A high-speed signal processor for Fabry-Perot interferometric sensors using modified ramp modulation is implemented. The main idea for the signal processing is to find a modulation waveform that could induce a linear frequency change in a laser diode to linearize the relationship between the optical phase shift and measurand. It is found that the waveform could be modeled as the addition of a linear term and an exponential term. A signal processor adopting modified ramp modulation technique is implemented and evaluated to find linearity, drift and random walk of $<{\pm}1.5%$, $0.4^{\circ}C$, $5.28{\times}10^{-4}^{\circ}C/{\sqrt{Hz}}$.
As the importance of cardiovascular health is highlighted, research on its correlation with blood pressure, the most important indicator, is being actively conducted. Therefore, extensive clinical data is essential, but the measurement of the central arterial blood pressure waveform must be performed invasively within the artery, so the quantity and quality are limited. This study suggested a mock circulatory robot and artificial aorta to reproduce the blood pressure waveform generated by the overlap of forward and reflected waves. The artificial aorta was fabricated with biomimetic silicone to mimic the physiological structure and vascular stiffness of the human. A pressurizing chamber was implemented to prevent distortion of the blood pressure waveform due to the strain-softening of biomimetic silicone. The reproduced central arterial blood pressure waveforms have similar magnitude, shape, and propagation characteristics to humans. In addition, changes in blood pressure waveform due to aging were also reproduced by replacing an artificial aorta with various stiffness. It can be expanded to construct a biosignal database and health sensor testing platform, a core technology for cardiovascular health-related research.
LIDAR (LIght Detection And Ranging) is an active remote sensing technology which provides 3D coordinates of the Earth's surface by performing range measurements from the sensor. Early small footprint LIDAR systems recorded multiple discrete returns from the back-scattered energy. Recent advances in LIDAR hardware now make it possible to record full digital waveforms of the returned energy. LIDAR waveform decomposition involves separating the return waveform into a mixture of components which are then used to characterize the original data. The most common statistical mixture model used for this process is the Gaussian mixture. Waveform decomposition plays an important role in LIDAR waveform processing, since the resulting components are expected to represent reflection surfaces within waveform footprints. Hence the decomposition results ultimately affect the interpretation of LIDAR waveform data. Computational requirements in the waveform decomposition process result from two factors; (1) estimation of the number of components in a mixture and the resulting parameter estimates, which are inter-related and cannot be solved separately, and (2) parameter optimization does not have a closed form solution, and thus needs to be solved iteratively. The current state-of-the-art airborne LIDAR system acquires more than 50,000 waveforms per second, so decomposing the enormous number of waveforms is challenging using traditional single processor architecture. To tackle this issue, four parallel LIDAR waveform decomposition algorithms with different work load balancing schemes - (1) no weighting, (2) a decomposition results-based linear weighting, (3) a decomposition results-based squared weighting, and (4) a decomposition time-based linear weighting - were developed and tested with varying number of processors (8-256). The results were compared in terms of efficiency. Overall, the decomposition time-based linear weighting work load balancing approach yielded the best performance among four approaches.
Cho, JungHee;Jeon, Young Ju;Jun, Min-Ho;Kim, Young-Min
Journal of Sensor Science and Technology
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v.27
no.4
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pp.259-263
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2018
A radial artery pulse wave is measured while pressing an artery with constant force. However, pulse waveform measurements vary depending on pressing force and direction. Accurate pulse waveform measurements are important for analysis. Thus, it is necessary to define the measurement range of the permissible force and direction from which a correct pulse waveform is derived. In this study, pulse waves were generated by a pulse wave generator for accurate control. The pulse waves generated for different angles and pressing forces were analyzed. The augmentation index (AIx), which is the most commonly used index for evaluating vascular stiffness, was analyzed. The AIx was measured within ${\pm}6^{\circ}$ of the vessel direction and within ${\pm}8^{\circ}$ perpendicular to the vessel direction with a force that was 25% or more of the pressing force at which the maximum pressure wave was generated. We identified the applicable pressing force and angle range by analyzing the effect of pressing angle on the pulse wave. The AIx analysis performed using the pulse wave measurement device is reliable and reproducible.
For the characterization or failure analysis of electronic devices such as PCB (printed circuit boards), the most common method is the measurement of voltage waveforms with an oscilloscope. However, because there are many types of problems that cannot be detected by voltage waveform analysis, several other methods such as X-ray transmission, infrared imaging, or eddy current measurement have been applied for these analyses. However, these methods have also been limited to general analyses because they are partially useful in detecting physical defects, such as disconnections or short circuits. Fundamentally current waveform measurements during the operation of electronic devices need to be performed, however, commercially available current sensors have not yet been developed, particularly for applications in highly integrated PCB products with sub-millimeter fine pitch. In this study, we developed a highly sensitive PHR (planar hall resistance) magnetic sensor for application in highly integrated PCBs. The developed magnetic sensor exhibited sufficient features of an ultra-small size of less than 340 ㎛, magnetic field resolution of 10 nT, and current resolution of 1 mA, which can be applicable for PCB analyses. In this work, we introduce the development process of the magnetic sensing probe and its characteristic results in detail, and aim to extend this pin-type current probe to applications such as current distribution imaging of PCBs.
To regulate cardiac output of the Total Artificial Heart(TAH) physiologically, the hemodynamic information must be toed back to the controller. So far, our group has developed an automatic cardiac output control algorithm using the motor current waveform, It is, however difficult to detect the preload level such as a filling status of ventricular inflow and the variation of atrial pressures within normal physiologic range(0-15 mmHg) by analyzing the motor current which simultaneously reflects the afterload effect. On the other hin4 the interventricular volume pressure(IVP) which is not influenced by arterload but by preload is a good information source for the estimation of preload states. In order to find the relationship between preload and IVP waveform, we set up the artificial heart system on the Donovan type mock circulatory system and measured the IVP waveform, right and left atrial pressures, inflow and outflow waveforms and the signals represented the information of moving actuator's position. We shows the feasibility of estimating the hemodynamic changes of inflow by using IVP waveform. fife found that the negative peak value of IVP waveform is linearly related to atrial pressures. And we also found that we could use the time to reach the negative peak in IVP waveform, the time to open outflow valve, the area enclosed IVP waveform as unfu parameters to estimate blood filling volume of diastole ventricle. The suggested method has advantages of avoiding thrombogenesis, bacterial niche formation and increasing longterm reliability of sensor by avoiding direct contact to blood.
High speed rotating arc process, forming a flat bead surface with shallow penetration depth, can be applied to the automatic seam tracking, because the amplitude of current waveform increases at high rotation speed. Two high speed arc rotation mechanisms have been developed in Japan and Germany b rotating the electrode nozzle using an external motor, which are used prevalently for narrow gap and conventional seam welding. In this study, a new rotation mechanism was developed by using a hallow shaft motor designed to be installed in the electrode nozzle. By rotating the welding arc, the amplitude of current waveform increases remarkably since the self-regulation of arc is not fully performed. Experiments show that the arc sensor with high-speed rotation arc has improved its responsiveness and sensitivity.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2006.11a
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pp.39-40
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2006
AE sensor using lead-free ceramics should be developed for prohibiting environment protection. In this study, Langevin type AE sensor was manufactured as air backing structure. Here, the piezoelectic element was used as PZT(EC-65) and NKN, respectively. The resonant frequency of AE sensor using PZT was 143 kHz and the resonant frequency of AE sensor using NKN was 178 kHz. The waveform of AE sensor using NKN was responded more sensitively than that of AE sensor using PZT.
A reflection type optical fiber line sensor based on the speckle detection has been developed using the optical fiber mirror with the reflectance of 72 %. Some experiments were carried on with the automobile and the 500 m length multimod fiber. When the automobile passed on the fiber sensor, two abrupt changes of the output waveform occured like the transmission type sensor based on the speckle variations. The signal to noise ratio of this sensor was about 40 dB.
Recently, a sound wave phase meter (SWPM) that can directly measure the pressure waveform of sound waves in free space has been reported, and the development of educational experimental equipment using this meter is in progress. One of the main advantages of using this meter is that wavelengths can be obtained directly from the crests and troughs of the measured pressure waveforms in space without expensive equipment. However, there are times when the measurement wavelength does not exactly match the actual wavelength value, and the pressure waveform differs from the actual shape. This study was conducted to identify and analyze the causes of such errors occurring in SWPM. As a result, it was found that wavelength errors occur when the propagation direction of sound waves and the measurement direction of SWPM do not coincide. It has also been found that an error in the pressure waveform is generated when the induction and sound wave signal outputs from the SWPM interfere with each other to produce a composite signal. We have shown that we can develop educational experimental equipment by suggesting ways to reduce such errors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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