본 논문에서는 미상의 통신신호에 대한 자동 변조 인식을 위하여 심층신경망인 딥뉴럴네트워크를 적용하여 변조 형태를 식별하고 그 성능을 분석하였다. 신경망 입력 데이터는 변조된 신호의 시간영역 디지털샘플 데이터, FFT(Fast Fourier Transform)를 적용한 주파수영역 데이터, 시간 및 주파수영역 혼합데이터를 사용하여 각각의 변조인식 성능을 확인하였다. 아날로그 변조 및 디지털 변조 신호 11종에 대하여 -20~18 dB 까지 다양한 SNR(Signal to Noise Ratio) 환경에서 변조인식 성능을 확인하고 그 성능을 분석하였으며, 입력 데이터의 종류에 따른 학습 속도를 확인함으로써 제안한 방법이 실제적인 자동변조 인식 시스템 구축에 효과적인 방법임을 확인 하였다.
Qiu, Chengcheng;Pan, Guang;Huang, Qiaogao;Shi, Yao
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.102-115
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2020
In this study, the SST k - ω turbulence model and the sliding mesh technology based on RANS method have been adopted to simulate the exciting force and hydrodynamic of a pump-jet propulsor in different oblique inflow angle (0°, 10°, 20°, 30°) and different advance ratio (J = 0.95, J = 1.18, J = 1.58).The fully structured grid and full channel model have been adopted to improved computational accuracy. The classical skewed marine propeller E779A with different advance ratio was carried out to verify the accuracy of the numerical simulation method. The grid independence was verified. The time-domain data of pump-jet propulsor exciting force including bearing force and fluctuating pressure in different working conditions was monitored, and then which was converted to frequency domain data by fast Fourier transform (FFT). The variation laws of bearing force and fluctuating pressure in different advance ratio and different oblique flow angle has been presented. The influence of the peak of pulsation pressure in different oblique flow angle and different advance ratio has been presented. The results show that the exciting force increases with the increase of the advance ratio, the closer which is to the rotor domain and the closer to the blades tip, the greater the variation of the pulsating pressure. At the same time, the exciting force decrease with the oblique flow angle increases. And the vertical and transverse forces will change more obviously, which is the main cause of the exciting force. In addition, the pressure distribution and the velocity distribution of rotor blades tip in different oblique flow angles has been investigated.
본 논문에서는 계통연계형 인버터용 LCL 필터 특성을 학계와 산업계의 대표적인 오프라인, 온라인 시뮬레이션 도구를 적용하여 LCL 필터와 L 필터의 차이점을 비교 분석하였다. 논문의 연구방법은 비교 분석 및 검증 방법을 적용하여 먼저 LCL 필터를 포함한 계통연계형 인버터 시스템의 수학적 분석과 모델링한 후 오프라인 시뮬레이션 도구로 시뮬레이션한 결과를 수학적 이론값과 비교하였으며, 마지막으로 실시간 시뮬레이터를 사용한 실험을 통한 검증과정으로 구성하였다. 3개의 시뮬레이션 툴을 사용하여 LCL 필터를 모델링 및 시뮬레이션하고 LCL 필터의 고주파 고조파에 대해 필터링 효과를 확인하였다. 먼저, LCL 필터의 전달 함수와 관련 수식을 소개하였으며, 이를 바탕으로 보드선도로 그 특성을 분석하였다. 또한 LCL 필터의 매개 변수에 따라 PSIM 및 MATLAB의 오프라인 시뮬레이션과 FFT를 통해 필터 특성을 확인하였다. 마지막으로 실시간 시뮬레이터인 Typhoon HIL402와 DSP 제어기를 연결하여 온라인 시뮬레이션 결과와의 일관성을 확인하였으며 LCL 필터의 필터링 특성을 시험으로 검증하였다.
본 논문에서는 OFDM 레이다를 위한 딥러닝 기반 표적의 거리 및 속도 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 표적으로부터 반사된 수신 신호를 받아 변조신호 제거 후 2차원 FFT를 통해 2차원 주기도를 얻는다. 주기도는 기존 및 제안 방법에서 표적의 거리 및 속도를 추정하는 입력신호이다. 주기도에서 정점은 표적의 위치를 나타내는데 표적의 거리 및 속도 추정을 위해 널리 사용되는 기존 기법은 CFAR (Constant False Alarm Rate) 알고리즘이다. 반면 제안하는 기법은 다중 출력 CNN (Convolutional Neural Network)을 이용하여 거리 및 속도를 추정한다. 기존 기법과 달리 제안 기법은 주기도 이외에 잡음 전력과 같이 추가적인 정보가 필요하지 않아 사용하기 편리하다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면 제안 추정 기법은 기존 기법보다 거리 및 속도 추정 MSE (Mean Square Error)오차 성능을 5배 이상 개선하며 송신 OFDM 심볼 개수가 증가할수록 정확도가 향상되는 특성을 보인다.
In this study an efficient method for detecting and monitoring engine misfiring, focusing on minute speed changes in the crankshaft is proposed., Its validity is verified using various misfiring cases. Typically, the crankshaft speed fluctuates around the normal value depending on the engine misfiring status. Even a minute speed change in the crankshaft can be estimated by measuring the rotation time of each tooth of the 118-tooth flywheel attached to the crankshaft with a 2-MHz timer. Therefore, a speed pattern for an in-line six-cylinder engine consists of 236 tooth rotation speeds corresponding to the two rotations of the crankshaft, in which all the cylinders complete four-stroke cycle. FFT analysis can reduce the number of components of a speed pattern from 236 to just four major components: - fundamental frequency_(f), 2f, 3f, 6f., - This makes the comparison of the misfiring cases simpler and faster. In the experiment, five engine status cases (one normal firing and, four misfiring cases) were simulated. While the 6f component was the largest for the normal case, the f component increased as misfiring occurred one, two apart, and two consecutive times. The 3D FFT pattern comprising the ratio of f, 2f, and 3f, 6f showed that the distance between the misfiring and normal states was larger
본 논문에서는 수중 음향통신에서 데이터 복구를 위한 위상고정루프와 결합된 등화기의 성능을 분석하였다. 도플러 주파수가 존재하는 채널환경에서는 등화기 동작만으로는 데이터 복구가 어렵다. 도플러 주파수를 복구하기 위해 등화기는 위상고정루프를 결합하여 사용한다. 등화기와 위상고정루프는 각각 채널의 다중경로와 도플러 주파수를 보상하면서 맞물려 동작하게 된다. 또한, 고속 푸리에 변환을 통해 얻은 초기 주파수 오차를 보상하면, 위상고정루프와 결합된 등화기의 수렴속도를 향상시킬 수 있다. 성능 검증을 위해 호수실험과 해상실험을 진행하였다. 결과적으로, 도플러 주파수의 보상 유무와 상관없이 위상고정루프와 결합된 등화기는 프리엠블 구간에서 충분히 수렴하며, 랜덤 데이터 구간에서 비트오류는 발생하지 않았다. 그러나, 도플러 주파수의 보상을 통해 등화기의 수렴 속도를 2배 이상 증가시킬 수 있었다.
Purpose: The purpose of this study was to examine the effects of electroencephalogram (EEG) biofeedback training for emotion regulation and brain homeostasis on anxiety about COVID-19 infection, impulsivity, anger rumination, meta-mood, and self-regulation ability of late adolescents in the prolonged COVID-19 pandemic situation. Methods: A non-equivalent control group pretest-posttest design was used. The participants included 55 late adolescents in the experimental and control groups. The variables were evaluated using quantitative EEG at pre-post time points in the experimental group. The experimental groups received 10 sessions using the three-band protocol for five weeks. The collected data were analyzed using the Shapiro-Wilk test, Wilcoxon rank sum test, Wilcoxon signed-rank test, t-test and paired t-test using the SAS 9.3 program. The collected EEG data used a frequency series power spectrum analysis method through fast Fourier transform. Results: Significant differences in emotion regulation between the two groups were observed in the anxiety about COVID-19 infection (W = 585.50, p = .002), mood repair of meta-mood (W = 889.50, p = .024), self-regulation ability (t = - 5.02, p < .001), self-regulation mode (t = - 4.74, p < .001), and volitional inhibition mode (t = - 2.61, p = .012). Neurofeedback training for brain homeostasis was effected on enhanced sensory-motor rhythm (S = 177.00, p < .001) and inhibited theta (S = - 166.00, p < .001). Conclusion: The results demonstrate the potential of EEG biofeedback training as an independent nursing intervention that can markedly improve anxiety, mood-repair, and self-regulation ability for emotional distress during the COVID-19 pandemic.
In this paper, a powerful photocatalyst based on carbon nanocomposite is developed in order to obtain a new material applicable in water treatment and especially for the discoloration of effluents used in the textile industry. For that, TiO2-graphene nanocomposites have been successfully synthesized by a mixture of Functionalized Graphene Sheet (FGS) and tetrachlorotitanium complexes to form FGS-TiO2 nanocomposite. In the presence of an anionic surfactant, we used a new chemical process to functionalize graphene sheets in order to make them an excellent medium for blocking and preventing the aggregation of TiO2 nanoparticles. The components of these nanocomposites are characterized by means of X-ray diffraction (XRD), Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FT-IR), Scanning Electron Microscopy (SEM) and Transmission Electron Microscopy (TEM), which confirms the successful formation of the FGS-TiO2 nanocomposite. It was found that the TiO2 nanoparticles were dispersed uniformly on the graphene plane which possesses better charge separation capability than pure TiO2. The FGS-TiO2 nanocomposites exhibited higher photocatalytic activity compared to pure TiO2 for the removal of three dyes: such as Methylene Blue (MB), Bromophenol Blue (BB) and Alizarin Red-S (AR) in water. The removal process was fast and more efficient with FGS-TiO2 nanocomposite in daylight (in the absence of UV irradiation) compared to pure TiO2 nanoparticles without and under UV in all pH range.
Moiré patterns emerge due to the interference between the non-emission area of the LED screen and the grid line in an image sensor of a video recording device when taking a video in the presence of the LED screen. To reduce the moiré intensity, we have fabricated an anti-moiré filter using hollow glass microspheres (HGMs) by slot-die coating. The LED screen has a large non-emission area because of a large pitch (distance between LED chips), causing more severe moiré phenomenon, compared with a display panel having a very narrow black matrix (BM). It is shown that HGMs diffuse light in such a way that the periodicity of the screen is broken and thus the moiré intensity weakens. To quantitatively analyze its moiré suppression capability, we have calculated the spatial frequencies of the moiré fringes using fast Fourier transform. It is addressed that the moiré phenomenon is suppressed and thus the amplitude of each discrete spatial frequency term is reduced as the HGM concentration is increased. Using the filter with the HGM concentration of 9 wt%, the moiré fringes appeared depending sensitively on the distance between the LED screen and the camera are almost completely removed and the visibility of a nature image is enhanced at a sacrifice of luminance.
MP3 부호화 칩을 하드웨어와 소프트웨어 Co-design 개념을 이용하여 설계하고 칩으로 제작하였다. 소프트웨어적인 측면에서 MP3 부호화과정에서 계산량이 가장 많은 distortion control loop를 scale factor pre-calculation을 통하여 계산량을 $67\%$까지 줄였다. 하드웨어적인 측면에서 고속연산이 가능한 32비트 부동소수점 DSP 코어와 Fn (Fast Fourier Transform) 블록의 하드웨어 구현을 통하여 계산량을 줄였다. 설계된 칩을 하드웨어 에뮬레이션을 통하여 검증한 후 0.25um CMOS 공정을 이용하여 제작하였다. 제작된 칩의 크기는 $6.2{\time}6.2mm^2$이었으며, 제작된 칩은 테스트 보드상에서 정성적 정량적인 측면에서 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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