본 논문에서는 스펙트럼 분석기를 이용하여 잡음 파라미터를 측정하는 2가지 방법을 제안하였다. 제안된 첫 번째 방법은 6-포트 회로망을 이용하여 잡음상관행렬을 측정하고, 이를 통해 잡음파라미터를 결정하는 방법이다. 그리고 제안된 두 번째 방법은 전원 임피던스의 변화에 따른 DUT의 잡음지수를 직접 측정하고, 이를 통해 잡음파라미터를 추출하는 방법이다. 전원 임피던스의 변화에 따른 잡음지수를 측정을 위해 스펙트럼 분석기를 이용, 임의의 전원 임피던스를 갖는 DUT의 잡음지수를 측정하는 방법과 전원 임피던스의 변화를 위해 사용한 임피던스 튜너가 DUT에 주는 잡음영향을 제거하는 방법을 보였다. 제안된 2가지의 방법으로 수동 및 능동 DUT에 대한 잡음파라미터를 측정하였고, 이를 비교하였다. 비교 결과, 2가지 방법에 대한 잡음 파라미터 결과가 일치하였다. 2가지 방법의 잡음 파라미터 결과가 일치하는 것은 6-포트 회로망으로 측정된 잡음파라미터가 전원 임피던스의 변화에 따라 측정된 DUT의 잡음지수를 정확히 예측한다는 것을 의미하며, 이를 통해 6-포트 회로망으로 측정된 잡음 파라미터 결과가 검증되었다.
Modal parameter identification has received much attention recently for their usefulness in earthquake engineering, damage detection and structural health monitoring. The identification method based on Matrix Pencil technique is adopted in this paper to identify structural modal parameters, such as natural frequencies, damping ratios and modal shapes using impulse vibration responses. This method can also be applied to dynamic responses induced by stationary and white-noise inputs since the auto- and cross-correlation function of the two outputs has the same form as the impulse response dynamic functions. Matrix Pencil method is very robust to noise contained in the measurement data. It has a lower variance of estimates of the parameters of interest than the Polynomial Method, and is also computationally more efficient. The numerical simulation results show that this technique can identify modal parameters accurately even if the noise level is high.
본 논문에서는 온-웨이퍼형 DUT 측정을 위한 입력 터미네이션의 정의방법을 제안하였으며, 제안된 방법으로 새롭게 정의된 입력 터미네이션과 잡음전력비에 기초한 잡음상관행렬 측정방법을 이용, 온-웨이퍼형 DUT의 잡음상관행렬을 측정하였다. 그리고 온-웨이퍼 DUT를 측정하기 위해 웨이퍼 프로브와 바이어스-티가 포함된 잡음측정 구성을 보였다. 온-웨이퍼형 DUT 측정을 위한 입력 터미네이션을 정의하기 위해서는 바이어스-티와 프로브 그리고 open으로 종단된 선로가 결합된 어댑터의 S-파라미터가 필요하며, 이를 위해 1-포트 측정을 통해 어댑터의 2-포트 S-파라미터를 결정하는 방법을 보였다. 이 측정된 어댑터의 S-파라미터 이용, 온-웨이퍼형 DUT 측정을 위한 새로운 입력 터미네이션을 정의하는 방법을 보였다. 제안된 방법으로 1.5 dB의 잡음지수를 갖는 칩 소자의 잡음상관행렬을 측정하였고, 측정된 잡음상관행렬을 이용하여 칩 소자의 잡음 파라미터 결과를 얻었다. 칩 소자의 잡음 파라미터 결과는 칩 소자의 데이터시트에 있는 잡음 파라미터 결과와 유사한 결과를 보였으며, 반복 측정을 통해 측정된 결과가 신뢰할 수 있는 결과임을 보였다.
본 논문에서는 잡음환경하에서의 과도기형태 신호의 매개변수를 효율적으로 추정하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 선형예측모델을 토대로 하여 확장된 차수를 갖는 자기상관유사행렬의 truncated singular value decomposition을 이용한다. 제안된 자기상관유사행렬의 우수성을 보여주기 위하여 감쇄계수가 같은 경우와 감쇄계수가 다른 경우에 대하여 각각 일반적인 데이터 행렬방법과 통계적 성능을 비교분석하였다. 시뮬레이션 결과 데이터 행렬 방법보다 자기상관유사행렬 방법의 통계적 성능이 보다 우수함을 알 수 있었다. 이러한 결과는 부가된 백색잡음의 자기상관지연값이 클 경우에 잡음의 영향이 어느정도 줄어든다는 성질로 부터 기인한다.
A matrix pencil method for source separation 〔3〕was shown to be an unbiased signal extractor in the presence of temporally white noise. Its efficiency and robustness lies in the fact that the method in 〔3〕 employs only time-delayed correlation matrices of the observation data, In this paper we stress out that the matrix pencil method might suffer from a numerical instability problem, be- cause the symmetric-definite pencil was not exploited. Moreover we present a simple method of constructing a symmetric-definite pencil so that the matrix pencil method is numerically stable.
수동 소나 시스템에서는 신호대 잡음비의 향상, 표적의 방위 탐지 및 위치 데이터 산출, 간섭신호 제거 등을 위하여 지향성 빔을 만들어 사용한다. 주변환경이 복잡한 해양에서 저소음의 표적을 원거리에서 탐지하기 위해서는 지향성 빔의 특성을 향상시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 선형으로 배열된 센서에서 각 센서 쌍들의 상호상관 행렬을 이용한 SCCBF (Spatial Cross Correlation Beamforming) 알고리즘을 제안하였다. 이상적인 조건하에서 제안된 SCCBF는 기존의 CBF (Conventional Beamforming)에 비해 배열 이득이 3 dB 이상 향상되고 표적의 탐지 방위 정확도를 나타내는 빔 폭이 CBF보다 0.5배 정도가 됨을 이론적으로 검증하고, 시뮬레이션을 통하여 이를 입증하였다. 또한 제안된 알고리즘을 적용한 선배열 수동 소나 시스템의 해상 시험 결과를 제시하였다.
This paper estimate a desired signal in a correlation wireless communication. The transmitted signal is mixed with the information signal, interference, and noise in wireless channel, and it is incident on the receiver. In this paper, we apply MUSIC algorithm and sub-array method to recover the total rank of the correlation matrix in order to estimation a desired signal among receiving signals. Through simulation, we analyze to compare the proposed method with the classical MUSIC algorithm. As a result of the simulation, the proposed method improved the resolution about 10degrees compared to the conventional MUSIC algorithm. We prove the superiority of the proposed method for the desired signal estimation in correlation channel.
First, in order to improve selecting method of quality characteristic level desired by customers, S/N(Signal-to-Noise) ratio of Taguchi in larger-the-better characteristics was applied. Second, the Matrix classification standard of ACE(Attribute Categorization Evaluation) is presented using KANO model on difference analysis of importance and satisfaction through questionnaire from customers. This is for reflecting the diverse EC which customers want in EC quality sufficiently. Also, establishing sales point will be helpful in business strategy through presenting types that are able to decide planning quality. Third, the important measure of EC about correlation among quality characteristics and a new weight of EC are calculated depending on importance of EC and the weight of customer attribute and materials of relationship matrix through correlation matrix analysis.
First, in order to improve selecting method of quality characteristic level desired by customers, S/H(Signal-to-Noise) ratio of Taguchi in larger-the-better characteristics was applied. Second, the Matrix classification standard of ACE(Attribute Categorization Evaluation) is presented using KANO model on difference analysis of importance and satisfaction through questionnaire from customers. This is for reflecting the diverse EC which customers want in EC quality sufficiently. Also, establishing sales point will be helpful in business strategy through presenting types that are able to decide planning quality. Third, the important measure of EC about correlation among quality characteristics and a new weight o( EC are calculated depending on importance of EC and the weight of customer attribute and materials of relationship matrix through correlation matrix analysis.
The noise in an image degrades image quality and deteriorates coding efficiency of compression. Recently, various edge-preserving noise filtering methods based on the nonstationary image model have been proposed to overcome this problem. In most conventional nonstationary image models, however, pixels are assumed to be uncorrelated to each other In order not to increase the computational burden too much. As a result, some detailed information is lost in the filtered results. In this paper, we propose a computationally feasible adaptive noise smoothing algorithm which considers the nonstationary correlation characteristics of images. We assume that an image has a nonstationary mean and can be segmented into subimages which have individually different stationary correlations. Taking advantage of the special structure of the covariance matrix that results from the proposed image model, we derive a computationally efficient FFT-based adaptive linear minimum mean square error filter. The justification for the proposed image model is presented and the effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated experimentally.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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