Kim Jeon-Ha;Lee Gam-Gyu;Kang Ik-Soo;Kang Myung-Chang;Kim Jeong-Suk
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제7권3호
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pp.14-17
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2006
To diagnosis abnormal compressor conditions in an air-conditioner, the acoustic emission (AE) signal, which is derived from wear condition, compressed air, and assembly error, was analyzed experimentally. Burst and continuous type AE signals resulted from metal contact and compressed air, and the raw AE signal of compressors was acquired in the production line. After extracting samples using waveforms, the Early Life Test (ELT) was conducted and the waveform was classified as normal or abnormal. Efficient parameters in the waveform pattern were investigated in time and frequency domains and a diagnosis algorithm for air-conditioners using Neural Network estimation is suggested.
This paper describes an algorithm that can efficiently analyze the multichannel ECG signal using the frame. The input is a set of significant features (points) which have been extracted from an original sampled signal by using the split-and-merge algorithm. A signal from each channel can be hierarchical ADN/OR graph on the basis of the priori knowledge for ECG signal. The search mechanisms with some heuristics and the mixed paradigms of data-driven hypothesis formation are used as the major control mechanisms. The mutual relations among features are also considered by evaluating a score based on the relational spectrum. For recognition of morphologies corresponding to OR nodes, an hypothesis modification strategy is used. Other techniques such as instance, priority update of prototypes, and template matching facility are also used. This algorithm exactly recognized the primary points and supporting points from the multichannel ECG signals.
In this paper, we propose the method that separates PPG signal and motion artifact signal from two input signals using new independent component analysis algorithm in time domain. In order to eliminate the large level artifact efficiently, block interleaving. lowpass time filtering and innovation processing technique were applied in ICA preprocessing, and FastICA algorithm were applicable. Experiments are made with the numerical simulation and the real PPG signal including four kinds of motion artifact pattern. Our results show that ICA can effectively detect, separate and remove motion artifact in input signals. Then from the separated signals we restore the original PPG signal and propose a new method which computes SpO$_2$ using ICA mixing matrix.
The immediate early gene c-fos has long been known as a molecular marker of neural activity. The neuron's activity is transformed into intracellular calcium influx through NMDA receptors and L-type voltage sensitive calcium channels. For the transcription of c-fos, neural activity should be strong enough to activate mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling pathway which shows low calcium sensitivity. Upon translation, the auto-inhibition by Fos protein regulates basal Fos expression. The pattern of external stimuli and the valence of the stimulus to the animal change Fos signal, thus the signal reflects learning and memory aspects. Understanding the features of multiple components regulating Fos signaling is necessary for the optimal generation and interpretation of Fos signal.
In this paper, we proposed a brain-computer interface system using EEG signals. It can generate 4 direction command signal from EEG signals captured during imagination of subjects. Bandpass filter used for preprocessing to detect the brain signal, and the power spectrum at a specific frequency domain of the EEG signals for concentration status and non-concentration one is used for feature. In order to generate an adequate signal for controlling the 4 direction movement, we propose a new interface system implemented by using a support vector machine and a time-multiplexing method. Moreover, bio-feed back process and on-line adaptive pattern recognition mechanism are also considered in the proposed system. Computer experimental results show that the proposed method is effective to recognize the non-stational brain wave signal.
It is suggested that the PWM inverter is controlled by Digital Software Programming. VVVF(Variable Voltage Variable Frequency) inverter control being used by PWM control for driving the motor with speed-varying, makes the PWM pattern with calculating the output voltage and frequency, and with controlling the carrier and signal, so actually this method is difficult to correspond with driving the motor by using voltage-varying and frequency-varying. Therefore this research suggested the new algorithm controlled by micro processor which is already stored by various PWM form of output voltage by using fundamental data of the carrier and signal. The PWM wave can be controlled with real time by using extra hardware and digital software and to speed up program processing, the control signals to switch the power semi-conductor of three phase PWM inverter, simultaneously use the output signal by microprocessor and extra hardware, and control signal by software. In the end, this method was proved by applying to Three Phase Voltage-type Inverter.
Two switching signal patterns are proposed to prevent short circuit of PWM ac choppers. The voltage detection method and the current detection method are proposed to execute two switching signal patterns. In the voltage detection method, the dead-time has to be inserted to the switching signals after polarity of input voltage is checked by voltage transducer at input side. In the current detection method, the direction of load current is checked by current transducer at output side, and the dead-time delay is not considered. Controlling circuit built by current detection method is simple because the dead-time delay is considered. The experimental results are presented to prevent short circuit of ac chopper safely.
A bolometer sensor used in an infrared thermal imaging system has many advantages on the process because it does not need a separate cooling system and its manufacturing is easy. However the sensitivity of the bolometer is low and the fixed pattern noise(FPN) is large, because the bolometer sensor is made by micro electro mechanical systems (MEMS). These problems can be fixed-by using the high performance readout integrated circuit(ROIC) with noise reduction techniques. In this paper, we propose differential delta sampling circuit to remove the mismatch noise of ROIC itself, the FPN of the bolometer. And for reduction of FPN noise, the reference signal compensation circuit which compensate the reference signal by using on-resistance of MOS transistor was proposed.
In this paper, implementation of speech Recognizer system, Separated from Personal computer. By using DSP, this intends to extend the voice recognizing, limited into PC because of amount of data and calculations. For this performance The thesis uses the real time End point detector and organizes no additional device between human and the system, characteristic vector are that detects End point and voice from absolute energy and ZCR, that uses 12 difference Cepstrum from LPC, that uses the method to compensate the process of pattern separating and pre-calculated standard pattern limitation.
This study examines the characteristics of noise occerred at a hydroelectric power plant by using the on-line partial discharge measured by eletrical detecting method under the high voltage rotating machines. In addition, it analyzes the noise pattern into frequency and its scale component by using the FTT technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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