It is intended to retrieve the time history of displacement from measured acceleration signal. In this study, the word retrieving means reconstructing the time history of original displacement signal from already measured acceleration signal not just extracting various information using relevant signal processing techniques. Unlike extracting required information from the signal, there are not many options to apply to retrieve the time history of displacement signal, once the acceleration signal is measured and recorded with given sampling rate. There are two methods, in general, to convert measured acceleration signal into displacement signal. One is directly integrating the acceleration signal in time domain. The other is dividing the Fourier transformed acceleration signal by the scale factor of - $\omega$$^2$and taking the inverse Fourier transform of it. It turned out both the methods produced a significant amount of errors depending on the sampling resolution in time and frequency domain when digitizing the acceleration signals. A simple and effective way to convert the time history of acceleration signal into the time history of displacement signal without significant errors is studied here with the analysis on the errors involved in the conversion process.
Phase retrieval is concerned with the reconstruction of a signal from its Fourier transform magnitude (or intensity), which arises in many areas such as X-ray crystallography, optics, astronomy, or digital signal processing. In such areas, the Fourier transform phase of the desired signal is lost while measuring Fourier transform magnitude (F.T.M.). However, if a reference 'signal is added to the desired signal, then, in the Fourier trans form magnitude of the added signal, the Fourier transform phase of the desired signal is encoded. This paper addresses uniqueness and retrieval of the encoded Fourier phase of a multidimensional signal from the Fourier transform magnitude of the added signal along with the Fourier transform magnitude of the desired signal and the information of the additive reference signal. In Part I, several conditions under which the desired signal can be uniquely specified from the two Fourier transform magnitudes and the additive reference signal are presented. In Part II, the development of non-iterative algorithms and an iterative algorithm that may be used to reconstruct the desired signal(s) is considered.
Phase retrieval is concerned with the reconstruction of a signal from its Fourier transform magnitude (or intensity), which arises in many areas such as X-ray crystallography, optics, astronomy, or digital signal processing In such areas, the Fourier transform phase of the desired signal is lost while measuring Fourier transform magnitude (F.T.M.). However, if a reference 'signal is added to the desired signal, then, in the Fourier trans form magnitude of the added signal, the Fourier transform phase of the desired signal is encoded This paper addresses uniqueness and retrieval of the encoded Fourier phase of a multidimensional signal from the Fourier transform magnitude of the added signal along with Fourier transform magnitude of the desired signal and the information of the additive reference signal In Part I, several conditions under which the desired signal can be uniquely specified from the two Fourier transform magnitudes and the additive reference signal are presented In Part II, the development of non-iterative algorithms and an iterative algorithm that may be used to reconstruct the desired signal (s) is considered
This paper introduces a compression algorithm for power quality disturbance signal via the discrete wavelet transform, DWT. Fundamental signal or stationary signal is estimated and then subtracted from a given signal to obtain a difference signal or nonstationary signal. DWT is applied to a difference signal to get coefficients that are thresholded to reduce a number of coefficients. Simulation results show the resonable compression ratio while keep low signal distortion.
The satellite employs an adaptive beamformer to efficiently detect various signals and to suppress multiple interference signals, simultaneously. Although the adaptive beamforming satellite system needs Angle-of-Arrival (AOA) information of the desired signal, it is difficult to estimate the signal AOAs on the satellite environment. However, the AOA estimation on the ground control tower is more efficient and accurate comparing to the satellite environment. In this paper, we propose an adaptive beamforming satellite system based on the signal location information on the ground, consisting on an angle estimator, an adaptive beamformer, and signal processing & D/B unit. The ground control tower estimates the accurate location of the signal source, and it sends the estimated coordinates of the desired signal to the satellite. The angle estimator mounted on the satellite calculates the desired signal AOA, based on the signal location information transmitted from the ground control center. The satellite beamformer detects the desired signal and suppresses unwanted signals based on the signal AOA calculated by the angle estimator. We provide computer simulation results to present the performance of the proposed satellite adaptive beamforming system based on the signal location information.
신호와 동기된 위성항법신호를 생성하기 위한 하드웨어 신호생성기를 구현한 후 실험을 통하여 성능을 분석하였다. GPS동기 항법신호생성기의 하드웨어 구현을 위하여 현재 GPS 위성과 동기된 시각정보 및 GPS위성에서 전송하고 있는 항법신호와 동일한 신호를 생성하기 위하여 GPS신호를 수신할 수 있는 혠 모듈을 Novatel사의 OEMStar를 이용하였다.GPS 동기 신호를 생성하기 위하여 GPS 동기 항법 신호 생성기에서 GPS 수신모듈에서 제공되는 클럭정보를 이용하여 기준 클럭을 조절하였으며 또한 신호 생성기 내부의 하드웨어의 지연을 고려하여 GPS 신호를 생성했다. 본 논문에서는 GPS 동기 항법신호 생성기의 성능을 측정하기 위하여 Live GPS 신호와 생성 신호간 신호절체를 통하여 수신기의 영향을 분석하였다. 실험을 통하여 Live GPS 신호에서 생성신호로 절체가 이루어지는 시점에서도 신호의 끊김없이 항법해가 생성되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 chirp 신호를 초음파 신호처리 시스템에 입력시킬 때 반사신호의 진폭을 최대로 얻기위한 chirp 신호의 대역폭을 결정하는 방법을 연구하였다. 초음파 신호처리 시스템에서 반사신호의 S/N 비는 초음파의 전파시에 발생하는 감쇠와 산란에 의하여 매우 낮게된다. Chirp 신호를 사용한 펄스 압축기술은 초음파 반사시스템의 S/N 비를 증가시킬 수 있는 방법중 하나이다. 시뮬레이션 및 실험결과, chirp 신호의 펄스폭이 넓을수록 출력이 증가하였고 동일한 펄스폭과 주어진 초음파시스템의 대역폭에 대한 최대출력은 chirp 신호의 대역폭이 초음파시스템의 대역폭 보다 1.15배 클 때 얻어짐을 확인하였다.
In the integrated systems, that is integrated digital TV(DTV) internet and home automation, like home server, is needed integration of digital TV video signal and computer graphic signal. The graphic signal is operating at the high speed and has time-divide-stream. So the re-request of data is not easy at the time of error detection. therefore EDAC algorithm is efficient. In this paper, we show a scheme, that is integration of graphic and dtv format signal for DTV monitor display. This paper also presents the efficiency error detection auto correction(EDAC) for conversion of graphics signal to DTV video signal. A presented EDAC algorithms use the modified hamming code for enhancing video quality and reliability. A EDAC algorithm of this paper can detect single error, double error, triple error and more error for preventing from incorrect correction. And it is not necessary an additional memory. In this paper The comparison between digital TV video signal and graphic signal, a EDAC algorithm and a design of conversion graphic signal to DTV signal with EDAC function in DTV system is described.
This paper introduces a compression algorithm for power quality disturbance signal via the discrete wavelet transform, DWT. Algorithm to estimate a time delay from the power quality disturbance signal is proposed. Pseudo-stationary signal is constructed from the estimated time delay. A difference signal or nonstationary signal is obtained by removing a pseudo-stationary signal from a disturbance signal. DWT is applied to a difference signal. The threshold is applied to reduce a number of coefficients. Simulation results show the resonable compression ratio while keep low signal distortion.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.20-33
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2015
Spectrum sensing is a key component of cognitive radio. The prediction of the primary user status in a low signal-to-noise ratio is an important factor in spectrum sensing. However, because of noise uncertainty, secondary users have difficulty distinguishing between the primary signal and an unauthorized signal when an unauthorized user exists in a cognitive radio network. To resolve the sensitivity to the noise uncertainty problem, we propose an entropy-based spectrum sensing scheme to detect the primary signal accurately in the presence of an unauthorized signal. The proposed spectrum sensing uses the conditional entropy between the primary signal and the unauthorized signal. The ability to detect the primary signal is thus robust against noise uncertainty, which leads to superior sensing performance in a low signal-to-noise ratio. Simulation results show that the proposed spectrum sensing scheme outperforms the conventional entropy-based spectrum sensing schemes in terms of the primary user detection probability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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