Recently Neural Network techniques have widely used in adaptive and learning control schemes for production systems. However, generally it costs a lot of time for learning in the case applied in control system. Furthermore, the physical meaning of neural networks constructed as a result is not obvious. And this method has been used as a learning algorithm to estimate the parameter of a neural network used for identification of the process dynamics of s signal input and signal output system and it was shown that this method offered superior capability over the conventional back propagation algorithm. This controller is designed by using three-layered neural networks. The effectiveness of the proposed Neural Network-based control scheme is investigated through an application for a production control system. This control method can enable a plant to operate smoothy and obviously as the plant condition varies with any unexpected accident. This paper goal estimate input signal about controller using neural networks.
In the field of prosthesis arm control, the pattern classification of the EMG signal is a required basis process and also the estimation of force from collected EMG data is another necessary duty. But unfortunately, what we've got is not real force but an EMG signal which contains the information of force. This is the reason why we estimate the force from the EMG data. In this paper, when we handle the EMG signal to estimate the force, spatial prewhitening process is applied from which the spatial correlation between the channels are removed. And after the orthogonal transformation which is used in the force estimation process, the transformed signal Is inputed into the probabilistic model for pattern classification. To verify the different results of the multiple channels, SNR(signal to noise ratio) function is introduced.
Recently Neural Network techniques have widely used in adaptive and learning control schemes for production systems. However, generally it costs a lot of time for learning in the case applied in control system. Furthermore, the physical meaning of neural networks constructed as a result is not obvious. And this method has been used as a learning algorithm to estimate the parameter of a neural network used for identification of the process dynamics of s signal input and signal output system and it was shown that this method offered superior capability over the conventional back propagation algorithm. This controller is designed by using three-layered neural networks. The effectiveness of the proposed Neural Network-based control scheme is investigated through an application for a production control system. This control method can enable a plant to operate smoothy and obviously as the plant condition varies with any unexpected accident. This paper goal estimate input signal about controller using neural networks.
무선환경에서의 송신신호는 정보신호이외에 간섭, 잡음이 혼합된 신호가 수신된다. 수신기에 입사한 신호에서 원하는 신호를 추정하기 위해서 본 연구를 진행하고자 한다. 본 연구에서는 수정된 빔형성기 방법으로 공간상의 목표물을 정확히 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 수정된 빔형성기 방법은 적응배열 안테나와 섭동공분산행렬을 사용하여 최적의 가중치를 획득하고 공간상에 빔을 주사하여 원하는 신호를 추정한다. 계산량이 많지 않은 수정 빔형성기 방법으로 분해능을 향상시켜 원하는 목표물의 신호를 추정한다. 모의실험을 통하여 수정 빔형성기 방법과 분해능이 우수한 MUSIC방법과 성능을 비교분석한다. 모의실험결과로 본 연구에서 수정 빔형성기 방법이 기존의 빔형성기 방법보다 분해능이 10도 향상되었고 MUSIC방법과 비슷한 성능의 결과를 나타내었다. 본 연구의 분해능은 약 5도까지 원하는 신호를 추정하였다.
음성 신호처리 환경에서 잡음이 섞인 신호를 개선할 목적으로 음성향상 기법이 많이 이용되고 있다. 잡음추정 알고리즘은 변화하는 환경에 빠르게 적응할 수 있어야 하며 음성신호의 영향을 줄이기 위해 음성신호가 존재하지 않는 구간에서만 잡음의 파워를 갱신한다. 이러한 방법은 음성구간검출이 선행되어야 한다. 그러나 잡음에 열화된 음성신호에 묵음구간이 존재하지 않을 경우, 위와 같이 음성검출을 통한 묵음구간에서의 잡음 추정 방법 및 SNR 추정 방법이 적용될 수 없다. 본 논문에서는 묵음구간이 존재하지 않는 연속음성신호에서 SNR을 추정하는 기법을 제안한다. 유성음의 안정구간에서는 단구간 내 피치의 변화가 매우 작아 피치주기에 따른 음성신호의 파형이 유사하게 나타난다. 따라서 잡음이 음성에 부가되었을 때 피치주기에 따른 인접파형의 유사도를 통해 SNR을 추정한다. 무성음에서는 잡음의 영향이 수신신호의 성도성분 추정에 영향을 미치기 때문에 잡음환경에서 추정된 성도성분과 수신신호 스펙트럼 간의 거리를 이용하여 SNR을 추정한다. 마지막으로, 음성신호의 에너지가 유성음에 대부분 분포하기 때문에, 부가성 잡음 환경에서 유성음의 에너지를 음성신호의 에너지로 근사화하여 SNR을 추정할 수 있다.
For safe operation of nuclear power plants, a loose-part monitoring system (LPMS) is used to detect and locate loose-parts within the reactor coolant system, and to estimate their mass and damage potential. There are several methods to estimate mass, such as the center frequency method based on the Hertz's impact theory, a frequency ratio method and so on, but it is known that these methods cannot provide accurate information on impact response for identifying the impact source. Thanks to increasing computing power, finite element analysis (FEA) method recently become an available option to calculate reliably impact response behavior. In this paper, a finite element analysis model to simulate the propagation behavior of the bending wave, generated by a metal ball impact, is validated by performing a series of impact tests and the corresponding finite element analyses for flat plate and shell structures. Also, a FEA-based metal sphere signal map is developed, and then blind tests are performed to verify the map. This study provides an accurate simulation method for predicting the metal impact behavior and for building a metal sphere signal map, which can be used to estimate the mass of loose-parts on site in nuclear power plants.
실내에서의 위치 인식 기술에 대한 연구가 매우 활발하며 음향 신호를 이용한 TDOA 기술이 많이 사용되고 있다. 그러나 TDOA 기술의 단점은 신호의 전송 과정에서 다중 경로에 의한 신호의 왜곡에 매우 취약하다는 것이다. 특히 스마트폰의 위치를 인식하는 경우에는 스마트폰에서 음향신호의 왜곡이 심하며, 무선랜이나 블루투스를 이용하여 시간 기준 신호를 전송하는 경우에는 무선 신호의 지터가 발생하여 위치 측정기에서 시간 기준 신호로 사용하기가 어렵다. 본 논문에서는 위치 측정을 위한 음향 신호를 전송하기 전에 위치 측정기에서 신호의 수신을 준비할 수 있도록 음향 트리거 신호를 전송하는 방법을 제안하고, 다중경로 영향의 감소 효과를 실험을 통해 검증하였다.
Transportation energy saving is a national concern because all national petroleum energy is imported. A number of intersections are operating as semi-protected intersections, which have left-turn signal but not exclusive left-turn lanes, because of limited roadways in urban areas. Since the traffic signal methods for the intersections having left-turn signal/lanes cannot be applied to the semi-protected intersection, it is needed to develop a new technique. The purpose of this study was to develop a traffic signal timing method at semi-protected intersections for energy saving and to computerize the method for the practical use. A probability model which could estimate left-turn utilization factors of through traffic during green signal was developed based on field studies. Employing the factors, macro-models to estimate vehicular average delay and proportions of vehicles stopped at the semiprotected intersections were developed. The calculated values of the delay model agreed well with the simulated values of a simulation model using SLAM Ⅱ, a simulation language. Using the two models and the idling fuel consumption rate and the excess fuel consumption per stop-go speed change of vehicles. a traffic signal timing method at semi-protected intersections for energy saving was developed and computerized. The method can be used for other measures of effectiveness such as minimum delay, minimum stop ratio, etc.
본 논문에서 다중 경로 T-DMB 환경에서 신호검출 알고리즘을 적용하여 성능을 분석하였다. 가우시안, Rayleigh, COST 207 채널을 각각 적용하여 다중 환경에서 다양한 파라미터를 변화시켜 연구하였다. 최종 실험결과는 주파수 유무에 따라 비트화로 정의하여 비교 분석하였으며, 검출하기 위한 신호는 T-DMB 표준을 참고하여 생성하였다. 실험에 있어서 적용된 신호검출 기법은 에너지 검출 기법을 적용하였으며, 생성 신호의 길이에 따라 실험을 하였다. 실험결과로써는 다중 환경에 따른 다양한 결과값을 얻을 수 있었으며, 뿐만 아니라 신호 길이에 따른 성능 분석을 할 수 있었다. 신호의 길이가 증가할수록 검출시간이 길어져 성능과 비례함을 확인할 수 있었다. 우리는 이번 신호검출 실험을 실제 T-DMB 환경에서 적용할 수 있도록 연구를 하였다.
OFDM Transmission system can effectively reduce ISI(Inter Symbol Interference) caused by multipath fading, especially in the case of broad band data transmission. Nevertheless, the delayed waves existing in a symbol degrade the transmission Performance at the receiver. Therefore when OFDM transmission system applies to mobile radio communication system, we have to remove the influence without intricacy. This paper proposes and design a new scheme in order to estimate propagation characteristics using the characteristics of distinctive OFDM signal which is inserted pilot signal periodically in frequency axis before IFFT at the transmitter Moreover, we introduce a cancellation scheme of delayed signal on the basis of the proposed estimation technique. Using these schemes, it is possible to estimate and cancel the Interference of the delayed signal before FFT at the receiver.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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