OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 직교 불균형 문제는 송수신기의 front-end에서 발생하며, 성상도에 영향을 주게 되어 BER(Bit Error Rate)을 증가시킨다. 또한, 위상 잡음은 송수신시 국부 발진기에서 발생되는 잡음으로 각 부반송파의 직교성을 깨뜨림으로써 시스템 성능을 크게 저하시킨다. 기존 방식인 PNS(Phase Noise Suppression) 알고리즘은 이러한 위상 잡음을 효과적으로 제거하는 방법이지만 직교 불균형 이동시에 적용되면 오히려 성능이 감소된다. 본 논문에서는 OFDM 시스템의 수신기에서 하향 변환 시 발생하는 직교 불균형과 위상 잡음의 영향을 분석하고, 수신기 FFT(Fast Fourier Transform) 후단에서 파일럿 심볼을 사용하여 CPE를 먼저 제거하고 직교 불균형과 위상 잡음의 성분을 검출하여 등화기의 판정 기준으로 사용하여 보상하는 방법을 제시하였다. 또, 다른 기존 방식들은 FFT 후단에서 추정하고 피드백 시키거나 프리엠블과 같은 시퀀스를 사용하는 방식이지만, 본 논문에서는 FFT 후단에서 MMSE 등화기만을 사용하여 제거하므로 기존의 방법보다 복잡도가 줄어든다. 기존의 위상 잡음 제거 방식에 ICI(Inter Carrier Interference) 제거 기능을 추가하고 직교 불균형 성분을 추출하여 MMSE(Minimum Mean Square Error) 과정 중에 적응 forgetting factor를 적용하면 성능 개선과 직교 불균형 성분의 영향이 줄어들며 성능이 개선됨을 보인다.
채널의 다중경로를 통과한 신호들은 지연확산 영향으로 심하게 왜곡이 되거나 Inter-Symbol Interference(ISI)가 발생하므로 왜곡된 채널을 추정하여 보상해야 한다. 기존 iterative 채널 추정 방식에서는 채널 시간 지연 길이 밖으로 zero padding함으로 노이즈 성분을 제거하는 알고리즘이다. 반면에 본 논문은 채널 시간 지연 길이 안으로 있는 노이즈 성분까지 노이즈 제거 문턱 값 추정(noise elimination threshold estimation: NETE) 알고리즘을 사용하여 노이즈를 효과적으로 제거한다. 시뮬레이션 결과는 채널의 mean square error(MSE)를 통하여 제안된 기법을 적용할 경우 채널 추정 성능 개선이 나타남을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 심전도 신호의 전처리 과정에서 원신호의 왜곡을 최소화하여 기저선을 제거 할 수 있는 웨이브렛 모함수를 결정하기 위하여, European S-T T database의 심전도 신호에 다양한 웨이브렛 모함수를 적용하여 기저선을 제거하였으며 제거효율을 평가하기 위하여 SNR과 RSE를 계산하였다. 실험결과 가장 우수했던 웨이브렛 모함수는 db8(diff: 27.12), coif5(diff: 25.32), sym7(diff: 25.13)이었으며, diff(meanSNR-meanRSE)의 값이 23미만으로는 심전도의 진단 파라미터까지 왜곡시키므로 사용할 수 없다는 것을 알 수 있었다.
This study presents a new sensorless commutation method for brushless direct current motors to replace Hall sensor signals with virtual Hall signals. The importance of the proposed method lies in the simultaneous elimination of the phase shifter and the low-pass filters, which makes the method simple and cost-effective. The method removes high ripple switching noises from motor terminals, thereby decreasing motor losses. The proposed method utilizes unfiltered line voltages with notches caused by current commutation. Hence, specific sign signals are defined to compensate for the effects of commutation noise. The proposed method is free from phase delay that originates from low-pass filters. The method directly produces virtual Hall signals, and thus, it can be interfaced with low-cost commercial commutation integrated circuits based on Hall sensors. Simulation and experimental results show the effectiveness and validity of the proposed method.
This paper describes a frequency synthesizer designed in a $0.25{\mu}m$ CMOS technology for using local oscillators for the IF stages. The design is focused mainly on low-power characteristics. A simple ring-oscillator based VCO is used, where a single control signal can be used for variable resistors. The designed PLL includes all building blocks for elimination of external components, other than the crystal, and its operating frequency can be programmed by external data. It operates in the frequency range of 250MHz to 800MHz and consumes l.08mA at 500MHz from a 2.5V supply. The measured phase noise is -85dBc/Hz in-band and -105dBc/Hz at 1MHz offset. The die area is $1.09mm^2$
The crack of concrete structure plays an important role in the durability and safety of structure. Therefore, the features such as width, length, and direction of that must be measured periodically. The conventional method of measurement of cracks is manually sketched, however. it takes a fairly long time and lacks quantitative objectivity. This study proposes the algorithm to extract and analyze cracks automatically. The proposed algorithm is composed of two sub-algorithms. The extraction algorithm includes elimination of effect due to light, binarization. and noise reduction. The analysis algorithm includes thinning process, labeling, and calculation of crack width, length, and direction. The test to demonstrate the algorithm is fulfilled using the images of cracks on real concrete surface.
This paper describes the design and fabrication of a Risk Voltage Meter (RVM) which can analyze the step and touch voltages in grounding systems. The meter consists of a sine-wave power source which generates up to 300 [$V_{rms}$] in ranges of 45 [Hz]~1 [kHz], a 8 Ch. data acquisition module, and a personal computer. Also, a noise elimination method by a digital band-pass filter during measurement is proposed.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권4호
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pp.75-80
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2016
The process of extracting external boundary of an object is a very important process for recognizing an object in the image. The proposed extraction method consists of two processes: External Boundary Extraction and Thinning. In the first step, external boundary extraction process separates the region representing the object in the input image. Then, only the pixels adjacent to the background are selected among the pixels constituting the object to construct an outline of the object. The second step, thinning process, simplifies the outline of an object by eliminating unnecessary pixels by examining positions and interconnection relations between the pixels constituting the outline of the object obtained in the previous extraction process. As a result, the simplified external boundary of object results in a higher recognition rate in the next step, the object recognition process.
Green IT based u-City means that u-City having Green IT concept. If we adopt the situation awareness or not, the processing of Green IT may be reduced. For example, if we recognize a lot of speech sound on CCTV in u-City environment, it takes a lot of processing time and cost. However, if we want recognize emergency sound on CCTV, it takes a few reduced processing cost. So, for detecting emergency state dynamically through CCTV, we propose our advanced speech recognition system. For the purpose of that, we adopt HMM (Hidden Markov Model) for feature extraction. Also, we adopt Wiener filter technique for noise elimination in many information coming from on CCTV in u-City environment.
This paper describes a design of a Wavelet Adaptive Filter(WAF) for the removal of the baseline wandering and the minimization of the signal distortion using by wavelet transform and adaptive filter in the ECG signal. WAF consists of two parts. The first part is wavelet transform that decomposes the ECG signal into seven frequency bands using Vaidyanathan and Hoang wavelet. The second part is adaptive filter that uses the signal of seventh low frequency band among the wavelet transformed signals as primary input and a unit impulse sequence as reference input. For the evaluation of the performance of WAF, we used several baseline wandering elimination filters such as commerical standard filter with cutoff frequency of 0.5Hz and general adaptive filter. We made use of MIT/BIH database and real patient data for the evaluation. In conclusion, WAF showed a lower ST segement distortion than standard filter and adaptive filter and has a higher eliminated noise power than standard filter and adaptive filter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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