This paper presents a novel filtering method for speed measurements to improve the low-speed performance of the direct-drive permanent magnet traction machines for elevators. Based on the theory of nonlinear tracking differentiator (NTD), this method, which can act as a high performance filter of a raw speed signal, obtains a more accurate speed feedback signal when applying a low-resolution encoder. In addition, it can relieve the interference caused by the position derivative for speed sampling. By analyzing the frequency response of the NTD, the influence of its parameters on the performance of the speed filtering is investigated. Compared with different types of low-pass filters, the proposed method shows a shorter time delay and a stronger ability in terms of noise suppression when the parameters are selected carefully. In addition, when using the measured speed signal through a nonlinear tracking differentiator as the feedback of the system, the motor runs more steadily at low speeds. As a result, the riding comfort of a direct-drive elevator can be improved. The feasibility of the proposed strategy was verified on an 11.7kW elevator traction machine using a commercial inverter.
Signal processing techniques based on fractional order calculus have been successfully applied in analyzing heavy-tailed non-Gaussian signals. It was found that the surface EMG signals from the muscles having nuero-muscular disease are best modeled by using the heavy-tailed non-gaussian random processes. In this regard, this paper describes an application of digital fractional order lowpass differentiators(FOLPD, weighted FOLPD) based on the fractional order calculus in detecting peaks of surface EMG signal. The performances of the FOLPD and WFOLPD are analyzed based on different filter length and varying MUAP wave shape from recorded and simulated surface EMG signals. As a results, the WFOLPD showed better SNR improving factors than the existing WLPD and to be more robust under the various surface EMG signals.
The objective of this study is to analyze the performance of digital low-pass differentiators(LPD) and then to provide a method to select effective LPD filter, for detecting spikes of surface motor unit action potentials(MUAP). The successful spike detection of MUAPs is a first important step for EMG signal decomposition. The performances of simple and weighted LPD(SLPD and WLPD) filters are analyzed based on different filter lengths and varying MUAPs from simulated surface EMG signals. The SNR improving coefficient and effective MUAP duration range from the analysis results can be used to select proper LPD filters under the varying conditions of surface EMG.
본 논문에서는 일반 9V 알카라인 배터리로 동작하는 초소형 심전도계를 설계 및 구현하였다. 제작된 심전도계는 심장신호를 검출하고 증폭하기 위한 계측 증폭단, 고역통과필터, 저역통과필터, 미분회로 및 피크검출기로 구성하였다. 세 개의 전극을 통해 검출된 심장신호는 오실로스코프 상에 깨끗한 파형으로 표현되었으며, 이를 통해 완성된 심전도계가 정상적으로 잘 동작함을 알 수 있었다. 제작된 심전도계는 감지된 심장신호를 디지털 데이터화하여 소형 LCD에 디스플레이함으로써 측정의 간편성 및 휴대성을 크게 개선할 수 있으며, 따라서 누구나, 언제, 어디서든 본인의 심장 상태를 쉽고 간편하게 체크할 수 있을 것이다.
기본적으로 GMSK는 NRZ 펄스열을 가우시안 저역 통과 필터로 전 처리한 후에 GMSK 신호를 생성하지만, 본 논문에서는 델타 펄스열에 대한 GMSK 변조 시스템을 제안하였다. 제시된 시스템은 바이폴라 델타 펄스로 가우시안 펄스를 발생시키는 가우시안 펄스 생성기, $+T_b/2$와 $-T_b/2$ 사이의 차분기, 그리고 주파수변조 함수를 위한 정합 필터로 구성한다. 기본적인 GMSK 변조와의 비교를 통해 스펙트럼은 40[dB] 감쇠 대역폭에서 약 35[%] 협소하며, 스펙트럼의 중심은 더 낮고, 제로 크로싱 성질이 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 Adams에 의해 제안된 제한된 최소 자승 오차 기준에 의한 FIR 필터 설계 방법을 기초로 하여 저역 통과 필터 외의 다른 여러 가지 필터를 설계할 수 있는 방법론을 제시하였다. 이 방법에 의한 설계는 기존의 자승 오차 최소화 방법과 최대 오차 최소화 방법의 혼합된 형태로써 오차 기준으로 자승 오차와 최대 오차 두 가지를 동시에 고려하게 되며, 최고 이득, 전이 대역폭, 자승 오차 세가지가 모두 만족될 때만 그 해 즉, 임펄스 응답을 찾을 수 있게 된다. 이때 최적화 과정에서는 다중 교환 알고리즘을 이용하였다. 본 논문은 위의 두 중요 오차 기준의 상호 보완을 통하여 다중 대역 통과 필터, 미분기 및 Hilbert 변환기등의 최적 설계에 적용할 수 있는 방법에 대해 고찰하였으며, 그 결과 제한된 최소 자승 오차 기준에 의한 설계 방법이 단순한 저역 통과 필터 뿐만이 아니라 여러 가지 다양한 FIR 필터 설계에 있어서도 그 우수함을 증명할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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