적응 음향반향 제거나 적응 등화와 같은 응용에서 입력신호의 상관도는 매우 높고 긴 길이의 적응 필터가 필요하다. 이러한 응용에서 인접투사 알고리즘은 좋은 수렴성능을 보이지만 적응 필터의 계수갱신을 위한 많은 계산량 문제로 하드웨어 구현이 복잡한 단점이 있다. 본 논문에서는 개선된 수렴속도와 계산량을 줄일 수 있는 새로운 부밴드 인접투사 알고리즘과 간단한 구현을 위한 방법을 제안한다. 이 방법에서는 인접투사 알고리즘에 다위상 분해, 노블아이덴티티 그리고 임계 데시메이션을 적용, 상관도 제거를 위해 사용되는 입력 신호 벡터의 수(적응필터의 투사차원)를 줄일 수 있다. 제안한 방법의 적응필터 계수 갱신식은 투사차원의 감소에 의해 NLMS 알고리즘과 비교될 만큼 간단한 형태로 유도된다. 제안한 방법의 효율을 상관도가 높은 입력신호를 사용하여 실험을 통해 평가하였다.
부밴드 구조에서 투사차원이 P인 전밴드 인접투사 적응필터는 최대 군위상 분해와 노블아이덴티티를 적용함으로써 P개의 적응 부필터로 분해된다. 각각의 적용 부필터는 투사차원이 1인 간단한 계수 갱신식을 갖게 된다. 이러한 부밴드 분해기법은 구현관점에서 가장 실용적인 해법 중 하나이다. 많은 응용에서 활용을 위해 MPDSAP 적응 필터의 최적 스텝사이즈 해석이 필요하다. 본 논문은 MPDSAP 적응 필터의 MSE에 대한 개선된 해석 모델을 제안하고 초기 최적 스텝사이즈를 유도한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 MSE의 개선된 해석 모텔과 유도된 최적 초기 스텝사이즈에 대해 이론과 실험적 결과 사이의 일치함을 확인하였다.
이 논문의 목적은 X선의 감쇠를 이용한 측정에서 발생하는 여러 종류의 잡음을 효과적으로 제거하는데 적합한 영상재구성 방법을 제안하는 것이다. 구체적으로, X선의 방출기와 검출기의 필연적인 기계적 오류에 의해 발생하는 원형모양 오류와 전반적인 관측오차와 푸리에 변환기반 재구성 과정에서 나타나는 줄무늬 모양 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 웨이블렛 방법을 제안한다. 원형모양 오류를 프로젝션에서 제거하기 위해 해당 잡음이 각도방향으로 강한 상관관계를 가지고 있음을 이용하여, 평균화된 정보에서 해당 잡음의 강도를 추정하고 이를 웨이블렛 축소법을 통해 제거하는 방법을 제안한다. 또한, 전반적인 잡음 제거와 영상재구성을 위해 웨이블렛-배규렛 분해법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 푸리에 변환을 기반으로 하는 방법에 비해 원형모양 오류와 영상재구성에 있어서 우수한 영상을 제공함을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
연구목적: 본 논문에서는 IR-UWB를 활용하여 실내 위치 추정을 위한 거리 추정 기술을 제안하고 연구 수행한다. 실내 환경에서 clutter(클러터)나 noise(노이즈) 환경으로 인해 낮아진 목표 신호의 검출과 세기를 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다. 연구방법: 클러터 억제와 미약 신호를 검출하기 위해 기존 연구인 Background Remover, Corelation, Singular Vector Decomposition 연구를 분석하고 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 평가를 위해 일반 실내 건물에서 2~11.5m 까지 목표물을 측정하는 실험을 진행하고 평균 에러율을 통해 성능평가 및 검증을 진행한다. 연구결과: 제안하는 알고리즘을 통해 11.5m까지 평균에러 0.57m, 6m이상에서 11.5m까지 에러율 0.49m였다. 기존 연구 대비하여 평균 에러율 약 1m를 줄이는 결과를 보였다. 결론: 본 연구에서 제안하는 알고리즘을 실험을 통해 검증했다. 거리나 위치 추정을 위한 클러터, 노이즈 환경에서 미약 신호 검출하는 기법으로 활용이 가능할 뿐 아니라 투과성이 높은 UWB 레이더를 활용하여 제난 상황에서 인명을 피해를 줄이기 위한 인명 검출 기법으로 활용될 수 있다.
The low force estimation method of skeletal muscle was proposed by using ICA(independent component analysis) and neuro-transmission model. An EMG decomposition is the procedure by which the signal is classified into its constituent MUAP(motor unit action potential). The force index of electromyography was due to the generation of MUAP. To estimate low force, current analysis technique, such as RMS(root mean square) and MAV(mean absolute value), have not been shown to provide direct measures of the number and timing of motoneurons firing or their firing frequencies, but are used due to lack of other options. In this paper, the method based on ICA and chemical signal transmission mechanism from neuron to muscle was proposed. The force generation model consists of two linear, first-order low pass filters separated by a static non-linearity. The model takes a modulated IPI(inter pulse interval) as input and produces isometric force as output. Both the step and random train were applied to the neuro-transmission model. As a results, the ICA has shown remarkable enhancement by finding a hidden MAUP from the original superimposed EMG signal and estimating accurate IPI. And the proposed estimation technique shows good agreements with the low force measured comparing with RMS and MAV method to the input patterns.
레이더, 소나 및 육해상 통신시스템에 있어서, 어레이 센서에 입사하는 수신신호가 가지는 도래방향 및 신호전력과 같은 파라미터 추정문제는 수십년 동안 많은 연구관심이 되어 왔으며, 현재에도 다양한 응용영역에서 중요한 문제 중의 하나이다. 수신신호의 파라미터 추정방법으로서 종래의 MUSIC 또는 ESPRIT와 같은 방법은 역행렬 연산과 고유치 계산이 필요하므로 계산적 복잡성이 부가된다. 본 논문에서는 어레이 안테나의 기본 신호모델로부터 파라미터 추정의 문제를 비선형 최소화 문제로 정식화 하여 역행렬과 고유치 연산을 요구하지 않는 수신신호의 파라미터 동시추정 알고리즘을 제안하고 평가한다.
In this papers, we proposed the new method in order to diagnosis partial discharge type of transformers. For wavelet transform, Daubechies filter is used, we can obtain wavelet coefficients which is used to extract feature of statistical parameters (maximum value, average value, dispersion, skewness, kurtosis) about high frequency current signal per 3-electrode type (needle-plane electrode, IEC electrode and Void electrode.). Also. these coefficients are used to identify Signal of internal partial discharge in transformer. As a result. from compare of high frequency current signal amplitude and average value. we are obtained results of IEC electrode> Void electrode> Needle-Plane electrode. otherwise. In case of skewness and kurtosis, we are obtained results of Void electrode> IEC electrode > Needle-Plane electrode. As Improved method in order to diagnosis partial discharge type of transformers, we use neural network.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제3A권4호
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pp.214-221
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2003
In view of the fact that gas insulated switchgear (GIS) is an important piece of equipment in a substation, it is highly desirable to continuously monitor the state of equipment by measuring the partial discharge (PD) activity in a GIS, as PD is a symptom of an insulation weakness/breakdown. However, since the PD signal is relatively weak and the external noise makes detection of the PD signal difficult, it therefore requires careful attention in its detection. In this paper, the algorithm for detection of PD in the GIS using the wavelet transform (WT) is proposed. The WT provides a direct quantitative measure of the spectral content and dynamic spectrum in the time-frequency domain. The most appropriate mother wavelet for this application is the Daubechies 4 (db4) wavelet. 'db4', the most commonly applied mother wavelet in the power quality analysis, is very well suited to detecting high frequency signals of very short duration, such as those associated with the PD phenomenon. The proposed algorithm is based on utilizing the absolute sum value of coefficients, which are a combination of D1 (Detail 1) and D2 (Detail 2) in multiresolution signal decomposition (MSD) based on WT after noise elimination and normalization.
한국전기전자재료학회 2002년도 춘계학술대회 논문집 유기절연재료 전자세라믹 방전플라즈마 일렉트렛트 및 응용기술
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pp.170-176
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2002
In this papers, we proposed the feature extraction method due to partial discharge type of transformers. For wavelet transform, Daubechie's filter is used, we can obtain wavelet coefficients which is used to extract feature of statistical parameters (maximum value, average value, dispersion, skewness, kurtosis) about acoustic emission signal generated from each partial discharge type. The defects which could occur in a transformer were simulated by using needle-plane electrode, IEC electrode and Void electrode. Also, these coefficients are used to identify signal of partial discharge type electrode fault in transformer. As a result, from compare of acoustic emission amplitude and acoustic average value, we are obtained results of IEC electrode> Void electrode> Needle-Plane electrode. otherwise, In case of skewness and kurtosis, we are obtained results of Needle-Plane electrode electrode> Void electrode> IEC electrode.
The vibration of a cylindrical shell is generated due to elastic waves propagating on the shell. Those elastic waves include propagating waves such as flexural, longitudinal and shear waves. Those also include non-propagating decaying waves, i.e. evanescent waves. In order to separate contributions of each type of waves to the data for the vibration of the cylindrical shell, spatial signal processing techniques for wavenumber analysis are investigated in this paper. Those techniques include Fast Fourier transform(FFT) algorithm, Extended Prony method and Overdetermined Modified Extended Prony method(OMEP). Those techniques have been applied to identify the waves from simulated vibration signals with various signal-to-noise ratios. Futhermore, the experimental data for in-plane vibration of the cylindrical shell has been processed with those techniques to identify propagating waves(longitudinal, shear and flexural waves) and evanescent waves.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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