Windowing routines have as their purpose the reduction of the sidelobes of a spectral output of the FFT or DFT routines. Windowing routines accomplish this by forcing the beginning and end of any sequence to approach each other in value. Since they must work with any sequence they force the beginning and ending samples near zero. To make up for this reduction in power, windowing routines give extra weight to the values near the middle of the sequence. The difference between windows is the way in which they transition from the low weights near the edges to the higher weights neqr the middle of the sequence. Signal-to-noise ratio(SNR) can be determined by the ratio of the output noisy signal variance to the input noisy signal variance of a window. Standard deviation of noise is reduced by windowing. Thus, the windowing operation improved the SNR of the noisy signal. This paper shows a performance estimation of windowing on a single tone with added Gaussian noise and uniform noise.
Shin, Jang Hwan;Lim, Deok-Won;Joo, Jung-Min;Lee, Sang Jeong;Song, Hong-Yeop;Won, Jong-Hoon;Ahn, Jae Min
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제9권4호
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pp.319-325
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2020
In order to propose new satellite navigation signals, it is essential to analyze the increased level of interference effect that the existing signals suffer. In this paper, a method for estimating the power density of the interference signals on GPS signals is proposed before and after the additional transmission of the KPS signals in the L1, L2 and L5 bands. For estimation, we assume the number of visible satellites observed over the Korean peninsular and the minimum received power of the satellite navigation signals. The comparison of the estimated values shows that the power density of the interfering signal increases by up to 1.37 dB due to the introduction of KPS, but this leads to an increase in interference plus noise power density below 0.47 dB.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제13권4호
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pp.499-506
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2012
In this paper, a dynamic modeling for the velocity and position information of a single frequency stand-alone GPS(Global Positioning System) receiver is described. In static condition, the position error dynamic model is identified as a first/second order transfer function, and the velocity error model is identified as a band-limited Gaussian white noise via non-parametric method of a PSD(Power Spectrum Density) estimation in continuous time domain. A Kalman filter is proposed considering both correlated/white measurements noise based on identified GPS error model. The performance of the proposed Kalman filtering method is verified via numerical simulation.
This paper presents the detecting algorithm of inrush current which causes protective equipment to maloperate in energizing a power distribution line. This detecting algorithm uses the method which extracts the decay component and energy of 2nd harmonics by Prony Spectral Estimation Method existed AR model to new ARMA model. In this paper, the inrush currents are obtained by model simulations and fild tests. By applying these data to the detecting algorithm, it has been confirmed to discriminate inrush currents from fault currents.
변수내장형 다채널 위너 필터는 내장된 변수를 이용하여 잔여잡음과 신호왜곡 간의 트레이드오프를 조절할 수 있는 선형 필터이다. 이러한 변수내장형 다채널 위너필터를 적용하기 위해서는 정확한 잡음추정이 중요한데 널리 쓰이는 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법이 있다. 하지만 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법은 방향성 간섭 신호가 존재할 경우 잡음추정의 정확도가 하락하여 변수내장형 다채널 위너필터의 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 변수내장형 다채널 위너필터를 위한 새로운 잡음 추정 기법을 제안한다. 제안한 방법은 주로 잡음 섞인 마이크로폰 입력 신호의 전력 스펙트럼 밀도에 대해 고유값 분해, 방향성 정보를 이용한 목적신호의 기여도 추정, 목적신호의 기여도를 보다 합리적으로 추정하기 위한 지수 가중치 부가의 일련의 과정을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 신호대잡음비, 음성왜곡도 등의 총 4가지 객관적 성능 평가 방법을 이용하여 기존의 방법과 비교하였다. 실험을 통해 방향성 간섭신호가 존재하는 환경에서 제안한 잡음 추정기법을 적용한 다채널 위너필터의 성능이 향상됨을 확인하였다.
Grid synchronization is one of the key techniques for the grid-connected power converters used in distributed power generation systems. In order to achieve fast and accurate grid synchronization, a new phase locked loop (PLL) is proposed on the basis of the complex filter matrixes (CFM) orthogonal signal generator (OSG) crossing-decoupling method. By combining first-order complex filters with relation matrixes of positive and negative sequence voltage components, the OSG is designed to extract specific frequency orthogonal signals. Then, the OSG mathematical model is built in the frequency-domain and time-domain to analyze the spectral characteristics. Moreover, a crossing-decoupling method is suggested to decouple the fundamental voltage. From the eigenvalue analysis point of view, the stability and dynamic performance of the new PLL method is evaluated. Meanwhile, the digital implementation method is also provided. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified by experiments under unbalanced and distorted grid voltage conditions.
본 연구에서는 랜덤신호로서 Gaussian 랜덤 신호와 PRBS(pseudo random binary sequence) 신호를 시험신호로 선정하였다. 실제로 인간을 실험대상으로 하여 E.O.G.(electro-oculography)로서 안구운동을 측정하고 통계통신이론에 바탕을 둔 랜덤신호 해석법으로 신호처리를 하여 동안계의 동 특성을 추정하였다. 본 연구에서 얻어진 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 주파수 응답의 결과 이득 특성은 0.7∼0.9Hz및 1.8∼2Hz에서 잠정적인 2번의 상승이 나타났으며, 이는 추적도중 발생한 saccade에 원인이 있었다. 2. Gaussian 랜덤입력에 대한 파워스펙트럼 밀도와 상호스펙트럼 밀도의 데이터로부터 단위시 간당 동안계의 정보전달비를 구한 결과 1.24 bits/sec를 나타냈다.
The regularity of railway track alignment is a crucial component fur maintaining travel safety and the smoothness of passenger ride. The conventional spectral analysis has been considered to estimate the severity of the track irregularity from measured data. The time domain data used to be changed into the frequency domain by Fourier transform. Because the measuring points can be regarded as the time points, the spatial-frequency can be introduced instead of the time-frequency. Although FFT(Fast Fourier Transform) and/or PSD(Power Spectral Density) function could provide fairly localized information within frequency domain, but chronical configurations of data could be missed. In this study, we attempt to apply the Morlet wavelet transform for the purpose of a frequency-time-domain analysis rather than a frequency-domain analysis. The applicability of wavelet transform is examined for the estimation of the track irregularity with real measured track data on the section of Kyoung-bu line by EM-120 measuring vehicle. It is shown that the wavelet transform can be an effective tool to manage the track irregularity.
This paper analyzes the performance of various single channel speech enhancement algorithms when they are applied to automatic speech recognition (ASR) systems as a preprocessor. The functional modules of speech enhancement systems are first divided into four major modules such as a gain estimator, a noise power spectrum estimator, a priori signal to noise ratio (SNR) estimator, and a speech absence probability (SAP) estimator. We investigate the relationship between speech recognition accuracy and the roles of each module. Simulation results show that the Wiener filter outperforms other gain functions such as minimum mean square error-short time spectral amplitude (MMSE-STSA) and minimum mean square error-log spectral amplitude (MMSE-LSA) estimators when a perfect noise estimator is applied. When the performance of the noise estimator degrades, however, MMSE methods including the decision directed module to estimate a priori SNR and the SAP estimation module helps to improve the performance of the enhancement algorithm for speech recognition systems.
시계열 자료의 주기를 파악하기 위해 스펙트럴 분석이 널리 이용되고 있다. 전력 스펙트럼이나 피리오도그램을 통해서 주파수를 추정하고 그로부터 순환 주기를 계산한다. 한편에서는 통계학의 한 축인 베이지안 기법을 활용한 주파수 추정법이 연구되어 사용되고 있다. 그런데 베이지안 주파수 추정량이 수학 공식을 통해 분석적으로 표현이 가능하지 않음으로 인해 신뢰구간 추정 같은 심도 깊은 통계학적 분석이 용이하지 않은 상화에서 컴퓨터를 이용한 수치해석적인 방법으로 신뢰구간을 추정하였다. 본 논문에서는 베이지안 주파수에 대한 보다 심도 있는 분석을 위해 모수를 재표본하는 Markov chain Monte Carlo (MCMC)을 이용한 추정과 데이터를 재표본하는 시계열 재표본을 통한 추정을 시도해 보았다. 예제로서 부동산 매매/전세 가격 지수 데이터을 사용하였고 매매와 전세 가격 지수간에 3.7개월 정도의 주기 차이가 존재하나 통계학적으로는 유의미한 차이라고 할 수 없음을 알았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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