This paper discusses the development of a reactive power controller using digital signal processing. Digital Signal Processing is the technique of using digital devices to Process continuous signals or data, often in real-time. And DSP algorithms are associated with a discrete time interval between input samples. When one designs a digital filter, one can use a Laplace transform to determine the continuous time frequency response. The corresponding discrete time transform is called Z transform and depends upon discrete samples of the input spaced equally in time. The objectives of this paper are to minimize real power losses and improve the power factor of a given system. Also, the implementation of a direct-form non recursive filter on the TMS320C31 has been described. The application of this microprocessor-based controller using DSP on test system reveals its numerous advantages. Performance and features of the controller for the reactive power control are analyzed.
The multifrequency eddy current testing(ECT) have been proposed various frequency mixing algorithms. In this study, we compare these approaches to frequency mixing of ECT signals from steam generator tubes; time-domain optimization, discrete cosine transform-domain optimization. Specifically, in this study, two different frequency mixing algorithms, a time-domain optimization method and a discrete cosine transform(DCT) optimization method, are investigated using the experimental signals captured from the ASME standard tube. The DCT domain optimization method is computationally fast but produces larger amount of residue.
Mechanical seals are one of main components of high speed centrifugal pumps. So, it is very important to detect the faults (scratch, notch, indentation, wear) of mechanical seals since the damage of seal can cause a critical failures or accidents of machinery system. In the past, many researchers mainly performed to detect the seal fault using the time signals measured from sensors. Recently, studies are focused on the development of on-line real time monitoring system. But study on the feature parameters used for fault detection of mechanical seals has a little been performed. In this paper, we showed feature parameters extracted from accelerated and acoustic signals by using the discrete wavelet transform (DWT), alpha coefficient, statistical parameters. And also verified the possibility for fault detection of mechanical seal.
A graphic processing unit (GPU) can perform the same calculation on multiple data (SIMD: single instruction multiple data) using hundreds of to thousands of special purpose processors for graphic processing. Thus, high efficiency is expected when GPU is used for the generation and correlation of satellite navigation signals, which perform generation and processing by applying the same calculation procedure to tens of millions of discrete signal samples per second. In this study, the structure of a GPU-based GNSS simulator for the generation and processing of satellite navigation signals was designed, developed, and verified. To verify the developed satellite navigation signal generator, generated signals were applied to the OEM-V3 receiver of Novatel Inc., and the measured values were examined. To verify the satellite navigation signal processor, the performance was examined by collecting and processing actual GNSS intermediate frequency signals. The results of the verification indicated that satellite navigation signals could be generated and processed in real time using two GPUs.
The discrete Wigner-distribution(DWD) was implemented for the time-frequency analysis of heart rate variability signals. The smoothed cross-DWD was used to estimate time-varying power spectrum. Spurious cross-terms were suppressed using a smoothing data window and a Gauss frequency window. The DWD is very easy to implement using the FFT algorithm. Experiment show that the DWD follows well the instantaneous changes of spectral content of heart rate variability signals, which characterize the dynamics of autonomic nervous system response.
In the study, we consider chua's circuit which is a paradigmatic chaotic system belonging to Lur'e form. It is shown that the dynamic behavior of such a system can be influenced in such a way as to obtain out of chaotic behavior a desired periodic orbit corresponding to an unstable periodic trajectory which exists in the system. This kind of control can be achieved via injection of a single continuous time signal representing the output of the system associated with an unstable periodic orbit embedded in the chaotic attractor We investigate the case when this signal is sampled, i.e. we supply to the system the control signal at discrete time moments only.
This paper presents a DFT (Discrete Fourier Transform) based estimation algorithm for the parameters of a low-frequency oscillating signal. The proposed method estimates the parameters, i.e., the frequency, the damping factor, the mode amplitude, and the phase, by fitting a discrete Fourier spectrum with an exponentially damped cosine function. Parameter estimation algorithms that consider the spectrum leakage of the discrete Fourier spectrum are introduced. The multi-domain mode test functions are tested in order to verify the accuracy and efficiency of the proposed method. The results show that the proposed algorithms are highly applicable to the practical computation of low-frequency parameter estimations based on DFTs.
본 논문은 음선 경로법에 기반한 광대역 수중음향 전달 채널을 모델링하는 방법을 다루었다. 수중음향 전달 채널은 종종 주파수 영역에서 시간 조화 함수로 취급되어, 광대역 시계열 신호 모의 시 활용이 어렵다. 따라서 수중 음파 전달 환경을 반영한 광대역 시간영역 모델링 기법이 요구되며, 본 논문에서는 이를 위해 시간영역에서 다중 경로의 도달 시간지연이 계산 가능한 고유 음선 분석 기법을 활용하였다. 또한 연속 시간의 파동방정식으로부터 산출된 고유 음선의 분석 결과를 컴퓨터 모의가 가능한 이산시간 시스템에 적용하기 위해, 음선의 위상, 주파수별 손실 및 도달 시간지연을 유한 임펄스 응답으로 근사하여, 광대역 수중음향 전달 채널을 모의하는 방법을 제안하였다.
Hidden Markov Model is one of the most successful and popular tools for modeling real world sequential data. Real world signals come in a variety of shapes and variabilities, among which temporal and spectral ones are the prime targets that the HMM aims at. A new problem that is gaining increasing attention is characterizing missing observations in incomplete data sequences. They are incomplete in that there are holes or omitted measurements. The standard HMM algorithms have been developed for complete data with a measurements at each regular point in time. This paper presents a modified algorithm for a discrete HMM that allows substantial amount of omissions in the input sequence. Basically it is a variant of Baum-Welch which explicitly considers the case of isolated or a number of omissions in succession. The algorithm has been tested on online handwriting samples expressed in direction codes. An extensive set of experiments show that the HMM so modeled are highly flexible showing a consistent and robust performance regardless of the amount of omissions.
This paper proposes an effective method for classifying emotions of the music from its acoustical signals. Two feature sets, timbre and tempo, are directly extracted from the modified discrete cosine transform coefficients (MDCT), which are the output of partial MP3 (MPEG 1 Layer 3) decoder. Our tempo feature extraction method is based on the long-term modulation spectrum analysis. In order to effectively combine these two feature sets with different time resolution in an integrated system, a classifier with two layers based on AdaBoost algorithm is used. In the first layer the MDCT-driven timbre features are employed. By adding the MDCT-driven tempo feature in the second layer, the classification precision is improved dramatically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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