This paper presents the dynamic characteristics of buck and buck-boost dc-dc converters with digital filters. At first, the PID, the minimum phase FIR filter and the IIR filter controls are discussed in the buck dc-dc converter. Comparisons of the dynamic characteristics between the buck and buck-boost converters are then discussed. As a result, it is clarified that the superior dynamic characteristics are realized in the IIR filter method. In the buck converter, the undershoot is less than 2% and the transient time is less than 0.4ms. On the other hand, in the buck-boost converter, the undershoot is about 3%. However, the transient time is approximately over 4ms because the output capacitance is too large to suppress the output voltage ripple in this type of converter.
Gradient-type algorithms for adaptive IIR notch filters are very attractive in terms of both performances and computational requirements. Generally, it is quite difficult to assess their performances analytically. There have been several trials to analyze such adaptive algorithms as the sign and the plain gradient algorithms for some types of adaptive IIR notch filters, but many of them still remain unexplored. Furthermore, analysis techniques used in those trials can not be directly applied to different types of adaptive IIR notch filters. This paper presents a detailed performance analysis of the sign algorithm for a well-known adaptive IIR notch filter with constrained poles and zeros, which can not be done by just applying the related existing analysis techniques, and therefore has not been attempted yet. The steady-state estimation error and mean square error (MSE) of the algorithm are derived in closed forms. Stability bounds of the algorithm are also assessed. extensive simulations are conducted to support the analytical findings.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.10
no.1
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pp.57-65
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2017
This paper presented a method of designing low-power feedback active noise control filter optimized for headphones/earphones. Using constrained optimization, we obtained a high order FIR noise control filter to ensure reasonable noise attenuation performance at high sampling frequency environment. Then using infinite impulse response (IIR) approximation method called Balanced Model Truncation (BMT), we obtained a low order IIR noise control filter suitable for low-power digital signal processing system like headphones/earphones. For further performance improvement, we utilized frequency warping method so that we could obtain more accurately approximated IIR filter and we ensured system stability by reconstructing the low order IIR filter in form of cascaded second order IIR filters. ANC simulation with white noise and stability test verified that the proposed algorithm had superior attenuation performance and better robustness compared to the conventional algorithm.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.4
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pp.611-616
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2023
ECG(electrocardiogram) is a test used to measure the rate and regularity of heartbeats, as well as the size and position of the chambers, the presence of any damage to the heart, and the cause of all heart diseases can be found. Because the ECG signal obtained using the ECG-KIT includes noise in the ECG signal, noise must be removed from the ECG signal to apply to the deep learning. In this paper, the noise of the ECG signal was removed using the digital IIR Butterworth low-pass filter. When the performance evaluation of the three activation functions, sigmoid(), ReLU(), and tanh() functions, was compared using the deep learning model of LSTM, it was confirmed that the activation function with the smallest error was the tanh() function. Also, When the performance evaluation and elapsed time were compared for LSTM and GRU models, it was confirmed that the GRU model was superior to the LSTM model.
Noise in image sequences is visually offensive and may mask important image detail. In addition to degradation of visual quality, the noise pattern increases the entropy of the image, and thus hinders effective compression. This paper proposes a spatial and a temporal joint filters to reduce the noise by jointly connecting two adaptive noise reducers with different characteristics, and we also propose an IIR-type 3D noise reduction litter scheme connecting the spatial and the temporal joint filters. The proposed 3D IIR filter not only strongly removes noise in uniform image regions while preserving edges and details but also effectively suppresses temporal flicker caused by noise. Experimental results show that the proposed scheme improves subjective quality as well as objective quality as compared with the various noise filtering techniques.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.10a
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pp.351-354
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2007
In recent years, digital processing techniques have been applied diversity of fields. Typical signal processing techniques are speech processing and image processing. And filters for the signal processing can be divided in FIR (finite impulse response) filter and IIR (infinite impulse response) filter. Compared with IIR filter, the FIR Filter has a defect of high-degree, but has a merit of stability and uses simply. Futhermore, FIR filter also has linear phase response characteristics, it is using in fields regarding wave information importantly. To FIR Filter design, the main issue is to remove the Gibbs phenomenon. Therefore, in this paper I was proposed a method using FIR digital filter applied a modified window function and the method was compared with conventional methods.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.3
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pp.570-575
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2019
Active muffler is implemented by applying active noise control technique to reduce exhaust noise of automobile muffler. Conventional Filtered_x LMS algorithm has a problem that the degree of control filter becomes very large and convergence deteriorates when acoustic feedback is present. The recursive LMS algorithm can compensate for this problem because it can be easily diverted in the adaptive filter adaptation process. In this paper, the structure of the primary path and the secondary path transfer function is designed as the IIR filter to improve the convergence performance and the computational burden, and the stabilization filter algorithm is applied to secure stability which is a disadvantage of the IIR filter structure. The stabilization filter algorithm plays a role of pulling the pole into the unit circle to prevent the pole of the transfer function corresponding to the acoustic feedback from diverging during the adaptation process. In this way, the computational burden of the active muffler system and the convergence performance can be improved. In order to show the usefulness of the proposed system, we compared the performance of the proposed Filtered_x LMS algorithm with the performance of the proposed system for the exhaust sound of a diesel engine, which is a variable environment. Compared to conventional algorithm, proposed algorithm's computational burden is less than half, and convergence performances are more than 4 times.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.2
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pp.143-149
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2011
In this paper, IIR structures are proposed to reduce the computation complexity of the secondary-pass estimation in active noise control(ANC) systems. However, there are stability problems of using IIR models to reduce the computation complexity in ANC systems. To overcome these problems, we propose a stabilizing procedure of recursive least mean squares (RLMS) algorithms for eatimating the parameters of IIR models of the secondary path transfer functions. The multichannel ANC systems are implemented by using the TMS320C6713 DSP board to test the performance of computation complexity and stability of the proposed methods. Comparing the IIR filters with the FIR filters, the IIR filters can reduce 50[%] of the computation and obtain similar noise reduction result.
In this paper, a low-csst ECG system using a digital filter was implemented. After amplifying the analog ECG signal, it is converted into a digital signal and filtered. The developed ECG module is miniaturized by removing the analog filter element that occupies the existing volume and replacing it with a digital filter using a 3-stage Butterworth filter which is one of IIR filters. It uses a serial monitoring program with C# to check and save the ECG waveform measured on a computer screen. The ECG system using a developed digital filter in this paper uses a low-cost processor instead of an expensive, high-end processor, and its size and price are reduced by converting the analog filter to a digital filter. In addition, since the waveform of the developed ECG system is similar to the actual ECG waveform of MIT-BIU, it is considered that the existing analog filter can be replaced with the developed digital filter.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.11
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pp.2299-2301
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2009
The adaptive IIR filters for active noise control systems are more effective when acoustic feedback exists, but the adaptive IIR filters could be unstable when the filter algorithm is not yet converged. In this paper, auto-secondary path estimation techniques and a stabilizing process for adaptive Multi-Channel Recursive LMS (MCRLMS) filters are developed to improve the stability of multi-channel active noise control systems. Experiments using a TMS320VC33 digital signal processor in a three dimensional enclosure have performed to show the effectiveness of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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