PURPOSES : The methods of measuring the sound from the noise source are Pass-by method and NCPX (Noble Close Proximity) method. These measuring methods were used to determine the linkage of TAPL (Total Acoustic Pressure Level) and SPL (Sound Pressure Level) in terms of frequencies. METHODS : The frequency analysis methods are DFT (Discrete Fourier Transform) and FFT (Fast Fourier Transform), CPB (Constant Percentage Bandwidth). The CPB analysis was used in this study, based on the 1/3 octave band option configured for the frequency analysis. Furthermore, the regression analysis was used at the condition related to the sound attenuation effect. The MPE (Mean Percentage Error) and RMSE (Root Mean Squared Error) were utilized for calculating the error. RESULTS : From the results of the CPB frequency analysis, the predicted SPL along the frequency has 99.1% maximum precision with the measured SPL, resulting in roughly 1 dB(A) error. The TAPL results have precision by 99.37% with the measured TAPL. The predicted TAPL results at this study by using the SPL prediction model along the frequency have the maximum precision of 98.37% with the vehicle velocity. CONCLUSIONS : The Predicted SPL model along the frequency and the TAPL result by using the predicted SPL model have a high level of accuracy through this study. But the vehicle velocity-TAPL prediction model from the previous study by using the log regression analysis cannot be consistent with the TAPL result by using the predicted SPL model.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제9권2호
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pp.71-77
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2009
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) signals sutler serious nonlinear distortion in the nonlinear HPA(High Power Amplifier) because of high PAPR(Peak Average Power Ratio). Nonlinear distortion can be improved by a pre-distorter, but this pre-distorter is insufficient when the PAPR is very high in an OPFDM system. In this paper, a DFT(Discrete Fourier Transform) transform technique is introduced for PAPR reduction. It is especially important to consider the memory effect of HPA for more precise predistortion. Therefore, in this paper, we consider two models, the TWTA(Traveling-Wave Tube Amplifier) model of Saleh without a memory effect and the HPA memory polynomial model that has a memory effect. We design a pre-distorter and an adaptive pre-distorter that uses the NLMS(Normalized Least Mean Square) algorithm for the compensation of this nonlinear distortion. Without the consideration of a memory effect, the system performance would be degraded, even if the pre-distorter is used for the compensation of the nonlinear distortion. From the simulation results, we can confirm that the proposed system shows an improvement in performance.
본 논문에서는 임펄스 신호를 방사하는 UWB 안테나의 링크 특성을 분석하기 위해 주파수영역에서 안테나 특성을 측정하기 위해 사용하는 네트워크 분석기를 이용한 시간영역 측정 및 분석기술에 대해 연구하였다. 이를 위해 네트워크 분석기에서 획득한 데이터를 줌-인(Zoom-In)이 가능한 시간영역으로 변환하기 위한 CZT(Chirp z-Transform) 알고리즘을 개발하였다. 개발된 CZT 알고리즘을 이용하여 주파수영역에서 각 안테나 링크에 대한 파형분석을 통해 표준이산푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)보다 고속으로 변환이 가능하고 임의의 원하는 구간을 줌-인 함으로서 효율적으로 파형분석이 가능함을 증명하였다.
주파수 스펙트럼 분석은 한정된 대역폭을 갖는 통신 시스템에서 변조 신호, Distortion, 및 잡음 등을 측정케 하여 그 성능 분석을 위하여 매우 중요하다. 이와 같은 주파수 스펙트럼 분석은 Fourier Transform방법에 의존하는바 fourier Transform방법은 Radix-2 DIT DFT인 FFT 알고리즘에 의하여 시간영역 입력신호를 A/D 컨버터에 의해 샘플링한 이산 입력신호에 대하여 수학적 변환 과정을 통하여 주파수 스펙트럼의 분석을 수행한다. 본 연구에서는 디지털 스펙트럼 분석기를 TMS320F2812 DSP를 기본 프로세서로 하며 65MSPS의 성능을 갖는 AD9244 A/D 컨버터를 사용하여 HW를 구성하였으며, FFT 알고리즘을 수행하기 위한 S/W모듈은 C28X 기반 S/W모듈을 사용하였다. 이와 같이 고성능 DSP에 기반을 둔 주파수 스펙트럼 분석기의 구성은 이동통신 무전 중계기 단위로서 실시간으로 주파수 스펙트럼의 분석을 가능하게 하여 각 채널의 서비스 품질 및 서비스 여부를 실시간으로 감시할 수 있는 Server 시스템의 핵심기능을 제공하였다.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)은 많은 통신 시스템에서 사용되고 있다. 기존 SPW 방법에서 반복처리로 인한 시간 소요를 단축하기 위하여 계산량 감소를 위한 phase weighting의 계산량 감소 방법을 제안한다. 낮은 복잡도의 phase weighting으로 OFDM 신호의 PAPR(Peak-to-Average-Power Ratio)을 줄이는 방법은 주기적인 sequence들의 DFT(Discrete Fourier Transform)의 성질을 이용한다. PAPR은 적은 계산량을 갖는 phase weighting 방법에 의해 능률적으로 줄일 수 있다. 시뮬레이션 결과, 기존 방식들과 비슷한 PAPR 저감 효과를 갖는다는 것을 보여준다. 제안한 기술은 두 개의 phase factor로 PAPR을 2.15 dB 줄일 수 있고 4개의 phase factor들로 PAPR을 3.95 dB 줄일 수 있다. 계산량 분석에서 phase weighting 방법이 계산량을 매우 감소시킨다.
본 논문은 채널간의 간섭을 줄이는 관점에서 코사인 변조 필터 뱅크와 사인 변조 필터 뱅크로 이루어진 필터뱅크의 쌍을 다중 반송파 부호 분할 다원 접속(multi-carrier code division multiple access: MC-CDMA) 시스템의 다중화 전송에 적용하였다. 웨이브렛 특성을 필터 뱅크의 구현에 활용하는 제안된 기법은 이산 퓨리에 변환(discrete Fourier transform: DFT)에 기반을 둔 기존의 MC-CDMA 시스템과 비교하였을 때, 전송 채널의 부채널화의 우수성으로 인해 채널간의 간섭을 감소시킬 수 있다. 제안된 직교 쌍 필터 뱅크를 기반으로 하는 MC-CDMA 시스템의 성능을 평가하기 위하여, 레이라이 페이딩 채널과 가우시안 잡음 채널에서 역 방향 링크의 신호 대 잡음비에 대한 비트 오율을 계산한다. 성능평가 결과는 제안한 시스템이 간섭의 영향을 최소화하는 측면에서 기존의 MC-CDMA 시스템 보다 우수한 성능을 보이고 있다.
This paper was studied on using data of the protective relay by Power Quality Monitor. The protective relay will have problem to save data for PQM(Power Qualify Monitoring) analysis because the protective relay memory is limited. So this paper was proposed new data compression of the data was get from the protective relay. The scheme is compared each cycle after DFT(Discrete Fourier Transform). And scheme is verified through simulation of protective relay data was from real distribution system.
This paper proposes new arc algorithm to detect series quasi-arc. This algorithm analyzes odd and even harmonics until 9th using discrete fourier transform (DFT) and detect series arc comparing RMS values of load current. Resistors, lights, dimmer and vacuum cleaner which can be distinguished linearity load and quasi arc load are adopted to perform experiments. This algorithm is confirmed to emulate arc detecting with measuring current data.
최근 시간적으로 변화된 데이터에서 유사한 값의 움직임 즉 유사 패턴을 검색하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 시간적으로 변화된 데이터는 시계열 데이터 (time series data) 또는 시퀀스 데이터(sequence data)로 분류되며 기존의 스칼라 값을 가지는 데이터와는 매우 다른 의미를 가진다. 본 논문에서 유사 시퀀스 검색은 시퀀스 데이터웨어하우스에서 값의 변화가 유사한 형태를 가지는 시퀀스들을 검색한다. 유사 시퀀스를 검색하기 위하여 본 논문에서는 먼저 시퀀스 원시 데이터에 이 산 푸리에 변환(DFT, Discrete Fourier Transform)을 적용하여 데이터를 변환한다. 변환된 데이터는 그 특성으로 인하여 유사 패턴의 검색에 적합하며 또 유사도를 비교할 때 일부분만 사용되므로 색인에 사용되는 속성의 개수를 줄이는 장점이 있다. 또 데이터웨어하우스 환경이므로 더 좋은 성능을 보일 수 있는 비트맵 색인 기법을 적용하였다. 시퀀스 데이터의 효율적인 검색을 위하여 영역 지정 검색 방법을 제안하고 효율적인 실행을 위한 비트맵을 활용한 다양한 조합의 색인을 생성하고, 질의 최적화기의 연산 비용을 비교하면서 효율적인 검색 연산을 위한 최저 비용의 색인을 선택하는 기법을 연구하였다.
Speech recognition is one of the fascinating fields in the area of Computer science. Accuracy of speech recognition system may reduce due to the presence of noise present in speech signal. Therefore noise removal is an essential step in Automatic Speech Recognition (ASR) system and this paper proposes a new technique called combined thresholding for noise removal. Feature extraction is process of converting acoustic signal into most valuable set of parameters. This paper also concentrates on improving Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) features by introducing Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) in the place of Discrete Fourier Transformation (DFT) block to provide an efficient signal analysis. The feature vector is varied in size, for choosing the correct length of feature vector Self Organizing Map (SOM) is used. As a single classifier does not provide enough accuracy, so this research proposes an Ensemble Support Vector Machine (ESVM) classifier where the fixed length feature vector from SOM is given as input, termed as ESVM_SOM. The experimental results showed that the proposed methods provide better results than the existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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