This paper is a study on the design of adptive filter for QRS complex detection. We propose a simple adaptive algorithm to increase capability of noise cancelation in QRS complex detection with two stage adaptive filter. At the first stage, background noise is removed and at the next stage, only spectrum of QRS complex components is passed. Two adaptive filters can afford to keep track of the changes of both noise and QRS complex. Each adaptive filter consists of prediction error filter and FIR filter The impulse response of FIR filter uses coefficients of prediction error filter. The detection rates for 105 and 108 of MIT/BIH data base were 99.3% and 97.4% respectively.
Djordjevic, Goran T.;Djordjevic, Ivan B.;Ivanis, Predrag N.
ETRI Journal
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v.31
no.5
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pp.619-621
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2009
In this letter, we study the influence of receiver imperfections on bit error rate (BER) degradations in detecting low-density parity-check coded multilevel phase-shift keying signals transmitted over a Rician fading channel. Based on the analytical system model which we previously developed using Monte Carlo simulations, we determine the BER degradations caused by the simultaneous influences of stochastic phase error, quadrature error, in-phase-quadrature mismatch, and the fading severity.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.17
no.1
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pp.64-72
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2016
The coverage area of a GNSS regional ionospheric delay model is mainly determined by the distribution of GNSS ground monitoring stations. Extrapolation of the ionospheric model data can extend the coverage area. An extrapolation algorithm, which combines observed ionospheric delay with the environmental parameters, is proposed. Neural network and least square regression algorithms are developed to utilize the combined input data. The bi-harmonic spline method is also tested for comparison. The IGS ionosphere map data is used to simulate the delays and to compute the extrapolation error statistics. The neural network method outperforms the other methods and demonstrates a high extrapolation accuracy. In order to determine the directional characteristics, the estimation error is classified into four direction components. The South extrapolation area yields the largest estimation error followed by North area, which yields the second-largest error.
UT(Ultrasonic Test), one of the non-destructive tests, is the most common thickness measurement method for evaluating the wear rate in NPPs(Nuclear Power Plants). UT is used widely because it is easy and safe for use. However some amount of error inevitably occurs in attempting to measure the thickness. The error, that could make the thickness data thicker or thinner, may affect estimation of wear rate in pipes. NPPs are composed of a lot of pipes and components. Some of them are tested to check the current status during RFO(Re-Fueling Outage). Reliability analysis of UT is essential for evaluating pipe wear rate and establishing the long-term management plan in NPPs. This paper reviewed the cause of error occurrence and presented the UT data reliability analysis method. Also, this paper shows the application result of reliability analysis to the UT data acquired in NPPs.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.29
no.5
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pp.50-56
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2015
As rotor position is a reference of coordinate in vector control of PMSM, the information of exact rotor position is required. To measure the position of motors, hall-effect sensors, encoders, resolvers, etc. are used. Among these sensors, resolvers have good endurance in the variation of circumstance and can be used in a wide range of temperature, but resolvers are less exact than encoders. In addition, resolvers have a drawback that the output signal contains periodic error components. Thus, this paper proposes a compensation method for the unique position error in resolvers using Kalman filter to achieve high performance control of PMSM. The validity of the proposed scheme is demonstrated through simulation studies.
Drop placement accuracy and precision are the critical performance values of industrial ink jet deposition systems. Imperfect components and environments have severe impacts on drop placement. Litrex has identified over 120 error sources and developed engineering solutions to address the errors. In this paper, improved results using thermal compensation and stage mapping techniques are demonstrated. A recent progress in inkjet fabrication of multi-color electrophoretic display on flexible substrate with large distortion is also demonstrated.
In this paper, we propose the Bayes estimators of the reliability for a system consisting of the left-truncated exponential components under the truncated normal distribution as a conjugate prior distribution and squared - error loss function on the series, parallel and k-out-of-m : G system. And we compare the proposed Bayes estimators of the system reliability each other in terms of MSE performances and stabilities by the Monte Carlo simulation.
In this study, modeling of the CD stud welding system was conducted considering mechanical and electrical components. The electrical components such as arc resistance, cable resistance, capacitance, internal resistance and cable inductance were found to affect the output waveform significantly. The calculated results showed food agreements with the experiment results within 20% error. The main defect of CD stud welding with 1010 steel stud and SS400 steel plate was the void trapped between stud and base metal. The effect of the spring force and stud tip size on void formation was investigated.
A signal passed through multi-path channel suffers ISI(Inter-Symbol Interference) and severe distortions caused by channel delay spread and noise components at the SC-FDE(Single Carrier with Frequency Domain Equalizer) transmission. Conventional UW(Unique-Word) based SC-FDE iterative channel estimation improves channel estimation performance by smoothing estimated CIR(Channel Impulse Response) of the noise components outside the channel length at time domain and restoring the broken cyclic property through UW reconstruction. In this paper, we propose channel estimation scheme through noise suppression within channel length. To suppress the noise, we estimate noise standard deviation as estimated CIR of the noise components outside the channel length and make criteria of the noise standard deviation gain that doesn't affect the original signal samples. When estimated CIR samples within channel length are less than the criteria value using the noise standard deviation and gain, the noise components are removed. Simulation results show that the proposed channel estimation scheme brings good channel MSE(Mean Square Error) and good BER(Bit Error Rate) performance.
Embedding a large vocabulary speech recognition system in mobile devices requires a reduced acoustic model obtained by eliminating redundant model parameters. In conventional optimization methods based on the minimum description length (MDL) criterion, a binary Gaussian tree is built at each state of a hidden Markov model by iteratively finding and merging similar mixture components. An optimal subset of the tree nodes is then selected to generate a downsized acoustic model. To obtain a better binary Gaussian tree by improving the process of finding the most similar Gaussian components, this paper proposes a new distance measure that exploits the difference in likelihood values for cases before and after two components are combined. The mixture weight of Gaussian components is also introduced in the component merging step. Experimental results show that the proposed method outperforms MDL-based optimization using either a Kullback-Leibler (KL) divergence or weighted KL divergence measure. The proposed method could also reduce the acoustic model size by 50% with less than a 1.5% increase in error rate compared to a baseline system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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