• 대한전기학회논문지
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• 제40권4호
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• pp.331-341
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• 1991

The discrete cosine transform (DCT) is widely used in many signal processing areas, including image and speech data compression. In this paper, we investigate a fixed-point error analysis for fast DCT algorithms, namely, Lee [6], Hou [7] and Vetterli [8]. A statistical model for fixed-point error is analyzed to predict the output noise due to the fixed-point implementation. This paper deals with two's complement fixed-point data representation with truncation and rounding. For a comparison purpose, we also investigate the direct form DCT algorithm. We also propose a suitable scaling model for the fixed-point implementation to avoid an overflow occurring in the addition operation. Computer simulation results reveal that there is a close agreement between the theoretical and the experimental results. The result shows that Vetterli's algorithm is better than the other algorithms in terms of SNR.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제6권1호
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• pp.23-29
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• 2003

This paper proposes an efficient feature extraction of the images by using independent component analysis(ICA) based on neural networks of the hybrid learning algorithm. The proposed learning algorithm is the fixed point(FP) algorithm based on Newton method and moment. The Newton method, which uses to the tangent line for estimating the root of function, is applied for fast updating the inverse mixing matrix. The moment is also applied for getting the better speed-up by restraining an oscillation due to compute the tangent line. The proposed algorithm has been applied to the 10,000 image patches of $12{\times}12$-pixel that are extracted from 13 natural images. The 144 features of $12{\times}12$-pixel and the 160 features of $16{\times}16$-pixel have been extracted from all patches, respectively. The simulation results show that the extracted features have a localized characteristics being included in the images in space, as well as in frequency and orientation. And the proposed algorithm has better performances of the learning speed than those using the conventional FP algorithm based on Newton method.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.37-43
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• 2009

본 논문에서는 저 전력 시스템에 적합한 고정 소수점 연산기로 구현된 다중 채널 디지털 보청기 알고리즘의 최적화 기법을 제시한다. 먼저 입력 신호를 고속 MDCT(modified discrete cosine transform) 방법을 사용하여 주파수 대역 분할함으로써 알고리듬의 복잡도를 최소화 하였고, MDCT 출력을 비선형 대역 분할 과정을 거쳐 채널별 그룹핑을 한 다음, 각 채널 신호를 난청인의 청각 손실 정도에 따라 구성한 라우드니스 보상 함수(loudness compensation function: LCF)표를 이용하여 이득을 조절하고, 최종적으로 TDAC 기법을 구현하는 IMDCT(Inverse MDCT) 변환을 거쳐 보상된 출력을 합성한다. 모든 과정은 16비트 정수 연산으로 구현되며, 이득을 계산하기 위해 측정되는 로그 단위의 연산 과정은 미리 계산된 테이블과 고속 탐색 알고리듬을 이용하여 구현된다. 구성된 보청기 알고리즘의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권5C호
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• pp.386-394
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• 2008

디지털 홀로그래픽 비디오 시스템을 제작하기 위해서는 디지털 홀로그램을 가능한 빠르게 생성하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 디지털 홀로그램의 전체 좌표를 대상으로 반복적인 가산 연산을 이용하여 Fresnel 홀로그램의 생성 속도를 높이는 알고리듬을 제안한다. 디지털 홀로그램을 계산하기 위한 3차원 객체는 컴퓨터 그래픽(computer graphic, CG)으로 제작한 깊이영상(depth-map image)을 이용하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 부동소수점 형식의 반복가산기법을 이용하여 디지털 홀로그램의 위상을 고속으로 계산하는 기법이다. 실험결과 제안한 알고리듬은 일반적인 CGH 수식을 이용한 기법의 70%, [3]에서 제안한 기법보다 30%이상 연산속도가 빨라졌다.

• 한국항행학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.45-49
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• 2000

GPS에 의한 관측치는 시각오차, 전리층과 대류층 지연오차, 다중경로 오차와 같은 다양한 오차를 내포하고 있어서 GPS 관측치 위치계산시 일반적으로 최소자승해를 구하게 된다. GPS 관측치는 비선형 방정식을 만족하므로 최소자승해를 구하기 위해서는 비선형 Newton 알고리즘을 이용할 수도 있으나 대개 간편성과 효율성 때문에 선형화 알고리즘을 적용하게 된다. 본 연구에서는 비선형 Newton 알고리즘이나 선형화 알고리즘을 대체할 수 있는 부동점 알고리즘을 개발하여 그 유용성을 증명하였다. 비선형 Newton 알고리즘이나 선형화 알고리즘은 수렴속도가 빠른 장점을 가지고 있으나 초기값이 해와 근사하여야 한다는 단점이 있다. 반면 부동점 알고리즘은 수령속도는 다소 느리나 초기값이 대단히 부정확하여도 수렴가능한 장점이 있으므로 두 알고리즘을 적절히 혼용하는 것이 좋을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권9A호
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• pp.2365-2371
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• 1998

이산 여현 변환(Discrete Cosine Transform: DCT)은 음성 및 영상 신호의 압축에 광범위하게 응용되고 있다. 본 논문에서는 $2^{m}$-포인트의 일반적인 경우로 확장이 가능한 새로운 고속 DCT 알고리즘과 구조를 제안한다. 제안한 알고리즘은 커널의 대칭성을 이용하여 N-포인트의 DCT를 N/2-포인트의 DCT로 나누어 처리하며 이를 재귀적으로 적용해 나간다. 제안한 알고리즘은 적은 덧셈 및 곱셈 연산을 통해 변환을 수행하며, 변환을 위해 통과해야 하는 곱셈 연산단의 수가 적고 대부분의 곱셈 연산이 흐름도상의 후반부에서 일괄적으로 수행되므로 고정 소수점 연산시에 발생할 수 있는 오차의 전파를 줄일 수 있다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권4호
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• pp.293-299
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• 2004

This paper is about the extraction of basis function for ECG signal processing. In the first step, it is assumed that ECG signal consists of linearly mixed independent source signals. 12 channel ECG signals, which were sampled at 600sps, were used and the basis function, which can separate and detect source signals - QRS complex, P and T waves, - was found by applying the fast fixed point algorithm, which is one of learning algorithms in independent component analysis(ICA). The possibilities of significant point detection and classification of normal and abnormal ECG, using the basis function, were suggested. Finally, the proposed method showed that it could overcome the difficulty in separating specific frequency in ECG signal processing by wavelet transform. And, it was found that independent component analysis(ICA) could be applied to ECG signal processing for detection of significant points and classification of abnormal beats.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.27-34
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• 2012

This paper proposes variable incremental conductance(IC) algorithm for maximum power point tracking(MPPT) control of photovoltaic. The conventional perturbation & observation(PO) and IC MPPT control algorithm generally uses fixed step size. A small step size reduces a tracking error in the steady state but slows a tracking speed in the transient state. Also, a large step size is fast a tracking speed but increases a tracking error. Therefore, this paper proposes variable IC MPPT algorithm that adjust automatically step size according to operating conditions. To improve a tracking speed and accuracy, when operating point is far from the maximum power point(MPP), the step size uses maximum value and when a operating point is near from the MPP, the step size uses variable step size that adjust according to slope of P-V curve. The validity of MPPT algorithm proposed in this paper prove through compare with conventional PO and IC MPPT algorithm.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.126-131
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• 2014

본 논문에서는 웨이블릿 변환을 통하며 QRS complex를 검출 하며, 32비트 고정 소수점 연산이 가능한 프로세서에도 동작하도록 알고리즘 최적화 기법을 제시한다. 먼저 입력 ECG 신호를 밴드 패스 필터를 통과 시키고, 3개의 서로 다른 웨이블릿 함수를 하나로 병합한 웨이블릿 함수를 이용하여 웨이블릿 변환을 하며, 다음으로 시간 평균 함수를 뒤에 마지막으로 QRS complex를 검출 한다. 제안 알고리즘은 MIT-BIH arrhythmia database에 적용하여 검증한다. 모든 과정은 32비트 고정 소수점 연산으로 구현되며, 삼각함수 같은 복잡한 연산은 테이블화 하였다. 검출 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가 한다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권8호
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• pp.578-584
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• 2004

The CSVM(Current Support Vector Machine) that is a digital architecture performing all phases of recognition process including kernel computing, learning, and recall of SVM(Support Vector Machine) on a chip is proposed. Concurrent operation by parallel architecture of elements generates high speed and throughput. The classification problems of bio data having high dimension are solved fast and easily using the CSVM. Quadratic programming in original SVM learning algorithm is not suitable for hardware implementation, due to its complexity and large memory consumption. Hardware-friendly SVM learning algorithms, kernel adatron and kernel perceptron, are embedded on a chip. Experiments on fixed-point algorithm having quantization error are performed and their results are compared with floating-point algorithm. CSVM implemented on FPGA chip generates fast and accurate results on high dimensional cancer data.