This paper is writing about developing magnet power supply. It is very important for power supply to obtain output current in high precision and high stability. As a switching noise and a power noise are the cause of disrupting the stability of output current, to remove these at the front end, low pass filter with 300Hz cutoff frequency is designed and placed. And also to minimize switching noise of the current into magnet and to stop abrupt fluctuations, output filter should be designed, when doing this, we design it by considering load has high value inductance. As power supply demands the stability of less than 5ppm, high precision 24bit(300nV/bit) analog digital converter is needed. As resolving power of 24bit(300nV/bit) analog digital converter is high, it is also very important to design the input stage of analog digital converter. To remove input noise, 4th order low pass filter is composed. Due to the limitation of clock, to minimize quantization error between 15bit DPWM and output of ADC having 24bit resolving power, ${\Sigma}-{\Delta}$ modulation is used and bit contracted DPWM is constituted. And before implementing, to maximize efficiency, simulink is used.
Cao, Tianlin;Han, Yan;Zhang, Shifeng;Cheung, Ray C.C.;Chen, Yaya
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제17권3호
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pp.438-445
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2017
This paper presents a low-power high-resolution band-pass ${\Sigma}{\Delta}$ ADC for accelerometer applications. The proposed band-pass ${\Sigma}{\Delta}$ ADC consists of a high-performance 6-th order feed-forward ${\Sigma}{\Delta}$ modulator with 1-bit quantization and a low-power, area-efficient digital filter. The ADC is fabricated in 180 nm 1P6M mixed-signal CMOS process with a die area of $5mm^2$. This high-resolution ADC got 90 dB peak signal to noise plus distortion ratio (SNDR) and 96 dB dynamic range (DR) over 4 kHz bandwidth, while the intermediate frequency (IF) is shifting from 100 KHz to 200 KHz. The power dissipation of the chip is 5.6 mW under 1.8 V (digital)/3.3 V (analog) power supply.
MDPS (motor driven power steering) systems have been widely used in vehicles due to their improved fuel efficiency and steering performance when compared to conventional hydraulic steering. However, the reduction of torque ripples and material cost are important issues. A low resolution position sensor for MDPS is one of the candidates for reducing the material costs. However, it may increases the torque ripple due to the current harmonics caused by low resolution encoder signals. In this paper, the torque ripple caused by the quantized rotor position of the low resolution encoder is analyzed. To reduce the torque ripples caused by the quantization of the encoder signals, the rotor position and the speed are estimated by measuring the frequency of the encoder signals. In addition, the compensating q-axis current is added to the current command so that the 6th order torque harmonic is attenuated. The reduction of torque ripples by applying the estimated rotor position and the compensated q-axis current is verified through experimental results.
This paper presents the effects of a virtual mass with a low-pass filter on the stability boundary of a virtual spring in the haptic system. In general, a haptic system consists of a haptic device, a sampler, a virtual impedance model and zero-order-hold. The virtual impedance is modeled as a virtual spring and a virtual mass. However the high-frequency noise due to the sampling time and the quantization error of sampled data may be generated when an acceleration is measured to compute the inertia force of the virtual mass. So a low-pass filter is needed to prevent the unstable behavior due to the high-frequency noise. A finite impulse response (FIR) filter is added to the measurement process of the acceleration and the effects on the haptic stability are simulated. According to the virtual mass with the FIR filter and the sampling time, the stability boundary of the virtual spring is analyzed through the simulation. The maximum available stiffness to guarantee the stable behavior is reduced, but simulation results still show that the stability boundary of the haptic system with the virtual mass is larger than that of the haptic system without the virtual mass.
신호를 블러링하여 상관도를 높이고 차이값의 정보량을 줄이는 BDPCM에 의한 영상 압축 가능성을 보인다. 균일한 양자화 간격을 가지고 부호기의 신호 흐름을 분석하여 복호기에서 완전한 신호 복원 능력을 제시한다. 블러링된 신호를 일반적인 DPCM 예측기에 의한 차이값이 일정한 동적 범위에 속한다는 것을 분석한다. 메디안 필터가 임펄스 잡음을 제거할 수 있는 대신에 신호를 철저히 훼손시키는 단점을 개선하기 위해, 차이값에 대해 선택적으로 필터링하는 것을 제안한다. 차이값 분포가 일정하기 때문에 전송중 잡음 특히 임펄스 잡음이 검출되며 필터링에 의해 제거된다. 이로써 저전송률 영상 전송에서 잡음 제거가 가능한 부호기를 제안하였다.
We propose the improved GMSK (gaussian-filtered minimum shift keying) quadrature modulator using the FIR(finite impulse response )filter whose coefficients are obtained form the differnce of phase response, and design its ASIC (applicaton specific integrated circuit) which can be used for GSM (global system for mobile communication) digital cellular system and DCS 1800 (digital cellular system at 1800MHz) personal communication system. Input data become quantized I and Q channel 10 bit signal through cosine and sine ROM mapping after being filtered by the FIR filter whose normalized bandwidth is 0.3 and designed by considering intersymbol interference as well as sampling ratio. These two signals become the GMSK modulated I and Q channel signal through DAC (digital-to-analog converter) and 7th order analog chebyshev LPF(low pass filter) respectively. The difference between the ideal analog signal and its digitized signal is analyzed in terms of sampling noise, quantization noise, truncation noise and coefficient noise. And the effect of the LPF following the DAC is considered. The ASIC design of the GMSK quadrature modulator is also confirmed by an experiment.
본 논문에서는 실내 위치 추정 시스템에서 우수한 성능을 보이는 시퀀스 기반 위치추정(Sequence-Based Localization, SBL) 시스템을 위한 효율적인 양자기 설계 알고리즘에 대해 연구한다. SBL 시스템에서는 목표물 위치공간을 다수개의 영역으로 나누고, 각각의 영역에 고유 시퀀스 번호를 할당해서 위치추정이 수행이 되며, 본 연구에서는 이러한 시스템의 위치추정 방식의 특성을 고려하여 노드와 각 고유 시퀀스간의 거리를 양자기 설계를 위한 샘플로 활용하는 방식을 제안하고 이를 통해 기존기술대비, 복잡도를 혁신적으로 개선됨을 보인다, 또한 성능향상을 위해 SBL 시스템에 특화된 새로운 비용함수를 제시하고 이를 최소화하기 위한 최적의 양자화영역 및 코드워드 검색을 통해 기존 양자기 비해 월등한 성능향상을 이룰 수 있음을 다양한 실험조건을 통해 입증한다.
본 논문에서는 어쿠스틱 센서 IC 용 연속 시간 시그마-델타 모듈레이터를 구현하였다. 모듈레이터의 전력 소모를 최소화하기 위해 summing 단의 필요성을 제거한 피드-포워드 (feed-forward) 구조로 설계 하였으며, 해상도를 높이기 위해 선형성이 우수한 active-RC 필터를 사용하여 설계 하였다. 또한 초과 루프 지연 시간 (excess loop delay)에 의한 성능 저하를 방지하기 위한 회로 기법을 제안 하였다. 저 전압, 고 해상도의 4차 단일 비트 연속 시간 시그마-델타 모듈레이터는 $0.13{\mu}m$ 1 poly 8 metal CMOS 표준 공정으로 제작하였으며 코어 크기는 $0.58\;mm^2$ 이다 시뮬레이션 결과 25 kHz 의 신호 대역 내에서 91.3 dB의 SNR(signal to noise ratio)을 얻었고 전체 전력 소모는 $290{\mu}W$ 임을 확인하였다.
저전송률 영상통신을 위한 H.263+에 포함된 Advanced Intra Coding(AIC) 모드는 인트라매크로블록 별로 DCT 계수의 예측을 위한 세가지 예측 방향 중 하나를 선택한 후, 선택된 예측 방향에 따라 DCT 계수 주사 방향과 양자화 방법, 그리고 VLC 테이블을 달리 적용한다. 이 방법을 비디오 압축에 적용하면 기존의 H.263 기본 부호화 방법에 비해 더 높은 압축율과 객관적 화질의 향상을 얻을 수 있다. 본 논문은 ITU-T의 H.263+에서 제안하는 Advanced Intra Coding 모드를 사용할 때 필요한 DCT 계수의 예측 방향 선택을 위한 간략화된 방법을 제안한다. 기존의 방법과 비교하여 부호화 성능이 비슷하면서, 계산량이 약 1/7로 간단하고 메모리도 절약할 수 있다.
Because of the low power and low rate of a sensor network, outlier is frequently occurred in the time series data of sensor network. In this paper, we suggest periodic pattern analysis that is applied to the time series data of sensor network and predict outlier that exist in the time series data of sensor network. A periodic pattern is minimum period of time in which trend of values in data is appeared continuous and repeated. In this paper, a quantization and smoothing is applied to the time series data in order to analyze the periodic pattern and the fluctuation of each adjacent value in the smoothed data is measured to be modified to a simple data. Then, the periodic pattern is abstracted from the modified simple data, and the time series data is restructured according to the periods to produce periodic pattern data. In the experiment, the machine learning is applied to the periodic pattern data to predict outlier to see the results. The characteristics of analysis of the periodic pattern in this paper is not analyzing the periods according to the size of value of data but to analyze time periods according to the fluctuation of the value of data. Therefore analysis of periodic pattern is robust to outlier. Also it is possible to express values of time attribute as values in time period by restructuring the time series data into periodic pattern. Thus, it is possible to use time attribute even in the general machine learning algorithm in which the time series data is not possible to be learned.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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