• 제목/요약/키워드: signal reconstruction

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원전 계측 신호 오류 식별 알고리즘 개발 (Development of Nuclear Power Plant Instrumentation Signal Faults Identification Algorithm)

  • 김승근
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제25권6호
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    • pp.1-13
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    • 2020
  • 본 논문에서는 원전 비상 상황 발생 시 다수의 신호 오류가 발생했을 때 어떤 신호에 오류가 발생했는지를 추정하는 신호 오류 식별 (Fault identification) 방법론을 개발하였다. 변분 오토인 코더 (Variational autoencoder; VAE) 기반 모델은 기존의 이상 탐지 방법론과 같이 정상 신호 데이터만을 이용하여 훈련이 진행되며, 이후 각 신호에 대한 복원 오차 (Reconstruction error)와 복원 오차를 입력의 특정 부분으로 미분한 값을 이용하여 어떤 부분에 오류가 포함되어 있는지를 예측한다. 데이터 취득을 위하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 일련의 실험으로부터 제시한 신호 오류 식별 방법이 적절한 오차 범위 내에서 오류가 발생한 신호를 특정할 수 있음을 확인하였다.

희소 신호의 복원을 위한 확률적 배제 기반의 직교 정합 추구 알고리듬 (Probabilistic Exclusion Based Orthogonal Matching Pursuit Algorithm for Sparse Signal Reconstruction)

  • 김시현
    • 전기전자학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.339-345
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    • 2013
  • 본 논문에서는 희소한 신호의 압축센싱를 위해 확률적 배제에 기반한 직교정합추구 (PEOMP) 신호 복원 알고리듬을 제안하였다. CoSaMP, gOMP, BAOMP 등의 알고리듬들은 매 반복 단계에서 새로운 atom들을 support set에 추가할 뿐만 아니라 부적절하다고 판단되어지는 atom들은 삭제하기 때문에 우수한 신호 복원 성능을 보인다. 그러나 반복 과정 중에 support set의 구성이 국소 최저점에서 벗어나지 못하여 신호 복원에 실패하는 경우가 발생하는 단점을 가지고 있다. 제안된 알고리듬은 매 반복 단계에서 확률적으로 임의의 atom을 배제하여 support set이 국소 최저점에 빠져 있는 경우 그곳에서 탈출하는데 도움을 준다. 모의실험을 통해 PEOMP가 기존의 OMP 기반의 알고리듬들과 $l_1$ 최적화 방법보다 신호 복원 능력 관점에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

Comparison of artificial intelligence models reconstructing missing wind signals in deep-cutting gorges

  • Zhen Wang;Jinsong Zhu;Ziyue Lu;Zhitian Zhang
    • Wind and Structures
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    • 제38권1호
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    • pp.75-91
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    • 2024
  • Reliable wind signal reconstruction can be beneficial to the operational safety of long-span bridges. Non-Gaussian characteristics of wind signals make the reconstruction process challenging. In this paper, non-Gaussian wind signals are converted into a combined prediction of two kinds of features, actual wind speeds and wind angles of attack. First, two decomposition techniques, empirical mode decomposition (EMD) and variational mode decomposition (VMD), are introduced to decompose wind signals into intrinsic mode functions (IMFs) to reduce the randomness of wind signals. Their principles and applicability are also discussed. Then, four artificial intelligence (AI) algorithms are utilized for wind signal reconstruction by combining the particle swarm optimization (PSO) algorithm with back propagation neural network (BPNN), support vector regression (SVR), long short-term memory (LSTM) and bidirectional long short-term memory (Bi-LSTM), respectively. Measured wind signals from a bridge site in a deep-cutting gorge are taken as experimental subjects. The results showed that the reconstruction error of high-frequency components of EMD is too large. On the contrary, VMD fully extracts the multiscale rules of the signal, reduces the component complexity. The combination of VMD-PSO-Bi-LSTM is demonstrated to be the most effective among all hybrid models.

Performance Analysis of Compressed Sensing Given Insufficient Random Measurements

  • Rateb, Ahmad M.;Syed-Yusof, Sharifah Kamilah
    • ETRI Journal
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    • 제35권2호
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    • pp.200-206
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    • 2013
  • Most of the literature on compressed sensing has not paid enough attention to scenarios in which the number of acquired measurements is insufficient to satisfy minimal exact reconstruction requirements. In practice, encountering such scenarios is highly likely, either intentionally or unintentionally, that is, due to high sensing cost or to the lack of knowledge of signal properties. We analyze signal reconstruction performance in this setting. The main result is an expression of the reconstruction error as a function of the number of acquired measurements.

웨이브렛 변환을 이용한 훼손된 신호의 복원에 관한 연구 (A Study on Reconstruction of Degraded Signal using Wavelet Transform)

  • 김남호;배상범;류지구
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.33-38
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    • 2005
  • 데이터를 디지털화하거나 전송하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 열화가 발생하고 있으며, 이러한 열화의 주된 원인은 잡음이다. 따라서 잡음에 의해 훼손된 신호를 복원하기 위하여 웨이브렛을 이용한 방법들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그리고 AWGN 환경에서 잡음을 제거하기 위한 가장 일반적인 연구 동향은 threshold에 기초한 방법들이다. 그러나 이러한 방법은 잡음에 대한 통계적인 특징만을 고려함에 따라 복원된 신호는 여전히 많은 잡음들을 포함한다. 따라서 본 논문에서는 웨이브렛 상세계수의 누적을 통한 새로운 신호 복원 방법을 제시하여, 신호의 edge 성분에 대한 복원과 잡음 제거 성능을 향상시켰다. 그리고 개선 효과의 판단 기준으로 SNR을 사용하였으며, 객관적인 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였다.

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QMF를 이용한 영상 양자화오차 (Quantization Error of Image Signal by Using QMF)

  • 오영훈;권락범;박남천
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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    • pp.85-88
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    • 2000
  • Signal splitting and perfect reconstruction in subband coding is based on the assumption that quantization errors are negligible. But if subband signal is quantized, 4 types of errors occurs thus it is not impossible to do perfect reconstruction. These errors are QMF design error, aliasing error, signal error and random error. By using the QMF for subband splitting, the QMF error does not present. and by using the Lloyd-Max quantizer for the quantization and by using an appropriate synthesis filter, all signal dependent errors can be cancelled and the remaining error is random error which is uncorrelated with the original image〔1〕. In this thesis, Lenna and Camera-Man image are devided into 10 subbands by using the D4 and D20 wavelet And the subband signals are quantized by using the Lloyd-Max quantizer and the quantization errors are compared. and evaluated.

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Block Sparse Signals Recovery via Block Backtracking-Based Matching Pursuit Method

  • Qi, Rui;Zhang, Yujie;Li, Hongwei
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제13권2호
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    • pp.360-369
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    • 2017
  • In this paper, a new iterative algorithm for reconstructing block sparse signals, called block backtracking-based adaptive orthogonal matching pursuit (BBAOMP) method, is proposed. Compared with existing methods, the BBAOMP method can bring some flexibility between computational complexity and reconstruction property by using the backtracking step. Another outstanding advantage of BBAOMP algorithm is that it can be done without another information of signal sparsity. Several experiments illustrate that the BBAOMP algorithm occupies certain superiority in terms of probability of exact reconstruction and running time.

음성신호의 Sub-Nyquist 비균일 표준화 및 완전 복구에 관한 연구 (Sub-Nyquist Nonuniform Sampling and Perfect Reconstruction of Speech Signals)

  • 이희영
    • 음성과학
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    • 제12권2호
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    • pp.153-170
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    • 2005
  • The sub-Nyquist nonuniform sampling (SNNS) and the perfect reconstruction (PR) formula are proposed for the development of a systematic method to obtain minimal representation of a speech signal. In the proposed method, the instantaneous sampling frequency (ISF) varies, depending on the least upper boundary of spectral support of a speech signal in time-frequency domain (TFD). The definition of the instantaneous bandwidth (IB), which determines the ISF and is used for generating the set of samples that represent continuous-time signals perfectly, is given. Also, the spectral characteristics of the sampled data generated by the sub-Nyquist nonuniform sampling method is analyzed. The proposed method doesn't generate the redundant samples due to the time-varying property of the instantaneous bandwidth of a speech signal.

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Fast Linearized Bregman Method for Compressed Sensing

  • Yang, Zhenzhen;Yang, Zhen
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제7권9호
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    • pp.2284-2298
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    • 2013
  • In this paper, a fast and efficient signal reconstruction algorithm for solving the basis pursuit (BP) problem in compressed sensing (CS) is proposed. This fast linearized Bregman method (FLBM), which is inspired by the fast method of Beck et al., is based on the fact that the linearized Bregman method (LBM) is equivalent to a gradient descent method when applied to a certain formulation. The LBM requires $O(1/{\varepsilon})$ iterations to obtain an ${\varepsilon}$-optimal solution while the FLBM reduces this iteration complexity to $O(1/\sqrt{\varepsilon})$ and requiring almost the same computational effort on each iteration. Our experimental results show that the FLBM can be faster than some other existing signal reconstruction methods.

오류신호 보정기능을 가진 가상계측 제어시스템 (A Virtual Instrument Control System With Reconstruction Mechanism Of Faulty Signal)

  • 정영수;현웅근
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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    • pp.311-314
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    • 2003
  • 본 논문은 PC를 기반으로 한 오류신호 보정기능을 가진 가상계측 제어시스템을 기술한다. 제안된 시스템은 주요소 축 분석법에 의한 오차신호 보정 알고리즘과 16bit RISC 머신을 사용한 센서제어보드, 부착된 센서에 따라 자동 조정되는 PC측의 GUI 인터페이스로 구성되어 있다. PC와 센서제어보드 사이에는 타른 통신을 보장하기 위하여 USB 통신 시스템 모듈이 설계 제작되어 사용되었다. 제안된 시스템의 효용성을 입증하기 위하여 제작된 8개의 CDs 센서가 부착된 태양추적장치에 적용되어 시험되었다.

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