In ground-based astronomical spectroscopic observations, there are many telluric absorption lines that are laid on the spectra of celestial objects. To study the physical properties of the celestial objects with these contaminated spectra, the telluric lines should be removed. A conventional method for removing the telluric lines is using the standard stellar spectrum as telluric line. In this paper, we introduce a technique to calculate synthetic telluric spectra and use them to remove telluric lines from a spectrum of a celestial object. We used Line-by-Line Radiative Transfer Model (LBLRTM) for calculating a synthetic spectrum and selected Michelson Interferometer for Passive Atmospheric Sounding (MIPAS) model as atmospheric model. We apply our method to some spectra obtained by Bohyunsan Observatory Echelle Spectrograph (BOES) to show that the telluric lines are well removed from the observed spectra by our model within an accuracy of 2% which is close to the 1-sigma rms of the original spectra.
As the grid-connected photovoltaic power conditioning systems (PVPCS) are installed in many residential areas, these have raised potential problems of network protection on electrical power system. One of the numerous problems is an Islanding phenomenon. In this paper, active frequency drift (AFD) method, one of the anti-islanding analyzed by current magnitude compensation and calculation of RMS value of the output power.
A new design procedure for micro cellular coverage prediction is presented here on this paper, which contains a new propagation analysis algorithm based on processing of vector data representing roads and buildings which mainly affect the propagation phenomena in micro-cell environments. The propagation analysis algorithm presented here has been developed to aim at the practical application for micro-cellular systems such as PCS or CE-2. As all the vectors used here are of closed poly lines, i.e., polygons, a simplified ray path search technique can be developed not only to determine if the calculation points are on the road polygons and but also to calculate the amount of blockage by buildings. The result shows a capability of predicting path loss with an RMS error of 5dB or lower.
A way how to teach a general understanding of switched mode power supplies (SMPS) is shown. A fourth order PWM DC-to-DC converter with limited duty cycle range is treated as an example and a survey over important data (maximum voltage and current ratings for the elements, rms- values for the semiconductor devices and a rough approximation of the losses) of the circuit is given. Furthermore, a converter model based on duty ratio averaging is established. Continuous mode of operation is used. The results make it possible to estimate the applicability of the given converter structure and offer sufficient material for the calculation, design, and analysis and give a better insight into switched mode energy conversion.
There have been many different definitions of energy functions as the second statistics of a signal. In this paper, using the higher order differential energy function, we propose an algorithm separating the amplitude and frequency components in a discrete sinusoidal signal. The proposed amplitude and frequency estimation methods have less computational requirement than the existing methods. It also shows large computational advantage over the root mean square (RMS) calculation of a signal. The proposed methods can be used in the detection of abnormal events in signals on the power line. Computer simulations show that proposed frequency estimation method can detect the presence of voltage increase or decrease for a short period of time. Also, the proposed estimation methods have been compared with existing methods in terms of estimation error variance.
In this study, a CFD methodology is employed to address the problem of the prediction of the flow in a T-junction. An Unsteady Reynolds Averaged Navier-Stokes (URANS) approach has been selected for its low computational cost. Moreover, Unsteady Reynolds Navier-Stokes methodologies do not need complex boundary formulations for the inlet and the outlet such as those required when using Large Eddy Simulation (LES) or Direct Numerical Simulation (DNS). The results are compared with experimental data and an LES calculation. In the past, URANS has been tried on T-junctions with mixed results. The biggest limit observed was the underestimation of the oscillatory behavior of the temperature. In the present work, we propose a comprehensive approach able to correctly reproduce the root mean square (RMS) of the temperature directly downstream of the T-junction for cases where buoyancy is not present.
The non-linear equations governing wind-induced internal pressures for a two-compartment building with background leakage are linearized based on some reasonable assumptions. The explicit admittance functions for both building compartments are derived, and the equivalent damping coefficients of the coupling internal pressure system are iteratively obtained. The RMS values of the internal pressure coefficients calculated from the non-linear equations and linearized equations are compared. Results indicate that the linearized equations generally have good calculation precision when the porosity ratio is less than 20%. Parameters are analyzed on the explicit admittance functions. Results show that the peaks of the internal pressure in the compartment without an external opening (Compartment 2) are higher than that in the compartment with an external opening (Compartment 1) at lower Helmholtz frequency. By contrast, the resonance peak of the internal pressure in compartment 2 is lower than that in compartment 1 at higher Helmholtz frequencies.
본 논문은 반도체 센서를 이용하여 공간상 시스템의 자세를 정확히 측정할 수 있도록 확장 칼만 필터를 설계하는 방법에 관한 연구이다. 공간상 자세는 관성좌표계(고정 좌표계)로부터 몸체에 부착된 회전좌표계의 상호 관계로 표현한다. 자세를 표현하는데 있어서 간결한 방법인 쿼터니언을 상태변수로 이용하며, 속도 센서로부터 계측된 값을 입력으로 가정하고, 상태 변화를 추정하였다. 그리고 가속도 센서로부터 획득된 값을 관측 데이터로 하여 추정한 값과의 정합과정을 통해 최적의 추정치를 얻어낸다. 이때 추정의 정밀도를 높이기 위해 추정 주기를 센서특성에 맞춰 조절하도록 확장 칼만 필터를 설계하였다. 그 결과, 3축 속도 센서와 3축 가속도 센서를 이용하여 설계된 추정기의 RMS(: Root Mean Square) 추정오차가 시뮬레이션에서 약 1.7 [$^{\circ}$] 이하로 유지되었고, 실험에서 100 [ms] 의 주기로 상태추정을 함으로 추정기가 유용함을 입증하였다.
본 논문은 이산웨이블렛 변환, 푸리에 변환 및 실효값의 연산 결과를 이용하여 전력품질을 진단하는 인공지능형 진단기법을 제안한다. 제안된 진단기법을 채택한 인공지능형 전력품질 진단기는 과도현상, 순간전압강하, 순간전압상승, 순간정전 및 전고조파 외형률의 진단 및 분류가 가능하다. 신호처리를 위한 데이터 샘플링주파수는 15.36[kHz]가 사용되었으며 샘플링된 이산데이터는 이산웨이블렛변환, 고속푸리에변환, 실효값의 연산에 사용되어진다. 효율적인 인공지능형 전력품질 진단을 위해서, 진단하고자 하는 전력품질 요소에 맞추어 간단한 다층구조의 인공신경망을 설계하였다. 제안된 인공신경망은 C++ 언어로 프로그램되어 PSIM 시뮬레이션 연구에 사용되었으며, TI DSP 320C6713 마이크로프로세서를 사용한 MP PQ+256 하드웨어에서 검증하였다.
저가형 GNSS (global navigation satellite system) 수신 모듈에 DGNSS (differential GNSS) 서비스를 적용하기 위한 방안으로 거리 영역의 보정정보를 위치 영역으로 투영한 후, stand-alone으로 산출한 위치에 적용하는 DGNSS-CP 방식이 제안된 바 있다. DGNSS-CP 를 상용 수신기 또는 휴대폰에 적용하기 위해서는 항법 방정식의 관측행렬을 이용하여 위치영역 투영 방정식을 구성하므로, 각 위성의 시선벡터를 산출하여야 한다. GNSS 항법 메시지, 배치 정보 등이 시선벡터 산출을 위하여 사용되는데, 각 방법에 따라 정확도와 연산량 등의 성능에 차이가 발생한다. 본 연구에서는 제시된 두 가지 시선벡터 산출 방식에 따라 DGNSS-CP의 성능에 어떠한 영향을 끼치는지 확인하기 위하여, Septentrio PolaRx4 Pro 수신기에서 stand-alone mode 로 저장된 데이터에 해당 알고리즘을 적용하였고, 배치 정보를 사용하는 방법이 궤도정보를 사용하는 방법에 비해 정확도 면에서는 그 성능이 RMS (root mean square) 0.1 m 가량 저하되는 반면, 연산량은 약 1/15수준으로 줄일 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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