The FMCW(Frequency Modulation Continuous Wave) radar possesses range-velocity ambiguity to identify the correct combination of beat frequencies for each target in the multi-target situation. It can lead to ghost targets and missing targets, and it can reduce the detection probability. In this pap er, we propose an effective identification algorithm for the correct pairs of beat frequencies and the signal processing hardware architecture to effectively support the algorithm. First, using the correlation of the detected up- and down-beat frequencies and Doppler frequencies, the possible combinations are determined. Then, final pairing algorithm is completed with the power spectrum density of the correlated up- and down-beat frequencies. The proposed hardware processor has the basic architecture consisting of beat-frequency registers, pairing table memory, and decision unit. This method will be useful to improve the radar detection probability and reduce the false alarm rate.
In this paper, low-power heart beat detection algorithm and structure is proposed. The proposed detection algorithm utilizes filter banks to display a specific beat per minute(BPM) from the heart beat signals. Since general filter banks need a lot of computation to calculate a BPM, we propose the filter banks structure using modified CIC(Cascaded Integrator Comb) filters. It is shown that the proposed modified CIC filter banks algorithm can display the BPM from the heart beat signals precisely and efficiently.
In this paper, we proposed a novel method for automatic detection for snoring and heart beat using a single piezoelectric sensor. For this study multi-rate signal processing technique was applied to detect snoring and heart beat from the single source signal. The sound event duration and intensity features were used to snore detection and heart beat was found by autocorrelation. The performance of the proposed method was evaluated on clinical database, which is the nocturnal piezoelectric snoring data of 30 patients that suffered obstructive sleep apnea. The method achieved sensitivity of 88.6%, specificity of 96.1% with accuracy of 95.6% for snoring and sensitivity of 94.1% and positive predictive value of 87.6% for heart beat, respectively. These results suggest that the proposed method can be a useful tool in sleep monitoring and sleep disordered breathing diagnosis.
조기심실수축(Premature Ventricular Contractions, PVC)은 부정 맥 중 가장 빈번히 나타나는 심장질환으로 위험한 상황으로 발전할 가능성을 가지고 있다. 따라서 이의 검출은 심장질환에 대한 예방과 추후 발생여부에 대한 기초조사로서 매우 중요하다. 지금까지 PVC를 검출하는 많은 방법이 연구되어 왔으나 기존의 방법들은 잡음의 영향을 많이 받고 P파의 존재 유무에 의존적이기 때문에 검출의 정확도가 떨어지며, 처리시간이 많이 소요되기 때문에 실시간 검출에는 많은 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 리듬분석과 비트매칭을 통한 PVC검출 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리 과정 후 R 파를 검출하고, RR 간격의 리듬분석과 QRS 폭간격의 비트 매칭을 통해 비트 유형을 결정하는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 알고리즘의 R파 및 PVC 검출 성능을 평가하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파의 sensitivity는 99.74%, positive predictivity는 99.81%, PVC의 sensitivity는 93.91%, Positive predictivity는 96.48%의 검출 결과를 나타내었다.
Drone detection in FMCW radar system needs complex techniques because a drone beat frequency is highly dynamic and unpredictable. Therefore, the current static signal processing algorithms cannot show appropriate detection accuracy. With dynamic signal fluctuation and environmental clutters, it can fail to detect a drone or make false detection. It affects to the radar system integrity and safety. Constant false alarm rate (CFAR), one of famous static signal process algorithm is effective for static environment. But for drone detection, it shows low detection accuracy. In this paper, we suggest neural network based FMCW radar system for detecting a drone. We use recurrent neural network (RNN) because it is the effective neural network for signal processing. In our FMCW radar system, one transmitter emits FMCW signal and four-way fixed receivers detect reflected drone beat frequency. The coordinate of the drone can be calculated with four receivers information by triangulation. Therefore, RNN only learns and inferences reflected drone beat frequency. It helps higher learning and detection accuracy. With several drone flight experiments, RNN shows false detection rate and detection accuracy as 21.1% and 96.4%, respectively.
부정맥 심전도 신호에는 전도장애 및 발생부위에 따라 다양한 비정상 모양을 띄는 특이심박들이 포함되어 있고, 이들 특이심박은 부정맥 등의 심장질환을 진단하는데 있어 매우 중요하다. 본 논문에서는 심실질환에 관련한 PVC 특이심박 검출 알고리즘을 제안한다. PVC 특이심박에서는 심전도 신호의 구성요소 가운데 QRS 군의 왜곡이 발생하는 특징이 있다. 따라서 QRS 군의 왜곡 정도에 따라 PVC 특이심박을 검출할 수 있다. 먼저 R-peak의 전위, 첨도, 주기를 사용하여 QRS 군의 왜곡을 정량화하고, 이들 값들의 평균과 표준편차를 이용하여 정상 심박과의 왜곡의 정도에 따라 PVC 특이심박을 검출한다. 제안한 알고리즘은 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 중 심실질환과 관계되는 AAMI-V class 타입의 특이심박을 평균 98% 이상을 검출할 수 있었다.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제2권4호
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pp.81-88
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2001
We present a new digital phase measuring method for heterodyne optical interferometry, which providers high measuring speed up to 6 m/s with a fine displacement resolution of 0.1 nanometer. The key idea is combining two distinctive digital phase measuring techniques with mutually complementary characteristics to earth other one is counting the Doppler shift frequency counting with 20 MHz beat frequency for high-velocity measurement and the other is the synchronous phase demodulation with 2.0 kHz beat frequency for extremely fine displacement resolution. The two techniques are operated in switching mode in accordance wish the object speed in a synchronized way. Experimental results prove that the proposed dual mode phase measuring scheme is realized with a set of relatively simple electronic circuits of beat frequency shifting, heterodyne phase detection. and low-pass filtering.
ECG analysis is main techniques for diagnosing heart disease. In recent, some studies have been performed about detection of QT interval. But, it's difficult to detect QT interval because T wave is evasive. In this paper, we have detected peak point and end point of T wave and calculated QT interval. And the result has been compared with the other algorithm after detection of QT interval.
Large variation in electrocardiogram (ECG) waveforms continues to present challenges in defining R-wave locations in ECG signals. This research presents a procedure to extract the R-wave locations by forward-backward (FB) algorithm and classify the arrhythmic beat conditions by using RR intervals. The FB algorithm shows forward and backward searching rules from QRS onset and eliminates lower-amplitude signals near the baseline using a statistical process control concept. The proposed algorithm was trained the optimal parameters by using MIT-BIH arrhythmia database (MITDB), and it was verified by actual Holter ECG signals from a local hospital. The signals are classified into normal (N) and three arrhythmia beat types including premature ventricular contraction (PVC), ventricular flutter/fibrillation (VF), and second-degree heart block (BII) beat. This work produces 98.54% accuracy in the detection of R-wave location; 98.68% for N beats; 91.17% for PVC beats; and 87.2% for VF beats in the collected Holter ECG signals, and the results are better than what are reported in literature.
주파수 변조된 연속적인 파형을 사용하는 레이다는 펄스 도플러 레이다에 비하여 구현이 비교적 간단하고 광대역, 저전력 신호의 특성 때문에 외부 탐지 가능성이 낮은 장점을 가진다. 이러한 레이다는 주로 단거리 영역에서 목표물에 대한 고해상도의 거리 및 속도정보를 얻고자 하는 목적으로 많이 활용되고 있다. 따라서 송신신호의 파형을 믹서로 인가하여 추출되는 비트 신호(beat signal)로부터 클러터 제거, 목표물에 대한 탐지여부, 거리 및 속도 정보추출 등의 목적으로 FFT(Fast Fourier Transform) 를 통한 스펙트럼 분석을 행하게 된다. 그러나 이러한 FFT 방법은 신호의 획득시간이 줄어들면 윈도우 효과로 인한 심각한 누설현상, 즉 지표면 반사파 등 강력한 클러터의 부엽에 의하여 상대적으로 낮은 전력을 갖는 신호의 탐지가 불가능해지는 문제가 생길 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 부엽의 크기를 낮추면서도 주파수 해상도를 적절하게 유지시킬 수 있는 가중치 윈도우 적용 방법에 대하여 분석하였다. 또한 다양한 동작환경을 고려한 모의 비트 신호를 발생시켜 가중치 윈도우 적용 방법에 따른 FFT 스펙트럼 분석 결과들을 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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