In this paper, we propose a technique to determine the normal and arc of an alternating current using a mixed filter composed of an average filter and a band-pass filter and a frequency analysis. The proposed method uses the moving average filter of the FIR filter structure for noise removal and the band-pass filter of the IIR filter structure for detecting only specific frequency components after normalizing the measured current signal based on the maximum value. After performing Fast Fourier Transform (FFT) using the band-pass filtered signal, the total energy is calculated using the magnitude component of the frequency, and the arc is detected using the magnitude of the calculated energy. In order to show the validity of the proposed method, we experimented with various data and found that arc and steady state can be easily discriminated by calculating spectral energy. Therefore, it is considered that the proposed method can be applied to arc diagnosis of low voltage electric wire.
본 연구에서는 지진계 센서의 동적범위를 향상시키는 새로운 방법을 제안하였다. 먼저, 센서에 포함된 저주파수 대역 잡음을 ARMA(Auto Regresive Moving Average) 모델로 모델링하고 시스템 식별 방법으로 그 모델을 식별한다. 다음으로, 모델링된 잡음과 지진파 입력을 칼만필터 식에 포함하여 칼만필터에 의한 지진파입력을 추정한다. 제안한 방법을 새로이 개발된 MEMS 기반 3축 가속도 형태의 지진계에 적용하여 성능을 검증하였다. 시험 결과는 제안한 방법이 단순한 LPF(Low Pass Filter)를 사용한 경우에 비해 동적범위를 개선시킴을 보여준다.
본 논문에서는 저역 통과 특성을 나타내는 것으로 알려져 있는 이동 평균 여파기의 마이크로프로세서 구성에 대한 실제적이고 간단한 기법을 연구한 것이다. 설계의 편의를 위하여 이동 평균 여파기에 대한 차단 주파수의 근사식과 필터링 알고리즘도 제시하였다. 상용 마이크로프로세서 Z-80을 사용한 실험 시스템의 몇 가지 실험결과를 제시했다. 고주파 잡음이 효과적으로 제거된 것이 확인되었으며 차단 주설수의 근사식의 결과는 실측결과와 거의 일치됨이 확인되었다.
This work presents a fully analog baseline wander tracking and removal circuitry using high-pass filter (HPF) based R-peak detection and quadratic interpolation that does not require digital post processing, thus suitable for compact and low power long-term ECG monitoring devices. The proposed method can effectively track and remove baseline wander in ECG waveforms corrupted by various motion artifacts, whereas minimizing the loss of essential features including the QRS-Complex. The key component for tracking the baseline wander is down sampling the moving average of the corrupted ECG waveform followed by quadratic interpolation, where the R-peak samples that distort the baseline tracking are excluded from the moving average by using a HPF based approach. The proposed circuit is designed using CMOS 0.18-㎛ technology (1.8V supply) with power consumption of 19.1 ㎼ and estimated area of 15.5 ㎟ using a 4th order HPF and quadratic interpolation. Results show SNR improvement of 10 dB after removing the baseline wander from the corrupted ECG waveform.
This paper proposes a dry-type active surface EMG electrode for the myoelectric prosthetic hand. The designed electrode is small size for embedding in the socket of prosthetic hand, and it has three leads including the reference of signal. To acquire EMG signal rejected the power noise, a precision differential amplifier and various filters such as the band pass filter band rejection filter, low pass and high pass filter are embedded on the electrode. The final output of the electrode is integrated absolute EMG (IEMG) obtained by full rectifier and moving average circuits. From experimental results using the implemented dry-type active surface EMG electrode, the proposed electrode is feasible for the myoelectric prosthetic hand.
To determine the effect of air pollution reduction policies, the long-term trend of air pollutants should be analyzed. Kolmogorov-Zurbenko (KZ) filter is a low-pass filter, produced through repeated iterations of a moving average to separate each variable into its temporal components. The moving average for a KZ(m, p) filter is calculated by a filter with window length m and p iterations. The output of the first pass subsequently becomes the input for the next pass. Adjusting the window length and the number of iterations makes it possible to control the filtering of different scales of motion. To break down the daily mean $PM_{10}$ into individual time components, we assume that the original time series comprises of a long-term trend, seasonal variation, and a short-term component. The short-term component is attributable to weather and short-term fluctuations in precursor emissions, while the seasonal component is a result of changes in the solar angle. The long-term trend results from changes in overall emissions, pollutant transport, climate, policy and/or economics. The long-term trend of the daily mean $PM_{10}$ decreased sharply from $59.6ug/m^3$ in 2002 to $44.6ug/m^3$ in 2015. This suggests that there was a long-term downward trend since 2005. The difference between the unadjusted and meteorologically adjusted long-term $PM_{10}$ is small. Therefore, we can conclude that $PM_{10}$ is unaffected by the meteorological variables (total insolation, daily mean temperature, daily mean relative humidity, daily mean wind speed, and daily mean local atmospheric pressure) in Busan.
The paper presents a seam tracking controller of high speed rotating arc sensor developed by microprocessor based system. The seam tracking algorithm is based on the average current value at each interval region of four phase points on one rotating cycle. To remove the noise effect for the measured current, the area during one rotating cycle is separated into four regions of front, rear, left and right. The average values at each region are calculated, using the regional current values and a low pass filter incorporating the moving average and exponential smoothing methods is adopted.
This paper presents a seam tracking controller of high speed rotating arc sensor developed by microprocessor based system. The seam tracking algorithm is based on the average current value at each interval region of four phase points on one rotating cycle. To remove the noise effect for the measured current, the area during one rotating cycle is separated into four regions of front, rear, left and right. The average values at each region are calculated, using the regional current values and a low pass filter incorporating the moving average and exponential smoothing methods is adopted. The effectiveness is proven through the experimental results for several kinds of welding condition.
This paper proposes a real-time method to recognize shoulder elevation motions by comparing EMG signals on the Levator scapulae muscles with double threshold values. To achieve real-time, we implement a EMG signal processing hareware embedded band-rejection filter, low-pass filter, full rectifier and moving average circuits. And a high speed microprocessor is used for implementing the double thresholds method. The available shoulder motions for the human-computer interface are elevation of left, right and both shoulders. From experimental results we show that the proposed real-time processing hardware and double thresholds method are useful for the real-time EMG-based human-computer interface.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제4권6호
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pp.20-28
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2003
This paper presents development of a high speed rotating arc sensor system using a microprocessor based controller with tracking function for a complicate curved fillet welding line, The welding tip connected to the torch body is eccentrically positioned from the centerline of the torch, The area during one rotating cycle is divided into 4 regions of front, rear, right and left in welding direction of the torch tip to determine the horizontal deviation between the welding seam and the torch position. The average value at each region is calculated using the regional current values and a low pass filter incorporated with the moving average method is implemented. The effectiveness of the developed system is proven through the experimental results for several kinds of complicate curved fillet welding lines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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