Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.11
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pp.117-124
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2004
Recently, nano-methodology is increasingly important as the ruler for measuring nano-technology, and we applied the linear encoder to nano-methodology. The quadrature output in the linear encoder has an effect on increasing the resolution in some techniques. Already, various interpolation techniques based on the quadrature signal have applied to the precision servo system. In this paper, we propose a new interpolation algorithm for ultra-precision positioning in the low speed with simulation by MATLAB SIMULINK. This method modified previous methods and was properly designed for some given control system. To verify, we first fulfilled the encoder signal test to find main parameters fer the signal transformation, then we proved the proposed interpolation algorithm by experiments, which show that the result of the interpolation algorithm corresponds with the measurement of the laser interferometer in 100 nm unit approximately. In addition, we can get more precise measurement by more accurate and noise-free signal. So we need to compensate imperfections in the encoder signal. After that, we will apply this algorithm to nano positioning system.
This paper proposes a new approach of Field Programmable Gate Array (FPGA) controlled digital implementation of shunt active power filter (SAPF) under steady state and dynamic operations. Typical implementations of SAPF uses microprocessor and digital signal processor (DSP) but it limited for complex algorithm structure, absence of feedback loop delays and their cost can be exceed the benefit they bring. In this paper, the hardware resources of an FPGA are configured and implemented in order to overcome conventional microcontroller or digital signal processor implementations. This proposed FPGA digital implementation scheme has very less execution time and boosts the overall performance of the system. The FPGA controller integrates the entire control algorithm of an SAPF, including synchronous reference frame transformation, phase locked loop, low pass filter and inverter current controller etc. All these required algorithms are implemented with a single all-on chip FPGA module which provides freedom to reconfigure for any other applications. The entire algorithm is coded, processed and simulated using Xilinx 12.1 ISE suite to estimate the advantages of the proposed system. The coded algorithm is also defused on a single all-on-chip Xilinx Spartan 3A DSP-XC3SD1800 laboratory prototype and experimental results thus obtained match with simulated counterparts under the dynamic state and steady state operating conditions.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2003.05a
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pp.376-382
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2003
Recently, there have been many types of wavelet transformations proposed to remove the noise from an signal and image data By using feature of seperating the noise from the original image the Wavelet transformations can retain the edges of the images The wavelet analysis is complete when the basis function is coded into the wavelet This Thesis describes a method of using wavelet transformation to remove the noise from an image signal. Although the wavelet transformation proposed by Donoho and Johnstone works, it does not reliably remove all the noise from the images. So this thesis propose an algorithm that selected Wavelet Shrinkgae and threshold according to the features of bands and amplitude of noise.
In this paper, a new scheme of current programmed control for three phase PWM AC-AC converter is presented. Compared to duty-ratio voltage control, current programmed control has several advantages such as reduction of system order and inherent current protection. By considering only the magnitude components, the same scheme in the DC-DC converter can be extended to the three phase PWM AC-AC converter. Sensing the output voltage and the inductor current, an error signal will be generated by comparing the output voltage magnitude with a reference value. Then the error signal will be processed by a PI compensator to generate the current command. The converter switches will the change the state by a periodic clock pulse or at the instants when the inductor current magnitude reaches the current command. As an example case, the buck converter is treated. The converter analysis is carried out by applying the complex DQ circuit transformation to obtain basic physical insight into the converter operation and to establish some important characteristic equations for control purpose. The simulation with Simplorer shows the validity of the proposed scheme and the experimental results support the verification of the design.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.17
no.8
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pp.693-700
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2007
We can predict spatial acoustic pressure distribution on the plane of interest by using acoustic holography. However, the information embedded in the distribution plot is usually much more than what we need: for example, source locations and their overall propagation pattern. One possible candidate to solve the problem is complex envelope analysis. Complex envelope analysis extracts slowly-varying envelope signal from a band signal. We have attempted to extend this method to space domain so that we can have spatial information that we need. We have to modulate two dimensional data for obtaining spatial envelope. Although spatial modulation basically follows the same concept that is used in time domain, the algorithm for the spatial modulation turns out to be different from temporal modulation. We briefly describe temporal complex envelope analysis and extend it to spatial envelope of 2-D acoustic field by introducing geometric transformation. In the end, the results of applying the spatial envelope to the holography are envisaged and verified.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.7
no.4
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pp.119-131
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2011
In this paper, we explore the application of 2-D dual-tree discrete wavelet transform (DDWT), which is a directional and redundant transform, for image coding. DDWT main property is a more computationally efficient approach to shift invariance. Also, the DDWT gives much better directional selectivity when filtering multidimensional signals. The dual-tree DWT of a signal is implemented using two critically-sampled DWTs in parallel on the same data. The transform is 2-times expansive because for an N-point signal it gives 2N DWT coefficients. If the filters are designed is a specific way, then the sub-band signals of the upper DWT can be interpreted as the real part of a complex wavelet transform, and sub-band signals of the lower DWT can be interpreted as the imaginary part. The quincunx lattice is a sampling method in image processing. It treats the different directions more homogeneously than the separable two dimensional schemes. Quincunx lattice yields a non separable 2D-wavelet transform, which is also symmetric in both horizontal and vertical direction. And non-separable wavelet transformation can generate sub-images of multiple degrees rotated versions. Therefore, non-separable image processing using DDWT services good performance.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.8
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pp.105-113
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1996
In this paper, a new korean digita speech recognition technique was proposed using muktolayer perceptron (MLP). In spite of its weakness in dynamic signal recognition, MLP was adapted for this model, cecause korean syllable could give static features. It is so simle in its structure and fast in its computing that MLP was used to the suggested system. MLP's input vectors was transformed using karhunen-loeve transformation (KLT), which compress signal successfully without losin gits separateness, but its physical properties is changed. Because the suggested technique could extract static features while it is not affected from the changes of syllable lengths, it is effectively useful for korean numeric recognition system. Without decreasing classification rates, we can save the time and memory size for computation using KLT. The proposed feature extraction technique extracts same size of features form the tow same parts, front and end of a syllable. This technique makes frames, where features are extracted, using unique size of windows. It could be applied for continuous speech recognition that was not easy for the normal neural network recognition system.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.5
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pp.683-687
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2010
This paper studied some methods which use frequency warping method that is the one of the speech transformation method to develope the robust speech recognition system for the emotional variation. For this purpose, the effect of emotional variations on the speech signal were studied using speech database containing various emotions and it is observed that speech spectrum is affected by the emotional variation and this effect is one of the reasons that makes the performance of the speech recognition system worse. In this paper, new training method that uses frequency warping in training process is presented to reduce the effect of emotional variation and the speech recognition system based on vocal tract length normalization method is developed to be compared with proposed system. Experimental results from the isolated word recognition using HMM showed that new training method reduced the error rate of the conventional recognition system using speech signal containing various emotions.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.7
no.4
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pp.155-160
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2006
This paper presents the hierarchical block matching algorithm using the 4 subbands of the wavelet transformation and the thresholding method. The proposed algorithm improves the PSNR performance of the reconstructed image using the 4 subbands of the wavelet transformation and reduces the computational complexity by thresholding the motion vector. The experimental results of the proposed algorithm for 'Carphone' image and 'Mother and Daughter' image show that if the thresholding value is 0, the computational complexity is increasing up to 16% and the PSNR performance of the reconstructed image improves the 0.16dB in comparison with that of the existing. hierarchical motion estimation algorithm. In addition, as the thresholding value is increasing, the computational complexity reduces up to 8% and the PSNR performance of the reconstructed image is similar.
In this paper, we propose an unsharp masking algorithm using Laplacian as a weight map for the signal structure and a gamma transformation algorithm using image mean intensity as a weight map for mean intensity. The conventional weight map based on the patch has a disadvantage in that the brightness in the image is shifted to one side in the signal structure and the mean intensity region. So the detailed information is lost. In this paper, we improved the detail using unsharp masking of patch unit and proposed linearly combined the gamma transformed values using the average brightness values of the global and local images. Through the proposed algorithm, the detail information such as edges are preserved and the subjective image quality is improved by adjusting the brightness of the light. Experiment results show that the proposed algorithm show better performance than conventional algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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