자기적응 등화기의 최적화에 널리 사용되는 판정의거(decision-directed: DD) least mean square(LMS) 알고리즘의 수정된 형태를 제안하고, 수정된 형태가 기존 알고리즘의 초기 수렴 특성을 크게 개선함을 보인다. 기존 DD LMS는 등화기 출력과 그에 대한 양자화 값의 차이를 오차로 간주하고, 오차의 제곱을 비용 함수로 하여 등화기 계수에 대해 이를 최소화함으로써 등화기의 최적화를 달성한다. 이 오차 발생 방법은 이진 신호 또는 단일레벨 신호에 유용하나, 다치레벨 신호의 경우 등화기의 초기화에는 효과적이지 못하다. 수정된 DD LMS에서는 오차 발생을 수정하여 이 문제를 해결하였다. 다치레벨 신호를 대상으로 한 모의실험을 통해 심볼간 간섭에 의한 왜곡과 부가 잡음 하에서 수정된 DD LMS의 유용성과 성능을 검증하였다.
본 논문은 감마보정을 위한 비선형 곡선 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. 기존의 비선형 감마 곡선 생성 방법은 Gauss-Jordan 역행렬을 적용한 최소 자승 다항식(Least Square Polynomial)을 사용하였다. 이 방법은 다항식 계수 값 계산 과정 중 고차행렬의 역행렬 연산에서 $10^{-11}$ 이하의 매우 작은 값은 절단함으로써 곡선접합의 정밀도가 감소된다. 또한 입력으로 사용되는 샘플 포인트가 10-bit 기준으로 0~1023의 밝기 값에 대하여 고루 분포되어있는 경우에만 정확한 동작이 가능하다. 본 논문은 이러한 기존 알고리즘의 단점을 보완하기 위하여, 고차 다항식의 계수 값을 반데몬드 행렬(Vandemond Matrix)에 SVD분해(Singular Value Decomposition)와 QR분해법(QR Decomposition)을 적용하여 행렬의 고유치와 직교성분만으로 연산하였다 또한, 입력 데이터의 구간을 분할하여 각 구간의 다항식을 생성하고, 새롭게 생성된 다항식을 이용하여 곡선 접합을 수행하도록 하였다. 입력 데이터와 곡선 접합결과의 평균제곱오차(Mean Square Error: MSE)와 표준편차(Standard Deviation: STD)를 통한 오차율 비교 결과 최하위 비트(Least Significant Bit: LSB) 에러 범위에서 MSE가 약 $10^{-9}$ 이고 STD는 약 $10^{-5}$로 정밀도가 향상되었다.
In active noise control (ANC) systems, the convergence behavior of the conventional Filtered-X Least Mean Square (FXLMS) algorithm may be affected by nonlinear distortions in the secondary path (e.g., in the power amplifiers, loudspeakers, transducers, etc.), which may lead to degradation of the error-reduction performance of the ANC systems. In this paper, a stable FXLMS algorithm with fast convergence is proposed to compensate for undesirable nonlinear distortions in the secondary-path of ANC systems by employing the Volterra filtering approach. In particular, the proposed approach is based on the utilization of the conventional P-th order inverse approach to nonlinearity compensation in the secondary path of ANC systems. Finally, the simulation results showed that the proposed approach yields a better convergence behavior In the nonlinear ANC systems than the conventional FXLMS.
자기베어링의 회전정밀도에 영향을 미치는 인자로 PWM 전력증폭기, 위치 센서 등과 같은 자기베어링 구성 장치의 동특성 및 정밀도, 시스템의 정확한 모델링, 제어기법, 런아웃 등이 있다. 본 연구에서는 능동 자기베어링을 제어하기 위해 자기베어링의 PWM 전력증폭기와 회전축을 모델링하고 이를 바탕으로 능동 자기베어링 제어를 위한 PID 제어기를 구성하였으며, 변위 센서의 부착위치 및 회전축의 진원도의 영향으로 발생하는 주기적인 런아웃 요소를 첨가하여 런아웃의 영향을 확인하였으며, 런아웃 (Runout)에 의해 발생하는 에러(Error)를 효과적으로 제어하여 자기베어링의 제어 정밀도를 향상시키기 위한 방법으로 기본적인 PID 제어기에 최소평균자승(Least Mean Square, LMS) 알고리즘을 적용한 적응 피드포워드 제어기를 구성하여 자기베어링의 능동 제어에서 발생하는 주기적인 런아웃을 효과적으로 제어할 수 있음을 MATLAB을 통한 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 스테레오 음향 반향 제거기의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 전처리 방법의 반향 제거기를 제안한다. 제안한 반향 제거기는 MINT (Multiple input/output INverse Theorem) 필터링에 의해 실내 전달함수의 잔향이 저감되어진 입력을 사용함으로써 필터계수의 추정오차를 감소시켜 성능을 향상시킬 수 있었다. 실제의 스테레오 음성과 실제 음장의 전달함수를 사용한 시뮬레이션 결과, 제안한 방법이 NLMS (Normalized Least Mean Square)와 Projection 등의 적응 알고리즘 종류에 관계없이 ERLE가 3∼5 dB 향상됨을 확인하였다.
This paper proposes the algorithm which estimates moment of the inertia and friction coefficient of friction for high performance speed control of electric motor. The proposed algorithm finds the moment of inertia and friction coefficient of friction by observing the speed error signal generated by the speed observer and using Recursive Least-Mean-Square method(RLS). By feedbacking the estimated inertia and estimated coefficient of friction to speed controller and full order speed observer, then the errors of the inertia and coefficient of friction and speed due to the inaccurate initial value are decreased. Inertia and coefficient of friction converge to the actual value within several times of speed changing. Simulation and actual experiment results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed parameter estimator.
The least mean square(LMS) algorithm has been popular owing to its simplicity, stability, and availability to implement. But it inherently has a problem of slow convergence speed, and the presence of a transfer function in the secondary path following the adaptive controller and the error path has been shown to generally degrade the stability and the performance of the LMS algorithm in applications of acoustical noise control. In general, in order to solve these problems, the filtered-x LMS (FX-LMS) type algorithms can be used and the bi-directional Filtered-x LMS(BFXLMS) algorithm is very attractive among them, which increase the convergence speed and the performance of the controller with nearly equivalent computation complexity. In this paper, a mathematical analysis for the BFXLMS algorithm is presented. In terms of view points of time domain, frequency domain, and stochastic domain, the characteristics and stabilities of algorithm is accurately analyzed.
In this paper, we present a trellis-based blind channel estimation and equalization technique coupling two kinds of adaptive Viterbi algorithms. First, the initial blind channel estimation is accomplished by incorporating the list parallel Viterbi algorithm with the least mean square (LMS) updating approach. In this operation, multiple trellis mappings are preserved simultaneously and ranked in terms of path metrics. Equivalently, multiple channel estimates are maintained and updated once a single symbol is received. Second, the best channel estimate from the above operation will be adopted to set up the whole trellis. The conventional adaptive Viterbi algorithm is then applied to detect the signal and further update the channel estimate alternately. A small delay is introduced for the symbol detection and the decision feedback to smooth the noise impact. An automatic switch between the above two operations is also proposed by exploiting the evolution of path metrics and the linear constraint inherent in the trellis mapping. Simulation has shown an overall excellent performance of the proposed scheme in terms of mean square error (MSE) for channel estimation, robustness to the initial channel guess, computational complexity, and channel equalization.
Han-Kyung Seo;Do-Cheol Choi;Cheol-Min Shim;Jin-Hyeong Jo
핵의학기술
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제27권2호
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pp.95-98
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2023
Purpose: The precision error of a bone density meter reflects the equipment and reproducibility of results by an examiner. Precision error values can be expressed as coefficient of variation (CV), CV%, and root mean square-SD (RMS-SD). The International Society for Clinical Densitometry (ISCD) currently recommends using RMS-SD as the precision error value. When a 95% confidence interval is applied, the least significant change (LSC) value is calculated by multiplying the precision error value by 2.77. Exceeding the LSC value reflects a significant difference in measured bone density. Therefore, the LSC value of a bone density equipment is an essential factor for accurately determining a patient's bone density. Accordingly, we aimed to calculate the LSC value of a bone density meter (Lunar iDXA, GE) and compare it with the value recommended by the ISCD. We also assessed whether the value measured by the iDXA equipment was below the LSC value recommended by ISCD. Material and Methods: The bone densities of the lumbar spine and thighs of 30 participants were measured twice, and the LSC values were calculated using the precision calculation tool provided by the ISCD (http://www.iscd.org). To check the reproducibility of the measurement, patients were asked to completely dismount from the equipment after the first measurement; the patient was then repositioned before proceeding with the second measurement. Results: The LSC values derived using the CV% values recommended by the ISCD were 5.3% for the lumbar spine and 5.0% for the thigh. The LSC values measured using our bone density equipment were 2.47% for the lumbar spine and 1.61% for the thigh. The LSC value using RMS-SD was 0.031 g/cm2 for the lumbar spine and 0.017 g/cm2 for the thigh. Conclusion: that the findings confirm that the CV% value measured using our bone density meter and the LSC value using RMS-SD were maintained very stably. This can be helpful for obtaining accurate measurements during bone density follow-up examinations.
본 논문에서는 Blind 채널 등화를 위한 error feedback 필터를 갖는 Decision Feedback Equalizer(DFE) 구조의 등화기를 설계하였다. 제안하는 등화기는 Least Mean Square(LMS) 알고리즘과 Multi-Modulus Agorithm(MMA)을 이용하였으며 64/256 QAM을 위해 설계되었다. 기존의 MMA 등화기는 두개의 transversal 필터를 이용하거나 feedforward와 feedback 필터를 이용하는 반면에 제안하는 등화기는 feedforward와 feedback 그리고 error feedback 필터를 사용하여 채널 적응 성능을 향상시켰으며 탭 수를 감소시켰다. 제안하는 구조는 $SPW^{TM}$ 툴을 이용 시뮬레이션을 수행하여 성능을 개선시킬 수 있었다. 그리고 VHDL을 이용해 시뮬레이션을 수행하였으며 논리 합성은 0.25um 셀 라이브러리를 이용하였다. 설계한 등화기는 약 19만 게이트 수와 15MHz의 동작속도를 보였다 또한 FPGA 칩을 내장한 이뮬레이션 보드를 사용하여 성능 검증을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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