Application of matrix converter to vector control of induction motor using simplified Venturini algorithm which is capable of achieving the maximum output voltage is developed. This algorithm simplifies the control algorithm and therefor reduces the digital implementation time. Matrix converter is used as voltage-referenced voltage fed vector controlled induction motor drive. This paper describes the performance of vector controlled induction motor with four quadrant capability employing a matrix converter power circuit. The advantage of this system over the conventional rectifier-inverter arrangement are capability for regeneration into the utility, sinusoidal supply currents and minimum passive components. The steady-state and transient performance of the induction motor drive under the vector control technique is demonstrate with simulation and experiment results.
In the vector control methods of induction motor, the stator current is divided into the flux and torque component current. By controlling these components respectively, the methods control independently flux and torque as in the DC motor and improve the control effects. To apply the vector control methods, the position of the rotor current is identified. The indirect vector control use the parameters of the machine to identify the position of rotor flux. But due to the temperature rise during machine operation, the variation of rotor resistance degrades the vector control. To solve the problem, the q-axis is aligned to reference frame without phase difference by comparing the real flux component with the reference flux component. Then to compensate the slip, PI controller is used. The proposed method keeps a constant slip by compensating the gain of direct slip frequency when the rotor resistance of induction motor varies. To prove the validations of the proposed algorithm in the paper, computer simulations is executed.
다중 벡터감축처리는 벡터의 내적처리([C] =[A]$\bigodot$,$\square$ [B])에서 발생하며, 두 개의 입력포트를 갖는 파이프라인유니트에서 처리된다. 각각의 스칼라 결과값은 다중 벡터감축처리($\bigodot$)에서 요소들의 합병지연시간을 가져야 생성된다. 본 연구에서는 다중 감축처리에서 요소 합병지연시간이 제거되고, 감축처리($\bigodot$)로부터 스칼라 결과값들이 파이프라인($\square$) 입력시간과 거의 같게 생성될 수 있는 즉, 내적처리만을 위한 전용 체인 파이프라인 유니트 설계기법을 제안한다.
본 논문에서는 여분의 관성센서 시스템의 고장 검출 및 분리를 위한 Modified SPRT 기법의 문제점을 분석하였고, Modified SPRT 기법의 문제점들을 해결한 Advanced SPRT 기법을 제안하였다. 관성센서 시스템을 대상으로 한 Modified SPRT 기법의 문제점은 패러티 벡터에 포함된 관성센서 오차 요인들과 패러티 벡터 요소들 간의 상관관계 영향에 의해 발생한다. 관성센서 오차 요인을 제거하기 위해 two-stage Kalman filter를 이용한 보상된 패러티 벡터를 제안하였고 패러티 요소들 간의 상관관계 영향을 줄이기 위해 제어된 패러티 벡터를 제안하였다. 그리고 제안된 두 패러티 벡터를 이용하여 Advanced SPRT 기법을 설계하였다. 여분의 관성센서 시스템을 대상으로 한 Advances SPRT 기법의 성능은 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
In this paper, an efficient quantization method of line spectrum pairs(LSP) with cascaded structure of vector quantizer and scalar quantizer is proposed. First, input LSP parameters is vector-quantized using a codebook a with a moderate number of entries. In the second stage of quantization, the components of residual vector are individually quantized by the scalar quantizer. The utilization of ordering property of LSP parameters and the inclusion of interframe prediction improve the quantizer performance and remove the stability check routine after quantization procedure. The new vector-scalar hybrid quantizer using 26 bits/frame shows a transparent quality of speech that an average spectral distortion is 1 dB and the frame proportion with above 2 dB spectral distortion is less than 2%. The performances of proposed quantization method is evaluated in the transmission errors.
In an effort to enhance the quality of feature vector classification and thereby reduce the recognition error rate of the speaker-independent speech recognition, we employ the Mahalanobis distance in the calculation of the similarity measure between feature vectors. It is assumed that the metric matrix of the Mahalanobis distance be diagonal for the sake of cost reduction in memory and time of calculation. We propose that the diagonal elements be given in terms of the variations of the feature vector components. Geometrically, this prescription tends to redistribute the set of data in the shape of a hypersphere in the feature vector space. The idea is applied to the speech recognition by hidden Markov model with fuzzy vector quantization. The result shows that the recognition is improved by an appropriate choice of the relevant adjustable parameter. The Viterbi score difference of the two winners in the recognition test shows that the general behavior is in accord with that of the recognition error rate.
The present paper describes the application of an improved impression transfer vector method (Sakurai et al., 2007) to transform the three basic dimensions (Evaluation, Activity, and Potency) of higher-order impression. First, a set of shapes and surface textures of faces was represented by multi-dimensional vectors. Second, the variation among faces was coded in reduced parameters derived by applying principal component analysis. Third, a facial attribute along a given impression dimension was analyzed to select discriminative parameters from among principal components with higher sensitivity to impressions, and obtain an impression transfer vector. Finally, the parametric coordinates were changed by adding or subtracting the impression transfer vector and the image was manipulated so that its facial appearance clearly exhibits the transformed impression. A psychological rating experiment confirmed that the impression transfer vector modulated three dimensions of higher-order impression. We discussed the versatility of the impression transfer vector method.
In this paper, an effiicent quatization method of line spectrum pairs(LSP) with cascaded structure of vector quantizer and scalar quantizer is proposed. First, input LSP parameters is vector-quantized using a codebook with a moderate number of entries. In the second stage of quantization, the components of residual vector are individution improve the quantizer by the scalar quantizer. The utilization of ordering property and the inclusion of interframe prediction improve the quantizer performance and remove the stability check routine. The new vector-scalar cascaded quantizer using 27 bits/frame shows a transparent quality that an average specytural distortion is 1 dB and the frame proportion with above 2 dB spectral distion is less than 2%.
Speech enhancement aims to improve speech quality by removing background noise from noisy speech. Independent vector analysis is a type of frequency-domain independent component analysis method that is known to be free from the frequency bin permutation problem in the process of blind source separation from multi-channel inputs. This paper proposed a new method of microphone array based speech enhancement that combines independent vector analysis and beamforming techniques. Independent vector analysis is used to separate speech and noise components from multi-channel noisy speech, and delay-sum beamforming is used to determine the enhanced speech among the separated signals. To verify the effectiveness of the proposed method, experiments for computer simulated multi-channel noisy speech with various signal-to-noise ratios were carried out, and both PESQ and output signal-to-noise ratio were obtained as objective speech quality measures. Experimental results have shown that the proposed method is superior to the conventional microphone array based noise removal approach like GSC beamforming in the speech enhancement.
With the rapid interest in Geographic Information System (GIS) contents, a large volume of valuable GIS dataset has been distributed illegally by pirates, hackers, or unauthorized users. Therefore the problem focus on how to protect the copyright of GIS vector map data for storage and transmission. At this point, GIS security techniques focusing on secure network and data encryption have been studied and developed to solve the copyright protection and illegal copy prevention for GIS digital map. But GIS vector map data is very large and current data encryption techniques often encrypt all components of data. That means we have encrypted large amount of data lead to the long encrypting time and high complexity computation. This paper presents a novel selective encryption scheme for GIS vector map data protection to store, transmit or distribute to authorized users using K-means algorithm. The proposed algorithm only encrypts a small part of data based on properties of polylines and polygons in GIS vector map but it can change whole data of GIS vector map. Experimental results verified the proposed algorithm effectively and error in decryption is approximately zero.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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