Beat map shows the distribution property of the beating sound in the bell structure. Using the beat map, beat control and beat estimation are available. To draw the beat map, mode pair parameters of the bell are required. However, in case of large bell which is struck by a heavy wooden hammer, it is very difficult to measure the excitation force and to obtain the mode pair parameters. In this paper, we determined the mode pair parameters of the bell from the transmissibility between the roving signal and reference signal, using ODS(operational deflection shape) method. The mode pair data are input to the theoretical model of the beat response and beating waves are generated on the bell circumference. All the numerical and beat map drawing procedures are automatized using Matlab. Finally, the reliability of the beat map generated by the program is verified.
심장혈관 신호에 있어서 단기간의 beat-to-beat 변이(variability)에 대한 여러 연구에서 선형 분석기법들이 사용되었다. 그러나 단기간 beat-to-beat 변이에 대해 선형기법 사용의 타당성에 대한 연구나 선형과 비선형 특성을 비교한 연구는 수행되지 않았다. 본 논문의 목적은 단기간 beat-to-beat 변이의 비선형성 특성을 조사함으로써 선형기법 사용의 적절함을 증명하고자 한다. 이를 위해 선형 ARMA와 비선형 신경망(NN) 모델을 사용하여 예측을 수행하였는데, 과거의 순시 심박(HR)과 평균 혈압(BP)으로부터 현재의 심박과 혈압 예측을 상호 비교하였다. 이러한 예측모델을 평가하기 위해 MIMIC 데이터베이스로부터 HR와 BP 시계열을 사용하였다. 실험결과에 의하면 신경망에 의한 비선형성은 단기간 beat-to-beat 변이를 생성하는 시스템 동특성을 나타내는데 의미있는 역할을 하지 못하였으며, 이 사실은 ARMA 선형 분석기법이 이러한 시스템 동특성을 나타내는데 적절함을 보여주고 있다
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.
This paper presents performance improvement in optical CDMA system under the presence of beat noise using a cancellation technique. Optical fibers and atmospheric optical communications have been proposed the connection between base stations and central station. The optical signal beat noise is due to interference between lightwave, many optical waves are simultaneously incident on each receiver photodiode. Since the photodiode acts as a square-law detector, beat noise can occur in the receiver. While A two-stage cancellation technique is analyzed and verified via simulation employed here because of its system simplicity. By using the random ingredients of all user signals are estimated, the beat noise is rebuilt and removed from the intended signal. In addition to cancellation technique cancel the inherent multiuser interference (MUI) in CDMA system and nonlinear distortion (NLD) in optical system. It is performed at the receiver of the central station where the random ingredients of all user signals are estimated and the MUI and the NLD are rebuilt and removed from the received signal. The validity of the cancellation technique is theoretically analyzed and shown by numerical results. The increasing of capacity in two stage cancellation are obtained.
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.
FM-CW 레이다 시스템에서는 이동 목표물 및 기상 현상 등의 정밀한 원격탐지를 위하여 대상 목표물의 거리 및 이동 속도에 따른 주파수 변이 와 수신 신호의 크기 정도를 정확하게 추출하여야 한다. 따라서 이러한 목적으로 최종 수신 단에서 얻어진 비트 신호에 대한 스펙트럼 추정을 하게 된다. 그러나 대부분의 레이다 운용환경에서는 매우 큰 클러터 반사가 나타나게 되며 레이다 시스템에서의 위상잡음은 이러한 강력한 클러터들뿐만 아니라 목표물반사 신호의 스펙트럼들도 추가적으로 확산시키게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 위상잡음이 클러터 및 목표물 신호의 비트 스펙트럼에 미치는 영향을 분석하였다. 위상잡음의 특성에 따라 클러터와 비트신호가 확산되며 그정도에 따라 인접신호의 분리 가능정도가 결정됨을 확인할 수 있다.
심전도 신호는 개인에 따라 형태와 특징이 다양하므로, 하나의 신경망으로는 분류하기가 어렵다. 주어진 데이터를 직접적으로 분류하는 것은 어려우나, 대응되는 정상 데이터가 있을 경우, 이를 비교하여 정상 및 비정상을 분류하는 것은 상대적으로 쉽고 정확하다. 본 논문에서는 템플릿 군을 이용하여 대표정상심박 정보를 획득하고, 이를 입력 심박에 결합함으로써 심박을 분류한다. 결합된 심박을 영상화한 후, 학습 및 분류를 진행하여, 하나의 신경망으로도 다양한 레코드의 비정상심박을 검출이 가능하였다. 특히, GoogLeNet, ResNet, DarkNet 등 다양한 신경망에 대해서도 비교학습 기법을 적용한 결과, 모두 우수한 검출성능을 가졌으며, GoogLeNet의 경우 99.72%의 민감도로, 실험에 사용된 신경망 중 가장 우수한 성능을 가졌음을 확인하였다.
For home healthcare, the unconstrained measurement of physiological signal is highly required to avoid the inconvenience of users. The recording and analysis of the fundamental parameters during sleep like respiration and heart beat provide valuable information on his/her healthcare. Using the air mattress sensor system, the respiration and heart beat movements can be measured without any harness or sensor on the subject's body. The differential measurement technique between two air cells is adopted to enhance the sensitivity. The balancing tube between two air cells is used to increase the robustness against postural changes during the measurement period. The meaningful frequency range could be selected by the pneumatic filter with balancing tube. ECG (Electrocardiography) and respiration sensor (plethysmography) were measured for comparison with the signal from air mattress. To extract the heart beat information from air pressure sensor, digital signal processing technique was used. The accuracy for breathing interval and heart beat monitoring was acceptable. It shows the potentials of air mattress sensor system to be the unconstrained home sleep monitoring system.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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