This study analyzes the mathematical relationship between DC-link voltage and system parameters for shunt active power filters (APFs). Analysis and mathematical deduction are used to determine the required minimum DC-link voltage for APF. A novel adaptive DC-link voltage controller for the three-phase four-wire shunt APF is then proposed. In this controller, the DC-link voltage reference value will be maintained at the required minimum voltage level. Therefore, power consumption and switching loss will effectively decrease. The DC-link voltage can also adaptively yield different DC-link voltage levels based on different harmonic currents and grid voltage levels and thus avoid the effects of harmonic current and grid voltage fluctuation on compensation performance. Finally, representative simulation and experimental results in a three-phase four-wire center-split shunt APF are presented to verify the validity and effectiveness of the minimum DC-link voltage design and the proposed adaptive DC-link voltage controller.
This paper is a study on the design of the cascade adaptive filter (CAF) for baseline wandering elimination in order to enhance the performance of the detection of ST segments in ECG. The CAF using Least Mean Square (LMS) algorithm consists of two filters. The primary adaptive filter which has the cutoff frequency of 0.3Hz eliminates the baseline wandering in raw ECG The secondary adaptive filter removes the remnant baseline wandering which is not eliminated by the primary adaptive filter. The performance of the CAF was compared with the standard filter, the recursive filter, and the adaptive impulse correlated filter (AICF). As a result, the CAF showed a lower signal distortion than the standard filter and the AICF. Also, the CAF showed a better perf'ormance in noise elimination than the standard filter and the recursive filter. In conclusion, considering the characteristics of the noise elimination and the signal distortion, the CAF shows a better performance in the removal of the baseline wandering than the other three Otters and suggests the high performance in the detection of ST segment.
본 논문에서는 공간 외부의 원거리에 위치하는 소음원에 의하여, 창문 등을 통해 실내 공간에 소음이 전파될 때, 능동소음제어 기법을 이용하여 이를 제어하는 능동 방음막 (active noise curtain)을 구현하였다. 적응필터 알고리즘으로 다중채널 LMS 알고리즘을 사용하는 기법과 소음원이 원거리에 있을 때는 소음의 특성이 평면파에 가깝다는 가정 하에 제어용 스피커 수만큼의 단일채널 LMS 알고리즘을 사용하는 기법을 제시하였으며 적응필터의 안정도를 향상시키기 위하여 IIR 필터의 안정도를 향상시키는 안정화 기법을 제안하였다. TMS320VC33 DSP보드를 이용하여 제안된 기법을 정현파 소음 및 도로 소음에 대해 실험을 수행한 결과 MCLMS를 사용한 경우와 유사하거나 다소 나은 결과를 보였으며 제안한 기법이 실제 적용 시에는 제어용 스피커와 마이크로폰을 일체형으로 제작이 가능하여 하드웨어 실현에 유리하고 설치비도 절약되리라 예상된다.
기존의 와이파이 기반 측위 시스템에서 주로 사용되는 칼만필터와 파티클 필터는 실내공간의 구조적 특성을 반영하지 못해 정확도가 낮고, 계산 부하 또한 높기 때문에 휴대기기를 이용한 실내 측위에 적용하는데 한계를 지닌다. 이러한 한계를 극복하고자 본 논문은 와이파이 기반 측위 시스템을 위한 적응형 혼합필터를 제안한다. 제안된 필터는 칼만 필터의 일반적인 적용 체계를 활용하였으며, 적은 수의 파티클을 사용한 파티클 필터의 개념 또한 추가되었다. 제안된 필터는 일반 칼만 필터와는 달리 예측 가중치를 동적으로 변화시켜 동작하며, 위치 예측을 위한 파티클을 실내공간의 경로 네트워크상에 한정하는 특징을 지닌다. 검증결과 적응형 혼합 필터는 일반 칼만 필터에 비해 높은 정확도를 보이며, 일반 파티클 필터에 비해서도 정확도 및 계산시간의 측면에서 유의할만한 성능향상을 보였다.
본 논문에서는 저 비트율 압축 영상의 블록킹 현상을 제거하기 위한 적응적 후처리 기법을 제안한다. 적응적 후처리는 방향성 활동도 기반의 블록 분석에 따라 다른 강도의 필터를 적용하여 블록킹 현상을 선택적으로 제거한다. 격자잡음을 제거하기 위한 1차원 필터링은 블록의 방향성뿐만 아니라 블록 내 신호의 특성에도 적응적인 필터링을 수행한다. 또한 계단형 잡음 및 모서리 잡음을 검출하는 방법 및 이를 효과적으로 제거하기 위한 2차원 방향성 필터를 제안한다. 실험 결과 다양한 영상 및 비트율에 대해서 제안한 방법의 PSNR 및 주관적 화질 평가를 위한 GBIM 결과가 기존의 블록킹 현상 제거 방법에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
In this paper, genetic algorithm based adaptive image enhancement filtering scheme is proposed and Implemented on FPGA board. Conventional filtering methods require a priori noise information for image enhancement. In general, if a priori information of noise is not available, heuristic intuition or time consuming recursive calculations are required for image enhancement. Contrary to the conventional filtering methods, the proposed filter system can find optimal combination of filters as well as their sequent order and parameter values adaptively to unknown noise types using structured genetic algorithms. The proposed image enhancement filter system is mainly composed of two blocks. The first block consists of genetic algorithm part and fitness evaluation part. And the second block consists of four types of filters. The first block (genetic algorithms and fitness evaluation blocks) is implemented on host computer using C code, and the second block is implemented on re-configurabe FPGA board. For gray scale control, smoothing and deblurring, four types of filters(median filter, histogram equalization filter, local enhancement filter, and 2D FIR filter) are implemented on FPGA. For evaluation, three types of noises are used and experimental results show that the Proposed scheme can generate optimal set of filters adaptively without a pioi noise information.
This paper presents a method to evaluate denoising filters based on edge locations in their denoised images. Image quality assessment has often been performed by using structural similarity (SSIM). However, SSIM does not provide clearly the geometric accuracy of features in denoised images. Thus, in this paper, a method to localize edge locations with subpixel accuracy based on adaptive weighting of gradients is used for obtaining the subpixel locations of edges in ground truth image, noisy images, and denoised images. Then, this paper proposes a method to evaluate the geometric accuracy of edge locations based on root mean squares error (RMSE) and jaggedness with reference to ground truth locations. Jaggedness is a measure proposed in this study to measure the stability of the distribution of edge locations. Tested denoising filters are anisotropic diffusion (AF), bilateral filter, guided filter, weighted guided filter, weighted mean of patches filter, and smoothing filter (SF). SF is a simple filter that smooths images by applying a Gaussian blurring to a noisy image. Experiments were performed with a set of simulated images and natural images. The experimental results show that AF and SF recovered edge locations more accurately than the other tested filters in terms of SSIM, RMSE, and jaggedness and that SF produced better results than AF in terms of jaggedness.
본 논문에서는 적응 델타 변조기 (ADM)를 A/D 변환기로 사용하는 FIR ADM 디지탈 필터의 성능과 구현 방법을 연구하였다. 이 필터는 지금까지 사용되는 PCM 필터와는 달리 승산이 필요 없을 뿐만 아니라 또한 저전력 소모, 크기 및 가격면 등에서 여러 가지 장점이 있다. 필터의 성능 해석을 위하여 필터의 mean-squared error의 식과 원하는 성능을 갖기 위한 필터의 word Length의 식을 유도하였고 이를 computer simulation에 의해서 입증하였다. 또한 디지탈 필터의 성능을 최적화 하기 위해서 parameter값들을 simulation에 의해서 최적화 하였다. 마지막으로 단일 및 다수의 신호를 동시에 처리할 수 있는 FIR ADM 디지탈 필터의 설계에 관해서 고찰하였다.
In this paper, we present a novel blind adaptive multiuser detector structure and three robust recursive filters to improve the performance in CDMA environments: Sigma point kalman filter (SPKF), particle filter (PF), and Gaussian mixture sigma point particle filter (GMSPPF). Our proposed robust recursive filters have superior performance over a conventional extended Kalman filter (EKF). The proposed multiuser detector algorithms initially use Kalman prediction form to estimated channel parameters, and unknown data symbol be predicted. Second, based on this predicted data symbol, the robust recursive filters (e.g., GMSPPF) is a refined estimation of joint multipaths and time delays. With these estimated multipaths and time delays, data symbol detection is carried out (Kalman correction form). Computer simulations show that the proposed algorithms outperform the conventional blind multiuser detector with the EKF. Also we can see it provides a more viable means for tracking time-varying amplitudes and time delays in CDMA communication systems, compared to that of the EKF for near-far ratio of 20 dB. For this reason, it is believed that the proposed channel estimators can replace well-known filter such as the EKF.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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