(recursive least square) method with discounted measurements. The influences of the adaptation algorithm parameters as well as some considerations for modeling on the estimation results are discussed. The sensitivity of the extimated model parameters to the tool state(new and worn tool)is presented, and the application of a multilayered neural network to tool state monitoring using the previously generated features is also demonstrated with a high success rate. The methodology turned out to be quite suitable for in-process tool wear monitoring in the sense that the model parameters are effective as tool state features in milling operation and that the classifier successfully maps the sensors data to correct output decision.

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전자전 지원을 위한 적응적 그룹화 기법 (An adaptive clustering scheme for ES)

  • 한진우;송규하;이동원
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.366-368
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    • 2006
  • Electronic warfare Support(ES) system measures pulse characteristics for received RF signals that received from all directions. ES system discriminates the pulse trains that have a rule, correlationship, continuance from collected data and analyze the characteristics of the data, and identify the emitters by comparison with emitter identification data(EID). Because pulse density is very high and various signal source exists at modem signal environments, high-speed and accurate signal analysis is needed for realtime countermeasure to emitters. Grouping alleviates the load of signal analysis process and supports reliable analysis. In this paper, we suggest an adaptive clustering scheme regarding signal patterns.

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1.9-GHz CMOS Power Amplifier using Adaptive Biasing Technique at AC Ground

  • Kang, Inseong;Yoo, Jinho;Park, Changkun
    • Journal of information and communication convergence engineering
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    • 제17권4호
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    • pp.285-289
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    • 2019
  • A 1.9-GHz linear CMOS power amplifier is presented. An adaptive bias circuit (ABC) that utilizes an AC ground to detect the power level of the input signal is proposed to enhance the linearity and efficiency of the power amplifier. The ABC utilizes the second harmonic component as the input to mitigate the distortion of the fundamental signal. The input power level of the ABC was detected at the AC ground located at the VDD node of the power amplifier. The output of the ABC was fed into the inputs of the power stage. The input signal distortion was mitigated by detecting the input power level at the AC ground. The power amplifier was designed using a 180 nm RFCMOS process to evaluate the feasibility of the application of the proposed ABC in the power amplifier. The measured output power and power-added efficiency were improved by 1.7 dB and 2.9%, respectively.

웹기반 적응형 학습관리를 위한 SCORM 2004 S&N과 교통신호메타포 구현 및 적용 (Implementation and Application of the SCORM 2004 S&N and the Traffic-Signal-Lamp Metaphor for a Web-based Adaptive Learning Management)

  • 방찬호;김기석
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.61-70
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    • 2006
  • e-Learning 교육에서 사실상 표준으로 인정받고 있는 ADL에서 제안한 SCORM 2004는 IMS Simple Sequencing을 S&N으로 통합함으로써 학습코스웨어의 학습과정을 구성하는 학습 객체간의 상호 관계를 다양하게 설계, 적용할 수 있게 하였다. 본 논문에서는 SCORM 2004 S&N과 교통신호메타포를 통하여 학습활동을 경험적으로 안내할 수 있는 웹기반 적응형 학습관리를 구현하고자 한다. 이 적응형 학습관리를 통해, 교수자는 동일한 학습콘텐츠를 재사용해서 다양한 학습전략을 구현한 학습코스웨어를 설계할 수 있고, 학습자는 학습상태와 평가를 실시간으로 제공받아 적응적 학습을 안내받을 수 있다.

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