This paper proposes the DC offset compensation algorithm with fast response to the sensed grid voltage in the single-phase grid connected inverter. If the sensor of the grid voltage has problems, the DC offset of the grid voltage can be generated. This error must be resolved because the DC offset can generate the estimated grid frequency error of the phase-locked loop (PLL). In conventional algorithm to compensate the DC offset, the DC offset is estimated by integrating the synchronous reference frame d-axis voltage during one period of the grid voltage. The conventional algorithm has a drawback that is a slow dynamic response because monitoring the one period of the grid voltage is required. the proposed algorithm has fast dynamic response because the DC offset is consecutively estimated by transforming the d-axis voltage to synchronous reference frame without monitoring one cycle time of the grid voltage. The proposed algorithm is verified from PSIM simulation and the experiment.
Lim, Zi-Jie;Mustafa, Mohd Wazir;Jamian, Jasrul Jamani
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제10권3호
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pp.877-887
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2015
Rapid development of cities with constant increasing load and deregulation in electricity market had forced the transmission lines to operate near their threshold capacity and can easily lead to voltage instability and caused system breakdown. To prevent such catastrophe from happening, accurate readings of voltage stability condition is required so that preventive equipment and operators can execute security procedures to restore system condition to normal. This paper introduced Enhanced Hybrid Particle Swarm Optimization algorithm to estimate the voltage stability condition which utilized Fast Voltage Stability Index (FVSI) to indicate how far or close is the power system network to the collapse point when the reactive load in the system increases because reactive load gives the highest impact to the stability of the system as it varies. Particle Swarm Optimization (PSO) had been combined with the ANN to form the Enhanced Hybrid PSO-ANN (EHPSO-ANN) algorithm that worked accurately as a prediction algorithm. The proposed algorithm reduced serious local minima convergence of ANN but also maintaining the fast convergence speed of PSO. The results show that the hybrid algorithm has greater prediction accuracy than those comparing algorithms. High generalization ability was found in the proposed algorithm.
본 논문에서는 동영상 부호화 시 움직임 벡터의 고속 추정을 가능하게 하기 위한 적응 탐색 영역 결정 방식에 대해 제안한다. 시간적 과잉정보를 제거함으로써 압축 효율을 개선하고자 하는 움직임 벡터 추정을 위한 블록 매칭 방식 (BMA: Block Matching Algorithm)은 움직임 벡터의 정확성 및 계산량 측면에서 상호 교환적인 특성을 갖고 있다. 고속 움직임 추정을 위한 전처리 과정인 제안 방식은 인접 블록 움직임 벡터의 국부 통계 특성을 이용하여 움직임 탐색 영역을 적응적으로 결정한다. 실험 결과를 통해 제안된 방식이 압축 효율의 손상 없이 상당한 계산량이 줄었음을 확인할 수 있었다.
Point clouds have ability to express the spatial entities, however, the point clouds redundancy always involves some uncertainties in computer recognition and model construction. Therefore, point clouds thinning is an indispensable step in point clouds model reconstruction and other applications. To overcome the shortcomings of complex classification index and long time consuming in existing point clouds thinning algorithms, this paper proposes a point clouds fast thinning algorithm. Specifically, the two-dimensional index is established in plane linear array (x, y) for the scanned point clouds, and the thresholds of adjacent point distance difference and height difference are employed to further delete or retain the selected sample point. Sequentially, the index of sample point is traversed forwardly and backwardly until the process of point clouds thinning is completed. The results suggest that the proposed new algorithm can be applied to different targets when the thresholds are built in advance. Besides, the new method also performs superiority in time consuming, modelling accuracy and feature retention by comparing with octree thinning algorithm.
움직임 예측 분야에서 많은 고속 블록 정합 알고리즘들은 불필요한 움직임 후보 블록들을 고유한 조건식으로 필터링하는 방법, 즉 탐색 포인트의 수를 줄이는 방법으로 연산의 복잡도를 줄이고 있다. 비록 많은 고속 블록 정합 알고리즘들이 기존의 전역 탐색 알고리즘과 비교하여 연산량을 상당 부분 줄일 수 있다 하더라도, 각 조건식의 특성에 의해 때때로 어느 정도의 정합 오차를 감수해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 제한된 1비트 변환 움직임 예측을 위한 새로운 고속 정합 알고리즘을 제안 하며, 이는 전역 탐색 알고리즘 대비 화질의 열화를 최소화 하면서도 움직임 블록 예측시의 연산량을 현저하게 줄이는 것에 목적을 둔다. 기존의 고속 블록 정합 알고리즘들과는 달리 제안된 알고리즘은 연산량을 줄이는데 있어서 새로운 접근 방법을 보여준다. 그것은 1비트 변환 후의 이진 평면이 오직 0 과 1이라는 두 개의 성분만으로 이루어진다는 사실에 기초하여 이항 분포 (binomial distribution)를 활용한 접근 방법이다. 모의실험 결과 제안된 알고리즘은 기존의 전역 탐색 기법을 적용한 제한된 1비트 변환 움직임 예측과 비교하여 PSNR (Peak signal-to-noise ratio) 성능은 매우 근접하게 유지하면서도 연산량은 획기적으로 줄여주는 효과를 보여 준다.
본 논문은 모바일 LCD 디스플레이를 위한 저전력 화질 개선의 가속화 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 고해상도 영상을 분석 및 보정 시에 영상의 공간 해상도를 변환하고, 변환된 저해상도에서 영상의 특성을 분석하고 개선함으로써 필요한 연산량을 감소시킨다. 변환된 저해상도에서 영상에 적응적인 최적의 dimming rate을 찾아 적용함으로써 소비전력을 절감한다. 실제 안드로이드 디바이스 상에서 동작하는 어플리케이션 형태로 절전 및 화질 개선 가속화 알고리즘을 구현하였다. 디바이스상의 화질 평가 및 알고리즘 수행속도 측정을 통해 제안하는 기법이 영상의 화질저하를 최소화하는 동시에 연산량을 95% 이상 감소시킴을 확인하였다.
This paper proposes an implementation of DCT (Discrete Cosine Transform) and IDCT (Inverse DCT) using a fast DCT algorithm with shift and addition operations instead of multiplications Based on the proposed algorithm, a new VLSI architecture for the DCT and the IDCT is proposed. It shows modularity , regularity and capability for multiprocessing. Its performance is also simulated by a simulation software, "Compass". The results of the simulation provide the quality of decompression images, the increase in processing speed, representing the superiority of the proposed architecture.
This paper presents a technique to enhance TDAC in the AC-3 algorithm. To reduce block boundary noise without decreasing the performance of transform coding, new special window adopted. They improves the defect of the AC-3 algorithm that could not properly cancel aliasing in the tansient period. In addition, a fast MDCT calculation algorithm based on a fast Fourier Transform, is adopted.
For on-line ARMA spectral estimation, the fast transversal filter algorithm of extended least squares method(ETS FTF) is presented. The projection operator, a key tool for geometric approach, is used in the derivation of the algorithm. ELS FTF is a fast time update recursion which is based on the fact that the correlation matrix of ARMA model satisfies the shift invariance property in each block, and thus it takes 10N+31 MADPR.
In this paper, we propose a fast object-tracking algorithm in a moving picture. The proposed object-tracking algorithm is based on a projection scheme. More specifically, to alleviate the computational complexities of the previous motion estimation methods, we propose to use the projected row and column 1-D image data to extract the motion information. Experimental results show that the proposed method can detect the motion of an object fairly well with reduced computational time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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