DTMF(multi-tone multi-frequency) 신호의 경제적인 검출은 저렴한 가격의 통신장비를 개발하는데 중요한 요소이다. 현재 사용하고 있는 전전자식 교환기의 각 채널은 서로 독립된 DTMF수신기 회로를 갖고 있으며, 검출된 신호를 프로세서에 알려준다. 본 논문은 다중채널 DTMF수신기 신호검출에 QFT(quick Fourier transform) 알고리듬을 적용한다. 2$^{M}$개 실계수 데이터를 이용할 경우 기존의 radix-2 Cooley-Turkey FFT, Goertzel 및 DFT 알고리듬보다 처리시간과 메모리 소모를 줄이는 효과적인 알고리듬임을 보인다.다.
Recently, the subject of \"wavelet analysis\" has drawn much attention from both mathematical and engineering application fields such as Signal Processing, Compression/Decomposition, Statistics and ets. Analogous to Fourier analysis, wavelets is a versatile tool with very rich mathematical content and great potential for applications. Specially, wavelet transform uses localizable various mother wavelet functions in time-frequency domain. In this paper, discrimination analyses of acquired electrical current signals for each and mixed loads were tried by using Morlet wavelet transform. Their representative loads were classified as TV, DRY(Dryer), REF(Refrigerate), and FL(Fluorescent Lamp).
Multiplication is a fundamental arithmetic operation in many digital signal processing (DSP) and communication algorithms. The group CSD (GCSD) multiplier was recently proposed based on the variation of canonical signed digit (CSD) encoding and partial product sharing. This multiplier provides an efficient design when the multiplications are performed only with a few predetermined coefficients (e.g., FFT). In this paper, it is shown that, by exploiting the characteristics of the filter coefficients, GCSD multipliers can be used for the efficient implementation of time-multiplexed FIR filters.
최근 수년간 의료영상분야는 국내외적으로 급격한 발전을 거듭하고 있다. 특히 자기공명영상장치 (Magnetic Resonance Imaging), X-ray CT(Computed Tomography)와 단층촬영장치는 인체내부를 비침습적(non-invasive)으로 영상화함으로써 해부학적인 질병진단에 많은 장점을 가지고 있다. 이와같은 단층영상 재구성에는 역매트릭스법(matrix inversion). 반복재구성법(interative method), 역투영 법(back-projection), 2차원 Fourier 변환법(2D FFT), 중첩재구성법(Filtered back-projection) 등의 다양한 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 X-ray CT에서의 단층영상재구성 기법 중 널리 사용되고 있는 Filtered Back Projection 기법의 연산순서도와 연산량을 분석하고 이를 시뮬레이션을 통하여 확인하고 실시간 영상재구성을 위하여 범용 Digital Signal Processor의 병렬처리시스템 구성에 기반된 최적 Architecture를 선정하고자 한다.
최근 차량 충돌 방지를 위한 다양한 기술이 상용화되고 있다. FMCW 기반의 레이더 시스템은 구현의 용이성으로 많은 상용차에서 전면 충돌 방지 시스템에 적용되고 있다. 측면 충돌 방지를 위한 BSD(Blind Spot Detection)와 차선변경 보조 시스템(LCA, Lane Change Assistant system)에서는 전방 레이더보다 인식거리가 줄어들고 갱신율이 낮아지므로 고속 FFT 등을 수행하는 신호처리부를 저가격으로 설계가 가능할 것이다. 본 연구에서는 TI사의 MCU인 F28335를 사용하여 근거리를 인식하는 신호처리부를 설계하였다. 이 MCU는 16채널 12bit ADC와 68KB RAM 및 512KB 플래시 메모리를 내장하고, 150MHz 부동소수점 연산을 지원하여 단일 칩으로 신호처리부의 구현이 가능하다. 구현된 시스템은 20m내외의 거리에 있는 장애물에 대하여 10Hz로 갱신이 가능하여 BSD를 위한 기본 기능이 확인되었다. 이러한 구현은 이전의 고가의 DSP나 FPGA를 사용하지 않고 15$이내의 단일 MCU와 간단한 아날로그 회로로 설계되어 저가격의 시스템으로 상용화가 가능할 것이다.
Recently, vibrational signal processing as a tool of machinery diagnosis has been actively studying. In this study, a new scheme for detection and diagnosis of localized defects in ball bearings, using unwrapped phase spectrum of FFT is described. The characteristic phase spectra for such defects shows linearly varying patterns due to the repetitive impact signals generated by localized defects, i.e., one linear line for single defect and various linearly changing shape according to angle between the two defect located points. The effectiveness of this method is confirmed by computer simulation and experiments on bearing with single or double defects at different locations.
전자파가 일상생활에서 생체에 많은 영향을 미치는 것으로 알려져 있으나 실제로 그 영향을 정성, 정량적으로 규명하는 것은 용이하지 않다. 본 연구에서는 생체의 전기적 신호를 이용하여 2.45GHz의 전자파에 노출시킨 토끼의 두부에 대한 영향을 측정하는 방법을 검토하였다. 연구결과, 두부모델의 손상정도는 뇌전위의 연속적인 FFT 신호처리에서 뇌활성도 저하를 관찰할 수 있었으며, 특정 주파수와 강도(최소허용전력과 치사전력)에 대한 기준 설정에 필요한 요소를 제시할 수 있었다.
With the trend of factory automation, nowadays, much industrial machinery tends to be put into 24-hours operation a day. However, these trends in industrial equipments also increase the possibility of various mechanical problems and bring about innumerable maintenance cost. There is a strong need of the condition monitoring and diagnosis for industrial equipment, especially rotating machinery, since they are connected not only to the reduction in the maintenance costs but also connected to the enhancement of production efficiency. Generally, to evaluate the operating conditions in the machinery in the industrial field, various physical properties are monitored. Among them, vibration and Noise signals are the mist important indicator and it is effectively used in many diagnosis systems for machinery. Much previous research is based in the FFT (Fast Fourier Transform) method. The spectral analysis is assumed that the signal is stationary. However, almost random signals are non-stationary. The wavelet transform has been recognized an efficient Method. Most interesting sounds have time-varying features. Signal processing techniques for the analysis of transient sound have been not clearly given yet.
Polarography is a subclass of voltammetry where the working electrode is a dropping mercury electrode. More, I developed the experiment for raising up mercury electrode. In Voltammetry, information about an analyte is obtained by measuring the current as the potential is varied at oxidation-reduction reaction. A plot of current vs. potential in a polarography experiment shows the current oscillations correspoding to the drops of Hg falling from the capillary. The drops growth causes capacitive and faradic current. These changing current effects combined with experiments where the potential is continuously changed can result in noisy traces. The raising up type improved upon the method of dropping in hardware. In reduction of the noise, moving average smoothing method have been used. But the other procedure is introduced based on Fourier transformation. So FFT and IFFT engine was implemented and installed in my experiment. However, after experimentation, peak height as the measuring parameter gave a good linear relationship to concentration. The resolution of potential peaks of various kinds, using Zn and Cu as the example, was improved using the smoothing method.
최근 뇌 과학 연구에 관심이 높아지면서 두뇌 훈련게임, 교육응용분야 및 BCI(brain Computer Interface)등 여러 분야에서 뇌파를 이용한 장치들이 개발 되고 있다. 본 논문에서는 전두엽 뇌파를 이용해서 간편하고 손쉽게 사용할 수 있는 블루투스 기반 무선 포터블형 뇌파 측정장치를 설계 제작하였다. 10~100 ${\mu}V$의 낮은 진폭을 가진 뇌파를 증폭하여 수V까지 증폭하였고 불필요한 잡음신호와 60 Hz의 전원 노이즈를 제거 하기위하여 저역필터, 고역필터 및 노치 필터를 설계하였다. 또한, 아날로그 뇌파신호를 디지털신호로의 변환과 PC로의 무선 전송을 위해 PIC24F192 마이크로컨트롤러를 사용하였다. AD변환 샘플링율은 1kHz로 하였고, 블루투스방식의 무선전송방식을 이용하여 38,400bps로 PC로 전송하였다. PC로 입력할 때 LabVIEW 프로그램를 이용하여 뇌파신호를 수신하여 모니터링 하였다. 상용 뇌파측정 장치인 Biopac MP100과 개발된 장치에 각각 $1{\mu}V$, 0~200Hz의 동일한 사인파 시뮬레이션 신호를 입력한 후 FFT 변환 후 각각 파워스펙트럼을 분석하여 성능 검증을 비교했다. 상용 Biopac 시스템 MP100과 비교해 본 결과 특히, 30Hz이하의 주파수영역에서 유사한 주파수 응답 특성결과를 얻어 제작된 시스템의 정확도가 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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