Transient electromagnetic (TEM) method is also affected by cultural and natural electromagnetic (EM) noises, since it uses part of the broadband ($10^{-2}$ to $10^5Hz$) spectrum. Especially, predominant EM noise which affects a moving transmitter-receiver TEM system is sensor motion-induced noise. This noise is caused by the sensor motion in the earth magnetic field. The technique for reducing the sensor motion-induced EM noise presented in this paper is based on Halverson stacking. This Halverson stacking is generally used in a time-domain induced polarisation (IP) system to reject DC offset and linear drift. According to spectrum analysis of the vertical component of sensor motion-induced noise, the frequency range affected by the motion of an EM sensor is less than about 700 Hz in this study. With the decrease of the frequency, the spectral power caused by the motion of a sensor increases. For example, at the frequency of 200 Hz, the spectral power of the sensor motion-induced noise is $-90dBVrms^2$ while the spectral power of the EM noise measured with a fixed sensor on the ground is $-105dBVrms^2$, and at the frequency of 100 Hz, the spectral power of the sensor motion-induced noise is $-70dBVrms^2$ while the spectral power of the EM noise measured with a fixed sensor on the ground is $-105dBVrms^2$. With applying Halverson stacking to an artificial noise transient generated by adding a noise-free transient to sensor motion-induced noise measured without pulsing, it is shown that the filtered transient is nearly consistent with the noise-free transient within a delay time of $0.5{{\mu}sec}$. The inversion obtained from this filtered transient is in accord with the true model with an error of 5%.
본 논문에서는 잡음에 강인한 음성인식을 위해서 expectation-maximization (EM) 방식을 이용하여 잡음의 평균값을 추정하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬에서는 온라인상의 인식용 음성이 직접 Bayesian 적응을 위해서 사용되며, 또한 훈련데이터를 이용하여 잡음의 평균값에 대한 사전 (prior) 분포를 알아낸 후 Bayesian 적응시에 이용한다. 잡음 음성의 모델링을 위해서는 PMC (parallel model combination) 방식을 이용하였고, 제안된 방식을 이용하여 자동차 잡음 환경 하에서 인식 실험을 수행한 결과, 기존의 PMC 방식에 비해서 향상된 인식성능을 보임을 알 수 있었다.
최근 급성장하고 있는 정보처리 속도의 고속화와 IC 기술의 고집적화에 따른 소형화와 모바일화는 대부분 GHz 대의 높은 주파수를 이용하며, 인접 소자 또는 배선 간의 상호 간섭, 배선을 통한 노이즈의 전도 및 방사를 유발하여 EMC(Electromagnetic Compatibility) 대책 기술의 주요 과제로 대두되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 전파흡수체 및 차폐재의 개발이 활발히 진행 중이며, 이를 적절한 위치에 부착시킴으로써 PCB상에서의 전자파 노이즈 방사를 감소시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 EMC 대책 기술 중 전파흡수체를 이용한 PCB 기판상의 불요 전자파 노이즈 억제용 전파흡수체의 특성 파악을 위하여 마이크로스트립 라인법을 이용하여 전파흡수체를 측정하여 재료 정수의 복소비 투자율의 변화에 따른 노이즈 억제 효과의 변화를 비교 분석하였다. 우선 자성 재료인 Amprphous와 Sendust를 지지재인 CPE를 이용하여 조성비별 샘플을 제작하여 측정하였다. 자성 재료의 투자율의 값은 높은 허수부의 값을 가지며, 손실 탄젠트의 값이 큰 재료일수록 우수한 노이즈 특성이 나타남을 확인하였다.
본 연구에서는 바이어스 필드에 의해 왜곡된 MRI 영상에 대한 분할을 위해 확장된 EM 알고리즘을 기반으로 한 통계적 접근법을 제시한다. 영상의 명암값을 자료로 하는 분할기법들은 고주파 성분의 잡음 뿐만 아니라 영상을 불균질하게 만드는 바이어스 필드라는 저주파 성분의 왜곡에 특히 취약하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 잡음을 효과적으로 제어하기 위해 마코프랜덤필드가 적용된 정규혼합모형을 고려하며, 효과적인 바이어스 필드의 보정을 위해 페널티-우도를 도입하여 추정하는 방법으로 고안되었다.
The Kalman filter is a recursive Linear Estimator for the linear dynamic systems(LDS) affected by two different noises called process noise and measurement noise both of which are uncorrelated white. The Expectation Maximization(EM) algorithm is employed in this paper as a preprocessor to reinforce the effectiveness of Kalman estimator. Particularly, we focus on the relation between Kalman filter and EM algorithm in the LDS. In this paper, we propose a new algorithm to improve the performance on the parameter estimation via EM algorithm, which improves the overall process of Kalman filtering. Since Kalman filter algorithm not only needs the system parameters but also is very sensitive the initial state conditions, the initial conditions decided through EM turns out to be very effective. In experiments, the computer simulation results ate provided to demonstrate the superiority of the proposed algorithm.
A low noise amplifier(LNA) using electro-magnetic field simulator is designed in standard 0.25um CMOS process. Integrated spiral inductor is simulated using EM field solver. Then LNA is simulated with active device, capacitor and simulated inductor by EM field solver. A S11 and S21 of -15.45dB and 17.8dB at 2.3GHz as simulation results was achieved. A Noise Figure is 2.92dB. And Measurements show a S11 and S21 of -12.4dB and 17.8dB at 2.3GHz. A Noise Figure of 3.3dB was achieved.
도시화된 인구밀접지역과 인공잡음(예, 소음, 진동, 전력선 등)이 매우 심한 환경에서 양질의 탄성파 자료를 획득하기 위하여 기준점을 이용한 실험적 수준의 탄성파 측정시스템을 개발하였다. 소음과 전자파 잡음에 대한 상관측정(소음에 대한 상관측정의 센서는 마이크와 수진기 사용, 전자파에 대한 상관측정의 센서는 EM루프와 수진기 사용)을 각각 김포공항과 전라북도 김제시에서 수행하였으며, 또한 각 잡음의 측정 시계열에 대해 스펙트림 분석도 실시하였다. 소음에 의한 두 센서(마이크와 수진기)반응은 높은 상관성을 갖고 있으나, 두 센서 반응의 가장 큰 차이는 200Hz를 기준으로 저주파수 그리고 고주파수대역에서 일어나고 있다. 200Hz 이하의 주파수대역에서는 수진기를 통하여 측정한 잡음의 스펙트럴 에너지가 상대적으로 크고(예, 10Hz와 100Hz에서 각각 20dB 이상 큼) 200Hz 이상의 상대적인 고주파수에서는 마이크를 통하여 측정된 잡음의 수준이 높다(예, 500Hz에서 30dB 이상). 전체적으로 수진기를 통하여 측정된 잡음의 스팩트럴 파워는 주로 600Hz 이하에 집중되어 있는 반면에 마이크에 측정된 잡음의 파워는 주로 200Hz이상에서 분포하고 있다. 전력선 잡음을 가정하여 교류직류 인버터에서 발생한 전자파잡음에 대한 EM루프와 수진기를 통하여 측정한 전자파잡음은 각 센서에서 그 파형이 매우 일정하며, 또한 서로 간에 높은 상관성을 보였다. EM루프에 측정된 전자파잡음의 경우 60Hz에 대한 기수 조화주파수가 우수 조화주파수에 비하여 그 스펙트럴 에너지가 매우 크지만, 수진기의 경우는 그 차이가 거의 없었다.
Industrial processes need to be monitored in real-time based on the input-output data observed during their operation. Abnormalities in an induction motor should be detected early in order to avoid costly breakdowns. To early identify induction motor faults, this paper effectively estimates spectral envelopes of each induction motor fault by utilizing a linear prediction coding (LPC) analysis technique and an expectation maximization (EM) algorithm. Moreover, this paper classifies induction motor faults into their corresponding categories by calculating Mahalanobis distance using the estimated spectral envelopes and finding the minimum distance. Experimental results shows that the proposed approach yields higher classification accuracies than the state-of-the-art approach for both noiseless and noisy environments for identifying the induction motor faults.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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