This paper prolposes a VFM (Variable Fading Memory)Kalman filtering and applies it to the parameter estimation for time-varying signals. By adaptively calculating the fading memory, the proposed algorithm does not require any predetermined fading memory when estimating the time-varying signal parameter. Moreover, the proposed algorithm has faster convergence speed than fixed fading memory one in case the signal contains an impulsive outlier. The performance of parameter estimation for time-varying signal is evaluated by computer simulation for two cases, one of which is the chirp signal whose frequency varies linearly with time and the other is the chip signal with an impulsive outlier. The experimental results show that the VFM Kalman filtering estimates the parameter of the chirp signal more rapidly than the fixed fading memory one in the region of an outlier.
It is almost impossible to generate the sound field effect in real time with the time-domain linear convolution because of its large multiplication operation requirement. To solve this, three methods are introduced to reduce the number of multiplication operations in this paper. Firstly, the time-domain linear convolution is replaced with the frequency-domain circular convolution. In other words, the linear convolution result can be derived from that of the circular convolution. This technique reduces the number of multiplication operations remarkably, Secondly, a subframe concept is introduced, i.e., one original frame is divided into several subframes. Then the FFT is executed for each subframe and, as a result, the number of multiplication operations can be reduced. Finally, the QFT is used in stead of the FFT. By combining all the above three methods into our final the SFE generation algorithm, the number of computations are reduced sufficiently and the real-time SFE generation becomes possible with a general PC.
In this paper, a subband filtering and adaptive prediction technique for analyzing harmonics in power systems is presented. In this method, the filter banks are designed to decompose odd and even order harmonics separately. The adaptive prediction has been employed reduce the transient and white noise effect in time varying harmonics detecting and tracking. The frequencies and amplitudes of the decomposed harmonics are estimated by recursive algorithm. To demonstrate the performances of the developed technique, computer simulations to the signal with the time-varying frequency and THD are carried out.
This paper presents a method, Exposure Controlled Temporal Filtering (ECF), applied to visual motion tracking, that can cancel the temporal aliasing of periodic vibrations of cameras and fluctuations in illumination through the control of exposure time. We first present a theoretical analysis of the exposure induced image time integration process and how it samples sensor impingent light that is periodically fluctuating. Based on this analysis we develop a simple method to cancel high frequency vibrations that are temporally aliased onto sampled image sequences and thus to subsequent motion tracking measurements. Simulations and experiments using the 'Center of Gravity' and Normalized Cross-Correlation motion tracking methods were performed on a microscopic motion tracking system to validate the analytical predictions.
International journal of advanced smart convergence
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제9권3호
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pp.85-96
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2020
It is important to extract salient object image and to solve the invariance problem for image recognition. In this paper we propose a new hybrid algorithm for invariance and improved classification performance in image recognition, whose algorithm is combined by FT(Frequency-tuned Salient Region Detection) algorithm, Guided filter, Zernike moments, and a simple artificial neural network (Multi-layer Perceptron). The conventional FT algorithm is used to extract initial salient object image, the guided filtering to preserve edge details, Zernike moments to solve invariance problem, and a classification to recognize the extracted image. For guided filtering, guided filter is used, and Multi-layer Perceptron which is a simple artificial neural networks is introduced for classification. Experimental results show that this algorithm can achieve a superior performance in the process of extracting salient object image and invariant moment feature. And the results show that the algorithm can also classifies the extracted object image with improved recognition rate.
A 2-D digital filter with rational frequency response can be expanded into an infinite sequence of filterins operations. Each filtering operation can be implemented by convolution with a Low-order 20D finite-extent impulse response. If a convergence constraint is satisfied, the sequence of estimates will approach the desired output signal. In practice, as the number of iterations is finite, the frequency response implemented by iterative computations is an approximation to the desired rational frequency response.
현대사회의 발전을 이끌어 온 기초과학과 공학의 여러 분야에서는 신호와 시스템의 특징을 정확하게 표현하기 위해 많은 연구를 수행해왔다. 뿐만 아니라, 현재까지도 신호로부터 더욱 많은 정보를 획득하고, 고속으로 처리하기 위한 많은 방법과 변환에 대한 연구를 수행하고 있다. 이러한 방법들 중에서, 퓨리에 변환은 현재까지 공학의 여러 응용분야에서 가장 광범위하게 적용되고 있으나 신호의 시간정보를 제공하지 않으며, 분석 신호에 대한 전체적인 특징만을 나타낸다. 퓨리에 변환에서 발생하는 이러한 시간적 국부성의 단점을 해결하기 위해 제시되어, 근래에 급속도로 그 응용범위가 확장되고 있는 웨이브렛 변환은 시간-주파수 국부성을 나타내며, 응용환경에 따라 다양한 종류의 웨이브렛을 적용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 웨이브렛으로 고려될 수 있는 함수를 사용하여, 웨이브렛 평면에서 신호의 특징을 검출하고 국부적으로 필터링하기 위한 연구를 수행하였다.
다중채널 신호처리 알고리즘은 사용 주파수 대역의 가변성, 효율적인 전송전력 할당, 서로 다른 전송률과 대역을 요구하는 서비스 형태를 충족시키기 위한 가변 주파수 대역 변환을 요구한다. 다중채널 시스템의 다중 반송파 신호에 대하여 역다중화/다중화화를 통한 주파수 대역 재할당의 방식에는 개별채널 방식, 다단트리 방식, 블록 방식이 있다. 본 논문에서는 다중 반송파 신호의 채널 대역을 가변할 수 있는 향상된 개별채널 처리 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 CIC 필터(cascaded integrator comb filter)와 half-band필터를 이용해 데시메이션(decimation)과 인터폴레이션(inter-polaration)을 수행하며, FIR low-pass필터를 통해 다중 반송파 신호에서 각 부채널을 필터링 (filtering)하여 채널 대역을 재할당한다. 전산모의 실험을 통해 역다중화와 다중화에 의해 가변 채널 대역의 변환이 효율적으로 이루어지는 것을 확인하였다.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제9권2호
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pp.98-104
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2009
An InGaP/GaAs MMIC LC VCO designed with Harmonic Noise Frequency Filtering(HNFF) technique is presented. In this VCO, internal inductance is found to lower the phase noise, based on an analytic understanding of phase noise. This VCO directly drives the on-chip double balanced mixer to convert RF carrier to IF frequency through local oscillator. Furthermore, final power performance is improved by output amplifier. This paper presents the design for a 1.721 GHz enhanced LC VCO, high power double balance mixer, and output amplifier that have been designed to optimize low phase noise and high output power. The presented asymmetric inductance tank(AIT) VCO exhibited a phase noise of -133.96 dBc/Hz at 1 MHz offset and a tuning range from 1.46 GHz to 1.721 GHz. In measurement, on-chip down-converter shows a third-order input intercept point(IIP3) of 12.55 dBm, a third-order output intercept point(OIP3) of 21.45 dBm, an RF return loss of -31 dB, and an IF return loss of -26 dB. The RF-IF isolation is -57 dB. Also, a conversion gain is 8.9 dB through output amplifier. The total on-chip down-converter is implanted in 2.56${\times}$1.07 mm$^2$ of chip area.
In this paper, we propose a time-frequency domain reflectometry (TFDR) based measurement method for localizing concentric neutrals corrosion on live underground power cable. It consists of two inductive couplers which can transmit the reference signal into live underground power cable and measure the reflected signals from the impedance discontinuities of concentric neutrals corrosion. In order to compensate the dispersion of the measured reflected signal via inductive coupler, an equalizer based on Wiener filtering is designed. To improve the localizing performance of concentric neutrals corrosion in the vicinity of the measurement point, the reference signal is removed from the measured reflected signals. The localization performance of the proposed method is verified by the concentric neutrals corrosion localization experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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