In the present paper, it removed the low frequency noise under 1Hz which get up base wandering from the various noise which is included in ECG signals. It used wavelet filter, FIR filter and Adaptive FIR filter and compared the efficiency of the filter. The set condition of 3 kind filters which are the comparative object is the next contents. Used wavelet case, used generating functions db7 and after decomposition, the low frequency of 8 phases (cA8) replaced at 0. FIR filter case, filter coefficient set 1400, cutoff frequency (${\omega}$) set 0.002. Adaptive FIR filter case, collecting coefficients (${\mu}$) with 0.005. The comparative result from the output wave shape and FT spectrum, wavelet is excellent in base wandering removals compared FIR filter and Adaptive FIR filter. And SNR comparisons, wavelet filter(44.16) is high compare with other two filters(25.19 and 15.94).
In this paper, an unknown input estimation method via the optimal FIR smoother is proposed for linear discrete-time systems. The unknown inputs are represented by random walk processes and treated as auxiliary states in augmented state space models. In order to estimate augmented states which include unknown inputs, the optimal FIR smoother is applied to the augmented state space model. Since the optimal FIR smoother is unbiased and independent of any a priori information of the augmented state, the estimates of each unknown input are independent of the initial state and of other unknown inputs. Moreover, the proposed method can be applied to stochastic singular systems, since the optimal FIR smoother is derived without the assumption that the system matrix is nonsingular. A numerical example is given to show the performance of the proposed estimation method.
시스토릭 어레이를 이용한 FIR 필터를 구현하여 고속처리가 가능하게 설계하였으며, Cascade하게 칩연결이 가능하도록 설계하여 최대 128차의 FIR 필터를 실현할 수 있도록 하였다. 필터 계수는 Sign and Magnitude 형태로 외부에서 입력하며, 데이터는 2's Complement 형태로 입력되게 시스템을 설계하였다.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.64-69
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1993
In this paper we present the performance bounds of the optimal FIR filter in continuous time systems with modeling uncertainty. The performance measure bounds are calculated from the estimation error covariance bounds of the optimal FIR filter and the suboptimal FIR filter. Performance error bounds range are expressed by the upper bounds on the estimation error covariance difference between the real and nominal values in case of the systems with noise uncertainty or model uncertainty. The performance bounds of the systems are derived on the assumption that the system uncertainty and the estimation error covariance are imperfectly known a priori. The estimation error bounds of the optimal FIR filter is compared with those of the Kalman filter via a numerical example applied to the estimation of the motion of an aircraft carrier at sea, which shows the former has better performances than the latter.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권3호
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pp.175-181
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2000
This paper investigates the robust nonlinear H$_{\infty}$ filter with FIR(Finite Impulse Response) structure for nonlinear discrete time-varying uncertain systems represented by the state-space model having parameter uncertainty. Firstly, when there is no parameter uncertainty in the system, the discrete-time nominal nonlinear H$_{\infty}$ FIR filter is derived by using the equivalence relationship between the FIR filter and the recursive filter, which corresponds to the standard nonlinear H$_{\infty}$ filter. Secondly, when the system has the parameter uncertainty, the robust nonlinear H$_{\infty}$ FIR filter is proposed for the discrete-time nonlinear uncertain systems.
DQSM알고리즘을 이용하여 다중채널 FIR디지털 필터를 구성하기 위한 한 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 Double precision 알고리즘과 절대치회로를 이용하여 ROM용량을 감소시키고 절대치회로의 논리레벨의 단계를 줄이므로 동작속도를 개선할 수 있었다. 위의 기법으로 구성된 4채널 FIR디지탈필터의 주파수응답은 Remez exchange 알고리즘으로 시뮬레이션하여 얻어진 주파수응답과 잘 일치하였다.
In FIR (Finite Impulse Response) filter applications, Nth-band F]U digital filters are known to be important due to their reduced computational requirements. The conventional methods for designing F]U filters use iterative approaches such as the well-known Parks-Mcclellan algorithm. The Parks-Mcclellan algorithm is also used to design Nth-band FIR digital filters. But a disadvantage of the Parks-Mcclellan algorithm is that it needs a good amount of design time. This paper describes a direct design method for Nth-band FIR Filters using Chebyshev polynomials, which provides a reduced design time over indirect methods such as the Parks-Mcclellan algorithm. The response of the resulting filter is equiripple in passband. Our proposed method produces a passband response that is equripple to within a minuscule error, comparable to that of the Parks-Mcclellan algorithm.
In this paper, an optimal FIR (Finite-Impulse-Response) filter is proposed for discrete time-varying state-space models. The proposed filter estimates the current state using measured output samples on the recent time horizon so that the variance of the estimation error is minimized. It is designed to be linear, unbiased, with an FIR structure, and is independent of any state information. Due to its FIR structure, the proposed filter is believed to be robust for modeling uncertainty or numerical errors than other IIR filters, such as the Kalman filter. For a general system with system and measurement noise, the proposed filter is derived without any artificial assumptions such as the nonsingular assumption of the system matrix A and any infinite covariance of the initial state. A numerical example show that the proposed FIR filter has better performance than the Kalman filter based on the IIR (Infinite- Impulse-Response) structure when modeling uncertainties exist.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.4038-4056
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2018
Recently, the most frequently studied topics related to the fourth industrial revolution (FIR) are Big data, AI, Cloud Computing and Internet of Things- these four components are collectively known as the main components of the FIR (henceforth MCs). The MCs have a wide range of effects on workers' performance. As such it is imperative that these components are properly understood. This understanding will lead to a proper recognition of the attitudes that workers need to adopt to the MCs. Specifically, the attitudes of workers to several variables need to be examined, including importance, intention to use, belief in improvement, efficacy to use, and negative cognition. Each of these variables plays a role in determining how worker's performance in the FIR era will change. The performance-related variables such as self-efficacy, expectations, and acceptance of change are also crucial. These variables are related to creation of new opportunities, and can greatly influence performance in the FIR era. This study explains how specific attitudes to MCs improve performance-related factors for FIR. The adoption of these attitudes will ultimately lead to more successful adaption to the FIR era.
Young Stellar Objects (YSOs) in the early evolutionary stages are very embedded, and thus they emit most of their energy at long wavelengths such as far-infrared (FIR) and submillimeter (Submm). Therefore, the FIR observational data are very important to classify the accurate evolutionary stages of these embedded YSOs, and to better constrain their physical parameters in the dust continuum modeling. We selected 28 YSOs, which were detected in the AKARI Far-Infrared Surveyor (FIS), from the Spitzer c2d legacy YSO catalogs to test the effect of FIR fluxes on the classification of their evolutionary stages and on the constraining of envelope properties, internal luminosity, and UV strength of the Interstellar Radiation Field (ISRF). According to our test, one can mis-classify the evolutionary stages of YSOs, especially the very embedded ones if the FIR fluxes are not included. In addition, the total amount of heating of YSOs can be underestimated without the FIR observational data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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