Because the traditional filters have many demerits, multi-step electric oil filter have manufactured the efficiency of insulating oil to improve. Therefore, the function of oil filter to improve based on my experience and know-how about my job. Through this study have obtained many merits. The efficiency of insulating oil is improved. The waste oil reused in repair works of the damaged transformer. Multi-step filter is shortening the working time and safety. it is handy for use and movement. This study lengthen the expected life span of filter. The improvement of oil filter bring about elevation of productivity.
본 논문에서는 임펄스 잡음을 제거하는 수정된 미디언 필터를 제안한다. 다단계를 기반으로 하는 제안 방법은 먼저 잡음 영상에서 잡음과 화소를 분리하고 잡음으로 판단된 화소를 미디언 필터링한다. 이때 필터링에 사용하는 주변 화소들을 에지에 따라 방향을 조절하여 필터링하는 선형필터링 한 값으로 대체한다. 따라서 제안하는 방법은 에지를 유지할 뿐 아니라 일정한 지역에서 잡음을 효과적으로 제거한다. 실험결과, 제안하는 방법이 기존 수정된 미디언 필터 보다 향상된 결과를 보인다.
스마트 내비게이션을 위해 차량의 차선 위치를 인식할 필요가 있다. 본 논문에서는 이를 위한 선행 연구로 다중차선 검출 기법을 제안한다. 기존 Box filter, Step filter가 클러터에 취약한 부분을 보완하기 위해 Three Point Laplacian Filter (TPLF)를 제안하고 실험적으로 그 가능성을 검증한다.
This paper considers the problem of state estimation in linear continuous-time systems with multi-sensor environment and observation uncertainties. We propose two suboptimal filtering algorithms for these types of systems. The filtering algorithms consist of two steps: The local optimal Kalman estimates are computed at the first step. And, these local estimates are lineally fused at the second step. The implementation of the two-step filtering algorithms needs a lower memory demand than the optimal Kalman and adaptive Lainiotis-Kalman filters. In consequence of parallel structure of the proposed filters, the parallel computers can be used for their design. The examples exhibit the effect of common noise on the performance of fusion of the local Kalman estimates based on observations from different sensors and in the presence of uncertainties.
We describe in this paper how to facilitate ad hoc routing with a particle filter in a hostile radio environment for multi-hop wireless ad hoc networks that connect multi-robots. The proposed scheme increases a connection's throughput by exploiting alternative links without going through the procedure of route discovery when link failure happens among multi-robots' networking. The scheme is implemented by using a particle filter to find strongly connected nodes. The filter estimates the probability distribution function in a sample-based manner with N particles. The particles are associated with a weight which represents the probability of the corresponding node to be the node with the best link. At every step of the estimation, the weights of particles are calculated and particles are resampled based on the weights. Since a node with the strongest link status possesses the largest number of particles, we take this node to forward the packets.
In a multi-sensor target tracking systems, the local sensors have the role of tracking the target and transferring the measurements to the fusion center. The measurements from the same target can arrive out of sequence called, the out-of-sequence measurements(OOSMs). The OOSM can arise in a form of single-lag or multi-lag throughout the transfer at the fusion center. The recursive retrodiction step was proposed to update the current state estimates with the multi-lag OOSM from the several previous papers. The real world has the possible situations that the maneuvering target informations can arrive at the fusion center with the random clutter in the possible OOSMs. In this paper, we incorporate the IMM-MPDA(Interacting Multiple Model - Most Probable Data Association) into the multi-lag OOSM update. The performance of the IMM-MPDA filter with multi-lag OOSM update is analyzed for the various clutter densities, OOSM lag numbers, and target maneuvering indexes. Simulation results show that IMM-MPDA is sufficient to be used in out of sequence environment and it is necessary to correct the current state estimates with OOSM except a very old OOSM.
In this paper, we present a feedback structured adaptive RF filter based on the recursive modified Gram-Schmidt algorithm for short-term prediction of EEG signal. And the performance of this proposed filter is compared with those of linear AR model, RF filter, Volterra filter and RBF neural network as single-step prediction and multi-step prediction. The results show the superiority of this proposed filter in prediction of EEG signals.
종양모양에 거의 일치하는 선량분포를 얻기위해 다층부정형필터를 이용하는 방법을 보였으며, 필터의 재질은 Lipowitz (일명 cerrobend alloy) 금속체를 이용하였다. 선속내 필터의 놓임은 일차선의 감쇄와 함께 조직내 산란선 기여율의 변화가 예상되므로 필터의 두께에 따른 SMR의 변화가 계산에 이용되어야 된다. 이에 본 연구의 계산선량은 실측치의 $3\%$이내에서 잘 일치됨을 알 수 있었다. 다층부정형필터를 이용한 펜톰의 원호조사의 선량평 가는 동일 필터에 의한 고정조사의 선량분포가 적용되었으며, 가상종양에 거의 일치하는 선량분포를 얻을수 있었다. 한편, 컴퓨터모의계산된 선량과 열발광산량계(teflon-embedded TLD)의 실측선량은 비교적${\pm}5\%$ 범위내에서 잘 일치됨을 알 수 있었으며, 이 치료방법은 현재 차폐체로 많이 이용되고 있는 Lipowitz 금속체를 사용함으로써 보다 쉽게 응용되어질 것으로 생각된다.
본 논문은 S-라인(비방사 마이크로 스트립)을 이용하여 무선 가입자 회선(WLL) 및 지역 다지점 분배 서비스(LMDS) 등 광대역 무선 가입자 망으로의 기술 적용을 위한 밀리미터 대역의 중심주파수 37GHz에서 세라믹을 이용한 대역 통과 필터에 관한 것이다. 아래 위가 도체로 덮인 유전체 기판 위의 선로 사이에 세라믹 공진기를 삽입시켜, 구조적 공진 특성을 이용함으로써 필터 특성을 얻어내는 방법으로 제작하였다. 이러한 필터 구조와 특성을 근거로 한 시뮬레이션을 하여, 1단 세라믹 공진기의 공진주파수를 찾는 공식과 4단 세라믹 공진기의 대역을 구하는 공식을 일반화 하였다. 또한, 4단 세라믹 공진기의 시뮬레이션 결과를 바탕으로 제작된 실험 구조물을 Network Analyzer를 사용하여 실험을 실시하였으며, 시뮬레이션 결과의 대역은 36.58GHz-37.650GHz, 리플과 손실은 -ldB 이내. Cutoff 특성은 S(2,1)그래프의 대역 좌우로 -35dB밑으로 1GHz이내인 것에 대하여 실험 결과의 대역은 36.6GHz-37.65GHz, 손실은 -ldB이내, 리플은 -3dB이내, Cutoff 특성은 S(2,1)그래프의 대역 좌우로 -30dB밑으로 1GHz 이내인 특성을 나타내었다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권2호
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pp.165-171
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2006
This paper proposes a data fusion algorithm of nonlinear multi sensor dynamic systems of synchronous sampling based on filtering step by step. Firstly, the object state variable at the next time index can be predicted by the previous global information with the systems, then the predicted estimation can be updated in turn by use of the extended Kalman filter when all of the observations aiming at the target state variable arrive. Finally a fusion estimation of the object state variable is obtained based on the system global information. Synchronously, we formulate the new algorithm and compare its performances with those of the traditional nonlinear centralized and distributed data fusion algorithms by the indexes that include the computational complexity, data communicational burden, time delay and estimation accuracy, etc.. These compared results indicate that the performance from the new algorithm is superior to the performances from the two traditional nonlinear data fusion algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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