• 제목/요약/키워드: Discrete-time signals

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감성 자극 판단을 위한 효과적인 PPG 신호 처리 방법 (Effective PPG Signal Processing Method for Detecting Emotional Stimulus)

  • 오동기;민병석;권성오;김현중
    • 한국통신학회논문지
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    • 제37권5C호
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    • pp.393-402
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    • 2012
  • 본 논문에서는 PPG(Photoplethysmography)센서를 통하여 검출되는 심장박동신호를 이용하여 스트레스 여부를 판단하고, 이를 위한 효과적인 신호처리를 연구한다. 측정되는 PPG신호를 바탕으로 PPI(Pulse to Pulse Interval)와 이산 신호처리 방법을 이용하여 감성자극을 판단한다. 감성자극에 대한 반응을 실험하기 위하여 피실험자들은 스트레스영상과 안정영상을 TV를 통하여 시청하였다. 스트레스 정도에 따라 다양한 신체반응이 나타나며, 그 중 가장 큰 변화를 나타내는 심장박동수의 변화를 PPG센서를 이용하여 검출한다. 그러나 측정에 의한 오차와 피실험자의 동작에 의한 오차가 발생한다. 본 논문에서는 감성자극 판단에 오차를 유발하는 신호잡음과 동작잡음을 제거하기 위한 방안을 제안한다. PPG센서를 통하여 검출된 심장박동신호에 섞여있는 고주파대역의 신호잡음을 제거하기 위하여 전처리에서 스펙트로그램을 이용한 에너지밀도 분석법으로 피실험자에 적응된 해밍 필터를 적용한다. PPG센서와 피실험자간의 접촉상태 때문에 발생되는 동작잡음으로 인하여 발생될 수 있는 스트레스 검출오차를 수정하기 위하여 후처리에서 히스테리시스를 적용한다. 실험결과 심장박동의 특성을 고려하지 않은 방안에 비하여 신호잡음을 효과적으로 줄였으며, 동작잡음에 의한 검출오차를 개선하였다.

가변 주파수 변환을 위한 시간 영역 다중채널 신호처리 알고리즘 (Time Domain Multiple-channel Signal Processing Method for Converting the Variable Frequency Band)

  • 유재호;김현수;이규하;이정섭;정재학
    • 한국통신학회논문지
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    • 제35권1A호
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    • pp.71-79
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    • 2010
  • 다중채널 신호처리 알고리즘은 사용 주파수 대역의 가변성, 효율적인 전송전력 할당, 서로 다른 전송률과 대역을 요구하는 서비스 형태를 충족시키기 위한 가변 주파수 대역 변환을 요구한다. 본 논문에서는 다중채널 반송파 신호의 가변 주파수 대역 변환을 위해 시간 영역의 윈도우 함수와 DFT(Discrete Fourier Transform)를 이용한 다중채널 신호처리 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 기존의 주파수 영역에서 대역통과 신호처리를 하는 다중채널 신호처리 알고리즘과 달리, 시간 영역에서 윈도우 함수를 사용한 블록 신호처리를 하기 때문에 기존의 주파수 영역에서 신호처리 방식보다 연산이 간단하며 효율적인 주파수 변환을 할 수 있다. 전산모의 실험을 통해 제안한 알고리즘의 출력신호 복원과 가변 주파수 대역 변환이 효율적으로 이루어지는 것을 보였다.

실시간 영상압축과 복원시스템을 위한 DWT기반의 영상처리 프로세서의 VLSI 설계 (VLSI Design of DWT-based Image Processor for Real-Time Image Compression and Reconstruction System)

  • 서영호;김동욱
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권1C호
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    • pp.102-110
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    • 2004
  • 본 논문에서는 이차원 이산 웨이블릿 변환을 이용한 실시간 영상 압축 및 복원 프로세서의 구조를 제안하고 ASIC(Application specific integrated circuit) 라이브러리를 이용하여 최소의 하드웨어로 구현하였다. 구현된 하드웨어에서 데이터 패스부는 웨이블릿 변환과 역변환을 수행하는 DWT 커널(Kernel)부, 양자화기 및 역양자화기, 허프만 엔코더 및 디코더, 웨이블릿 역변환 시 계수의 덧셈을 수행하는 덧셈기 및 버퍼, 그리고 입출력을 위한 인터페이스와 버퍼로 구성하였다. 제어부는 프로그래밍 레지스터와 명령어를 디코딩하여 제어 신호를 생성하는 주 제어부, 그리고 상태를 외부로 알리는 상태 레지스터로 구성된다. 프로그래밍 조건에 따라서 영상을 압축할 때의 출력은 웨이블릿 계수, 양자화 계수 혹은 양자화 인덱스, 그리고 허프만 코드 중에서 선택하여 발생할 수 있고 영상을 복원할 때의 출력은 허프만 디코딩 결과, 복원된 양자화 계수 그리고 복원된 웨이블릿 계수 중에서 선택하여 발생할 수 있다. 프로그래밍 레지스터는 총 16개로 구성되어 있는데 각각이 한번의 수직 혹은 수평 방향의 웨이블릿 변환을 수행할 수 있고 각각의 레지스터들이 차례대로 동작하기 때문에 4 레벨의 웨이브릿 변환을 한번의 프로그래밍으로 수행가능하다. 구현된 하드웨어는 Hynix 0.35m CMOS 공정의 합성 라이브러리를 가지고 Synopsys 합성툴을 이용하여 게이트 레벨의 네트리스트(Netlist)를 추출하였고 이 네트리스트로부터 Vela 툴을 이용하여 타이밍정보를 추출하였다. 추출된 네트리스트와 타이밍정보(sdf 파일)를 입력으로 하여 NC-Verilog를 이용하여 타이밍 시뮬레이션을 수행하여 구현된 회로를 검증하였다. 또한 Apollo 툴을 이용하여 PNR(Place and route) 및 레이아웃을 수행하였다. 구현된 회로는 약 5만 게이트의 적은 하드웨어 자원을 가지고 최대 80MHz에서 동작 가능하였다.

간편 간접추론방법을 이용한 퍼지 디지털 PID 제어기의 설계 (Design of Fuzzy Digital PID Controller Using Simplified Indirect Inference Method)

  • 채창현
    • 전자공학회논문지C
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    • 제36C권12호
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    • pp.69-77
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    • 1999
  • 본 논문에서는 간편 간접추론방법을 이용한 퍼지 디지털 PID 제어기의 설계 방법을 제안하였다. 제안된 퍼지 제어기는 선형 디지털 PID 제어기에서 유도하였으며, 간편 간접추론을 이용한 퍼지화부, 제어규칙 베이스 및 퍼지화부의 설계방법을 설명하였다. 제안된 퍼지 제어기는 종래의 디지털 PID 제어기를 기초로 설계하였으므로 구조를 이해하기 쉽고, 퍼지입력에 의한 비선형 특성을 가지므로 선형 및 비선형 플랜트에 적응 능력을 가진다. 또한 각 입력변수 별로 간편 간접추론방법을 사용하여 추론하므로 고속 추론이 가능하고, 퍼지규칙의 수가 증가하여도 쉽게 적용 가능하다. 제안된 제어기의 성능을 D. Misir 등이 사용한 선형 및 비선형 플랜트에 모의 실험하여 효용성을 입증하였다.

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다극자 송신원들 사이의 불일치가 LWD 자료에 미치는 영향 (Effects on Logging-While-Drilling (LWD) data of mismatch between multipole sources)

  • 변중무;주용환
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제12권1호
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    • pp.143-153
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    • 2009
  • LWD 다극자 송신원을 구성하는 각 단극자 송신원들 사이에 진폭 또는 신호발생 시간에서 불일치가 발생할 경우 LWD 검층자료에 미치는 영향에 대해 이산파수법을 사용하여 조사하였다. 진폭-불일치 LWD 쌍극자/사극자 송신원은 굽힘 모드(flexural mode)/스크류 모드(screw mode) 이외에도 다른 모드들을 생성한다. 이들 중 가장 진폭이 큰 것은 스톤리 모드(Stoneley mode)이며 불일치 정도가 커질수록 진폭이 증가한다. 하지만 A-C 자료처리를 통해 굽힘 모드를 A-B+C-D 자료처리를 통해 스크류 모드를 각각 추출할 수 있다. 이는 LWD 검층기가 시추공의 중심에 위치해 있는 한 시추공축으로부터 같은 거리에서 같은 진폭을 갖는 스톤리 모드가 A-C와 A-B+C-D 자료처리 과정을 통해 제거되기 때문이다. 신호발생시간-불일치 LWD 다극자 송신원으로부터의 반응들은 마치 시추공 중심으로부터 벗어나서 위치한 두 개 또는 네 개의 단극자 송신원들로부터의 반응들의 합처럼 보인다. 그러나 모드들의 도착시간들과는 무관한 주파수영역 셈블란스 플랏(semblance plot)의 분산곡선들을 참조하면 매질의 속도에 대한 잘못된 해석을 피할 수 있다.

Wavelet Thresholding Techniques to Support Multi-Scale Decomposition for Financial Forecasting Systems

  • Shin, Taeksoo;Han, Ingoo
    • 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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    • 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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    • pp.175-186
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    • 1999
  • Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support fer multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To date, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques' results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.

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Wavelet Thresholding Techniques to Support Multi-Scale Decomposition for Financial Forecasting Systems

  • Shin, Taek-Soo;Han, In-Goo
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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    • pp.175-186
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    • 1999
  • Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support for multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To data, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.

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초광대역 임펄스 지반탐사레이더에서 지면의 영향에 따른 임펄스 전파 특성 연구 (Influence of lossy ground on impulse propagation in time domain for impulse ground penetrating radar)

  • 김관호;박영진;윤영중
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제44권11호
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    • pp.42-47
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    • 2007
  • 본 논문은 초광대역 임펄스를 이용한 지반탐사 레이더에 있어서 지면 및 지면과 안테나 사이의 간격에 따른 임펄스 전파에 미치는 영향을 기술한다. 영향 연구를 위해 평판형 초광대역 다이폴 안테나를 개발하였다. 우선, 수치해석 방법을 이용하여 지면의 유전율 변화 및 안테나와 지면 사이의 간격에 대한 영향을 시뮬레이션하였다. 결과를 비교하기 위하여 실제 모래 및 수분이 포함된 토양으로 구성된 시험장을 제작하여, 개발된 다이폴 안테나를 사용하여 주파수 영역에서의 지면의 변화 및 안테나와 지면의 간격 차이에 의한 주파수 영역에서의 투과 특성을 조사하였다. 역 퓨리에 변환을 이용하여 주파수 영역에서 시뮬레이션 및 측정된 투과 특성을 시간 영역에서의 임펄스 응답 특성을 구하였다. 시뮬레이션과 측정 결과로부터 지면의 유전율이 높을수록 안테나와 지면과의 간격 변화가 클수록 최대 투과값이 생기는 주파수가 높아졌고, 투과 계수도 증가하였다. 시간영역에서는 유전율이 높을수록 지표면의 직접 반사에 의해 수신되는 신호가 크게 증가하였고, 수신 신호의 모양은 완전히 변형되었다. 또한, 지면과 안테나 사이의 간격 변화로 시간영역 반사 신호의 첨두치의 시간 위치가 변경됨을 알 수 있었다.

THE CURRENT STATUS OF BIOMEDICAL ENGINEERING IN THE USA

  • Webster, John G.
    • 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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    • 대한의용생체공학회 1992년도 춘계학술대회
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    • pp.27-47
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    • 1992
  • Engineers have developed new instruments that aid in diagnosis and therapy Ultrasonic imaging has provided a nondamaging method of imaging internal organs. A complex transducer emits ultrasonic waves at many angles and reconstructs a map of internal anatomy and also velocities of blood in vessels. Fast computed tomography permits reconstruction of the 3-dimensional anatomy and perfusion of the heart at 20-Hz rates. Positron emission tomography uses certain isotopes that produce positrons that react with electrons to simultaneously emit two gamma rays in opposite directions. It locates the region of origin by using a ring of discrete scintillation detectors, each in electronic coincidence with an opposing detector. In magnetic resonance imaging, the patient is placed in a very strong magnetic field. The precessing of the hydrogen atoms is perturbed by an interrogating field to yield two-dimensional images of soft tissue having exceptional clarity. As an alternative to radiology image processing, film archiving, and retrieval, picture archiving and communication systems (PACS) are being implemented. Images from computed radiography, magnetic resonance imaging (MRI), nuclear medicine, and ultrasound are digitized, transmitted, and stored in computers for retrieval at distributed work stations. In electrical impedance tomography, electrodes are placed around the thorax. 50-kHz current is injected between two electrodes and voltages are measured on all other electrodes. A computer processes the data to yield an image of the resistivity of a 2-dimensional slice of the thorax. During fetal monitoring, a corkscrew electrode is screwed into the fetal scalp to measure the fetal electrocardiogram. Correlations with uterine contractions yield information on the status of the fetus during delivery To measure cardiac output by thermodilution, cold saline is injected into the right atrium. A thermistor in the right pulmonary artery yields temperature measurements, from which we can calculate cardiac output. In impedance cardiography, we measure the changes in electrical impedance as the heart ejects blood into the arteries. Motion artifacts are large, so signal averaging is useful during monitoring. An intraarterial blood gas monitoring system permits monitoring in real time. Light is sent down optical fibers inserted into the radial artery, where it is absorbed by dyes, which reemit the light at a different wavelength. The emitted light travels up optical fibers where an external instrument determines O2, CO2, and pH. Therapeutic devices include the electrosurgical unit. A high-frequency electric arc is drawn between the knife and the tissue. The arc cuts and the heat coagulates, thus preventing blood loss. Hyperthermia has demonstrated antitumor effects in patients in whom all conventional modes of therapy have failed. Methods of raising tumor temperature include focused ultrasound, radio-frequency power through needles, or microwaves. When the heart stops pumping, we use the defibrillator to restore normal pumping. A brief, high-current pulse through the heart synchronizes all cardiac fibers to restore normal rhythm. When the cardiac rhythm is too slow, we implant the cardiac pacemaker. An electrode within the heart stimulates the cardiac muscle to contract at the normal rate. When the cardiac valves are narrowed or leak, we implant an artificial valve. Silicone rubber and Teflon are used for biocompatibility. Artificial hearts powered by pneumatic hoses have been implanted in humans. However, the quality of life gradually degrades, and death ensues. When kidney stones develop, lithotripsy is used. A spark creates a pressure wave, which is focused on the stone and fragments it. The pieces pass out normally. When kidneys fail, the blood is cleansed during hemodialysis. Urea passes through a porous membrane to a dialysate bath to lower its concentration in the blood. The blind are able to read by scanning the Optacon with their fingertips. A camera scans letters and converts them to an array of vibrating pins. The deaf are able to hear using a cochlear implant. A microphone detects sound and divides it into frequency bands. 22 electrodes within the cochlea stimulate the acoustic the acoustic nerve to provide sound patterns. For those who have lost muscle function in the limbs, researchers are implanting electrodes to stimulate the muscle. Sensors in the legs and arms feed back signals to a computer that coordinates the stimulators to provide limb motion. For those with high spinal cord injury, a puff and sip switch can control a computer and permit the disabled person operate the computer and communicate with the outside world.

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