전류모드 아날로그 회로를 이용하여 FIR(Finite Impulse Response) 필터를 설계하는 경우에 tap coefficient와 전류모드 FFT(Fast Fourier Transform) LSI의 회전인자(twiddle factor)를 실현시키기 위해서는 높은 정밀도를 갖는 전류 감쇠 회로가 필요하게 된다. 본 논문은 전류 모드 신호처리 기술에서 전류감쇠 회로의 감쇠 정밀도를 향상시킬 수 있는 기술을 소개하고자한다. 먼저 게이트 길이 비율을 조정하는(gate-ratioed) Current Mirror 회로를 사용하는 기존의 전류 감쇠 조정회로에 있어서의 DC offset 전류 에러에 대하여 분석하였으며, 다음으로 DC offset 전류 에러를 제거할 수 있는 전류감쇠 회로를 제안하였다. 회로 구성은 입력 전류를 1/N로 감쇠시킬 수 있도록 N개의 Current Mirror를 병렬로 연결하는 기본 구성을 하였으며, Kirchhoff 전류 법칙에 근거하여, 전류 감쇠가 결정되도록 설계하였다. 또한 Current Mirror 회로에서, 정전류원의 사용을 줄일 수 있는 회로설계를 제안하였다. 제안된 전류 감쇠 회로에서 정밀도는 Current Mirror의 ac 이득 에러에 의하여 제한되며 High Swing Current Mirror를 기본 Current Mirror로 사용한 경우에, 최대 정밀도는 이론상 입력 전류의 -80[dB]까지 실현가능하다.
본 논문은 생체신호(EEG/EOG)를 이용한 기계 작동 시스템을 구현하는 방법을 소개한다. 더 나아가서는 EEG/EOG 반응 컴퓨터 시스템이나 일반 바이오피드백(biofeedback) 시스템과 접목시키는 목적도 포함하고 있다. 이를 위해서 선정된 뇌파 대역의 스펙트럼 특성이나 EEG 리듬 요소, 그리고 그것들의 조합지수 및 EOG파라미터에 반응하여 기능을 수행하는 무선 완구 원격조종 시스템을 구현하고자 한다. 이러한 생체신호 처리 모듈 전체를 헤드셋에 내장 시켜서 사용자의 편의성을 제공하고 기존의 BCI 시스템과는 새로운 차원의 시스템 구현 방법을 제시한다.
In this paper, we proposed tracking detection methodology using information granulation-based fuzzy radial basis function neural networks (IG-FRBFNN). According to IEC 60112, tracking device is manufactured and utilized for experiment. We consider 12 features that can be used to decide whether tracking phenomenon happened or not. These features are considered by signal processing methods such as filtering, Fast Fourier Transform(FFT) and Wavelet. Such some effective features are used as the inputs of the IG-FRBFNN, the tracking phenomenon is confirmed by using the IG-FRBFNN. The learning of the premise and the consequent part of rules in the IG-FRBFNN is carried out by Fuzzy C-Means (FCM) clustering algorithm and weighted least squares method (WLSE), respectively. Also, Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithm (HFC-PGA) is exploited to optimize the IG-FRBFNN. Effective features to be selected and the number of fuzzy rules, the order of polynomial of fuzzy rules, the fuzzification coefficient used in FCM are optimized by the HFC-PGA. Tracking inference engine is implemented by using the LabVIEW and loaded into embedded system. We show the superb performance and feasibility of the tracking detection system through some experiments.
본 논문에서는 Parsec을 이용하여 병렬디지털신호처리용 분산공유메모리 다중처리시스템의 성능 분석을 위한 시뮬레이터를 구현한다. 이 시뮬레이터의 특징은 TMS320C6701 DSP 칩의 DMA 기능과 빠른 접근시간을 가진 지역메모리를 사용하는 시스템의 시뮬레이션에 적합하다는 것이다. 또한 시스템의 성능 매개변수 수정과 하드웨어 구성요소들에 대한 재구성이 쉽기 때문에 다양한 실행 환경에서 시스템의 성능을 분석할 수 있다. 시뮬레이션에서는 DSP 알고리즘에서 널리 사용하는 FET, 2D FET, Matrix Multiplication, Fir Filter를 사용하여 프로세서의 수 데이터 크기, 하드웨어 요소의 변화에 따른 실행 시간을 측정한다. 그리고 그 결과를 비교함으로써 본 논문에서 구현한 시뮬레이터의 성능을 검증한다.
Recently the subject of "wavelet analysis" has be drawn by both mathematical and engineering application fields such as Signal Processing, Compression/Decomposition, Wavelet-Neural Network, Statistics and etc. Even though its similar to Fourier analysis, wavelet is a versatile tool with much mathematical content and great potential for applications. Especially, wavelet transform uses localizable various mother wavelet functions in time-frequency domain. Therefore, wavelet transform has good time-analysis ability for high frequency component, and has good frequency-analysis ability for low frequency component. Using the discriminative ability is more easy method than other conventional techniques. In this paper, Morlet wavelet transform was applied to discriminate the kind of line fault by acquired data from real power transformation network. The experimental result presented that Morlet wavelet transform is easier,and more useful method than the FFT (Fast Fourier Transform).
The research related to fault diagnosis in permanent magnet synchronous motors (PMSMs) has attracted considerable attention in recent years because various faults such as permanent magnet demagnetization and short-circuited turns can occur and result in unexpected failure of motor related system. Several conventional current and back electromotive force (BEMF) analysis techniques were proposed to detect certain faults in PMSMs; however, they generally deal with a single fault only. On the contrary, cases of multiple faults are common in PMSMs. We propose a fault diagnosis method for PMSMs with single and multiple combined faults. Our method uses three phase BEMF voltages based on the fast Fourier transform (FFT), support vector machine(SVM), and visualization tools for identifying fault types and severities in PMSMs. Principal component analysis (PCA) and t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) are used to visualize the high-dimensional data into two-dimensional space. Experimental results show good visualization performance and high classification accuracy to identify fault types and severities for single and multiple faults in PMSMs.
A hybrid fiber-optic sensor system which combines fiber Bragg grating sensors and a Michelson interferometer has been constructed and evaluated for condition monitoring of large scale wind turbines. In order to measure multiple stresses applied to wind turbines such as strain, temperature and vibration, the system uses single broadband light source. It addresses both types of sensors, which simplifies the optical setup and enhances the cost-effectiveness of condition monitoring system. An athermal-packaged FBG is used to supply quasi-coherent light, of which coherence length is about 3.28mm, for the Michelson interferometer demodulation. Experimental results demonstrated that the proposed fiber-optic sensor system was capable of measuring strain and temperature with measurement accuracy of 1pm. Also 500~2000Hz vibration signals were successfully analyzed by applying FFT signal processing to interference signals.
최근 멀티미디어 분야 중에서 가장 중요한 기술 중의 하나가 압축이다. 오디오 파일들은 인터넷을 중심으로 급속히 전파되어가고 있으며, 그 중에서 가장 유명한 것이 MP-3(MPEC-1 Layer3)인데, MP-3는 128Kbps에서 CD음질을 얻을 수 있지만 64Kbps 이하에서는 음질이 급속히 떨어진다. 반면에 MPEG-2 AAC(Advanced Audio Coding)는 MPEG-1과 호환성을 무시하지만 MP 3보다 1.4배의 높은 압축 율을 갖으며, 최대 7.1채널과 96KHz의 샘플 율을 갖는다. 본 논문에서는 MPEG-2 AAC 인코더 부분에서 막대한 연산 량을 갖는 심리음향 모델을 최적화하여 AAC 인코딩 연산 량을 감소시키며 처리속도를 증가하는 알고리즘을 제안한다. 심리음향 모델 최적화 응용 프로그램은 C++언어를 이용하여 구현하였으며, 실험결과 심리음향 모델은 SMR(Signal to Masking Ratio)을 위하여 44.1KHz의 샘플 율을 갖고 2048포인트의 FFT(Fast Fourier Transform)연산을 수행하며, 인코더 블록의 제어를 위하여 서브밴드 필터에 각각의 엔트로피 값들이 입력된다. 제안된 심리음향 모델은 비 예측성 값의 최적화로 인하여 빠른 속도로 수행되었다. 또한 비 예측성 값을 순음지수로 변화 시, 고 주파수 영역의 순음지수 값의 최적화로 연산처리 속도가 증가하였다.
이 연구의 목적은 외발서기 동작 시 취득한 운동역학데이터로부터 주파수분석의 기법을 통하여 인체 운동명령신호가 어떻게 자세조절 과정에 영향을 미치는지를 규명하는 자세역학의 토대연구이다. 이를 위하여 체조경력 10년 이상의 운동신경이 우수한 국가대표상비군(n=6)과 일반인(n=6)을 대상으로 발바닥 압력중심점(CoP)의 궤적데이터를 FFT신호처리기법에 의한 저주파대역Rambling (RM)과 고주파대역 Trembling (TR)의 주파수분석을 탐색하였다. 본 연구결과에 따르면 눈뜨고 외발서기와 눈감고 외발서기 동작을 중심으로 두 집단 간 자세조절능력의 안정화지수 평가에서 독립표본 t검증에서 유의한 차이가 나타났으며(p<.05), 이러한 차이는 저주파대역 RM의 주요주파수 f1과 고주파대역 TR의 주요 주파수 f2의 최대진폭의 출력 차이로 밝혀졌다(p<.05). 특히 자세송환피드백에 관여하는 고유주파수인 저주파수대역에서는 주요주파수가 8-9 Hz 대역에서 뇌지시 하 안정적 자세조절의 운동기전을 행하는 운동명령으로 확인하였으며, 120-135 Hz의 고주파수대역에서는 자세 흔들림을 최소화하기 위한 반사적 근반응의 적응성을 보이는 것으로 연구되었다. 자세조절의 중추신경계 운동조절에 관여하는 고유주파수와 최대진폭에서 유의한 차이가 발견됨으로서 외발서기 시 발바닥 압력조절에 의한 신호파형의 운동명령이 자세조절에 영향을 미치는 것으로 해석되었다.
자동차의 주요 부품인 휠 베어링에 결함이 생기면 교통사고등 문제를 발생시켜 이를 해결하기 위해 빅데이터를 수집해서 예측진단 및 관리 기술을 통한 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 알려 주는 알고리즘과 모니터링 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지능형 휠 허브 베어링 정비 시스템 구현을 위해 신뢰성 및 건전성에 대한 모니터링용 센서 및 예측 진단하는 알고리즘이 탑재된 임베디드 시스템을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 휠 베어링에 설치된 가속도 센서로부터 진동 신호를 취득하고 이를 신호 처리기법, 결함주파수 분석, 건전성 특징 인자정의 등의 과정을 빅데이터 기술을 통해 고장을 예측하고 진단할 수 있다. 구현된 알고리즘은 진동 주파수 성분들은 최소화하고 휠 베어링에서 발생하는 진동 성분을 극대화할 수 있는 안정 신호 추출 알고리즘을 적용하고, 필터를 활용한 노이즈 제거에서는 인공지능 기반의 건전성 추출 알고리즘을 적용하였으며, FFT를 통한 결함 주파수를 분석하여 고장 특성인자 추출을 통한 고장을 진단하였다. 본 시스템의 성능 목표는 12,800ODR 이상으로 시험 결과를 통해 목표치를 만족하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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