There are many speech analysis tools available. Among them real-time analysis tool is very useful for interactive experiments. A real-time speech analysis tool was implemented using Matlab. Matlab is a very widely used general purpose signal processing tool. In general, its computational speed is relatively lower than that of the codes from conventional programming languages. Especially, real-time analysis including input of signal and output of the result was not possible in the past. However, due to the improvement of computing power of PCs and inclusion of real-time I/O toolboxes in Matlab, real-time analysis is now possible in some extent by Matlab only. In this experiment, we tried to implement a real-time speech analysis tool using Matlab. Pitch and spectral information is computed in real-time. From the result it is shown that such real-time applications can be implemented easily using Matlab.
In this study, we attempt to design a real-time autonomic nervous system(ANS) evaluation system usable during exercise using heart instantaneous frequency(HIF). Although heart rate variability(HRV) is considered to be a representative signal widely used ANS evaluation system, the R-peak detection process must be included to obtain an HRV signal, which involves a high sampling frequency and interpolation process. In particular, it cannot accurately evaluate the ANS using HRV signals during exercise because it is difficult to detect the R-peak of electrocardiogram(ECG) signals with exposure to many noises during exercise. Therefore, in this study, we develop the ground for a system that can analyze an ANS in real-time by using the HIF signal circumventing the problem of the HRV signal during exercise. First, we compare the HRV and HIF signals in order to prove that the HIF signal is more efficient for ANS analysis than HRV signals during exercise. Further, we performed real-time ANS analysis using HIF and confirmed that the exerciser's ANS variation experiences massive surges at points of acceleration and deceleration of the treadmill(similar to HRV).
심각해지는 교통난을 효율적으로 해결하기 위한 목적으로 실시간 신호제어시스템의 도입이 점차 확산되고 있다. 실시간 신호제어시스템은 수집정보의 신뢰도 및 시스템의 기능성이 중요하다 할 수 있으나, 시스템 구축 후 이에 대한 평가체계가 미비하여 본래의 기능을 제대로 수행하지 못하는 경우가 많이 발생하고 있다. 본 연구는 실시간 신호제어시스템에 대해 수집정보의 신뢰도는 물론 시스템의 기능성 등에 대한 평가를 통해 신호제어시스템 운영 효율을 파악하고 확장 및 운영의 방향을 제시하고자 한다. 분석결과 낮은 신뢰도를 보이거나, 이에 따른 대기행렬 길이 예측, 주기길이 변화, 좌회전 감응제어 등 시스템 기능성에 문제가 있는 부분들이 있음을 알 수 있었다. 이를 해결하기 위해서는 지속적인 모니터링을 통한 효율적인 유지보수체계가 필요하다고 판단된다.
This paper describes a new digital signal processor (DSP) imbalance measurement system dedicated to real-time vibration analysis on rotating machine. To accomplish real-time analysis, the vibration signals are on-line acquired and processed to analyze the mass imbalance and phase position. This is achieved through the use of FFT and Lissajous diagram. The method followed to analyze the mass imbalance with the chosen hardware and software solutions are described in detail in this paper. Several experimental tests demonstrate the efficiency and accuracy in imbalance analysis performance of the DSP system.
The goal of this paper is to developed a DSP based power analyzing and control system by 3-Dimensional (3-D) space current co-ordinates. A developed system is made up of 486-PC and DSP (Digital Signal Processor) board, Active Power Filter, Non-linear thyristor load, and Power analyzing and control program for Windows. Power is analyzed using signal processing techniques based on the correlation between voltage and current waveforms. Since power analysis algorithm is performed by DSP, power analysis is achieved in real-time even under highly dynamic nonlinear loading conditions. Combining control algorithm with power analysis algorithm is performed by DSP, power analysis is achieved in real-time even under highly dynamic nonlinear loading conditions. Combining control algorithm with power analysis algorithm, flexibility of the proposed system which has both power analysis mode and control mode, is greatly enhanced. Non-active power generated while speed of induction motor is controlled by modulating firing angle of thyristor converter, is compensated by Active Power Filter for verifying a developed system. Power analysis results, before/after compensation, are numerically obtained and evaluated. From these results, various graphic screens for time/frequency/3-D current co-ordinate system are displayed on PC. By real-time analysis of power using a developed system, power quality is evaluated, and compared with that of conventional current co-ordinate system. (author). refs., figs. tabs.
B.Widrow established fundamental relations between the least-mean-square (LMS) algorithm and the digital Fourier transform[1]. By extending these relations, we proposed the short time spectra analysis system using the LMS algorithm[2]. In that paper, we used the normal LMS algorithm on the thought of dealing with only real analytical signal. This algorithm minimizes the real mean-square by recursively altering the complex weight vector at each sampling instant. But, the short time spectra analysis sometimes deals with the complex signal that is outputted from complex analog filter. So, in order to optimize and develop this methods, furthermore it is necessary to derive an algorithm for the complex analytical signal. In this paper, we first discuss the new adaptive system for the spectra analysis using the complex LMS algorithm and then derive convergence condition, time constant of coefficient adjustment and frequency resolution by extending the discussion. Finally, the effectiveness of the proposed method is experimentally demonstrated by applying it to the measurement of transfer performance on complex analog filter.
A unique technique to extract the phase in time domain is proposed in order to measure the time parameters such as speed and depth by transmitting sound and electric waves. In the signal analysis processing, the phase of pulse signal can be transformed and digitalized with local data in real time without the effect of direct current bias and Nyquist limits. This method is sensitive to base frequency of pulse signal with high spacial resolution and is effective to compare two signals which have different forms. It is expected that the phase analysis technique will be applied to the measurement of the speed and depth accurately by ultrasonic pulse signal in water.
최근 국내 많은 지능형교통체계 사업에서 스마트교차로를 설치하고 있으나, 교통량 수집 및 통계분석 이외에 교통신호운영에 활용하는 사례가 미비한 상태이다. 하지만, 고질적인 교통혼잡에 대응하기 위해서는 스마트교차로에서 수집된 자료를 활용하여 효율적인 신호운영을 수행하는 방안이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 효율적인 교통신호운영을 위해 스마트교차로 자료를 활용한 실시간 교통신호제어 알고리즘 운영을 위한 절차를 수립하였으며, 기존 알고리즘을 개선하여 실제 스마트교차로에서 운영이 가능하도록 하였다. 효과 분석 결과, 교차로 지체가 감소하였고 옵셋 조정 시 구간 속도도 개선되는 효과가 나타나는 것으로 확인되었다.
Estimation of the evoked potential using the iterated bispectrum and cross-correlation (IBC) has been tried for both simulation and real clinical data. Conventional time average (TA) method suffers from synchronization error when the latency time of the evoked potential is random, which results in poor SNR distortion in the estimation of EP waveform. Instead of EP signal average in time domain, bispectrum is used which is insensitive to time delay. The EP signal is recovered by the inverse transform of the Fourier amplitude and phase obtained from the bispectrum. The distribution of the latency time is calculated using cross-correlation between EP signal estimated by the bispectrum and the acquired signal. For the simulation. EEG noise was added to the known EP signal and the EP signal was estimated by both the conventional technique and bispectrum technique. The proposed bispectrum technique estimates EP signal more accurately than the conventional technique with respect to the maximum amplitude of a signal, full width at half maximum(FWHM). signal-to-noise-ratio, and the position of maximum peak. When applied to the real visual evoked potential(VEP) signal. bispectrum technique was able to estimate EP signal more distinctively. The distribution of the latency time may play an important role in medical diagonosis.
In this paper, spoofing effects on a GNSS receiver were analyzed. The spoofer (spoofing device) was classified to two categories. One is an active spoofer and the other is a passive spoofer. The active spoofer was considered for analysis. For the analysis of spoofing effects on a GNSS receiver, a real-time GNSS spoofing simulator was developed. The simulator was consisted with two parts which are a baseband signal generation part and a RF up-conversion part. The first GNSS baseband signal was generated according to spoofing parameters such as range, range rate, GNSS navigation data, spoofing to GNSS signal ratio, and etc. The generated baseband signal was up-converted to GNSS L1 band. Then the signal transmitted to a GNSS signal. For a perfect spoofing, a spoofer knew an accurate position and velocity of a spoofing target. But, in real world, that is not nearly possible. Although uncertainty of position and velocity of the target was existed, the spoofer was operated as an efficient jammer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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