Background EEG signals can be represented as the sum of a conventional AR process and an innovation process. It is know that conventional estimation techniques, such as least square estimates (LSE) or Gauasian maximum likelihood estimates (MLE-G) are optimal when the innovation process satisfies the Gaussian or presumed distribution. When the data are contaminated by outliers, however, these assumptions are not met and the power spectrum estimated by conventional estimation techniques may be fatally biased. EEG signal may be affected by artifacts, which are outliers in the statistical term. So the robust filtering estimation technique is used against those artifacts and it performs well for the contaminated EEG signal.
본 논문에서는 AR모델링 기법과 Principal Component Analysis를 이용하여 주파수 분해능이 좋은 스펙트럼 추정방법을 제안하였다. 주어진 데이타를 고유벡터에 의해 전개하고, 각 고유벡터에 대하여 AR스펙트럼추정기법에 의하여 고유 스펙트럼을 구하고, 이것을 고유치로 가중하여 합성함으로써 주파수 분해능력이 좋은 스펙트럼 추정치를 얻을 수 있다. 계산량은 증가하지만, 특히 짧은 데이타, 협대역 신호, 그리고 신호대 잡음비가 낮은 경우에 비헤서도 정확한 스펙트럼 추정이 가능하다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인 하였다.
In this paper, we proposed a new ARMA model identification which estimate the parameters to make the current prediction error uncorrelated with the past one. As good properties of the proposed method, we show the uniqueness, consistency of the estimate and asymptotic normality of the estimation error. Via simulation results, we show that the proposed method give good estimates for various systems which have different power spectrum. Moreover, the estimation of gyroscope random errors shows that the proposed method is applicable to the real data.
Single carrier-frequency-division multiple access (SC-FDMA) has been adopted as the uplink transmission standard in fourth-generation cellular networks to facilitate power efficiency transmission in mobile stations. Because multiuser multiple-input multiple-output (MU-MIMO) is a promising technology employed to fully exploit the channel capacity in mobile radio networks, this study investigates the uplink transmission of MU-MIMO SC-FDMA systems with orthogonal space-frequency block codes (SFBCs). It is preferable to minimize the length of the cyclic prefix (CP). In this study, the chained turbo equalization technique with chained turbo estimation is employed in the designed receiver. Chained turbo estimation employs a short training sequence to improve the spectrum efficiency without compromising the estimation accuracy. In this paper, we propose a novel and spectrally efficient iterative joint-channel estimation, multiuser detection, and turbo equalization for an MU-MIMO SC-FDMA system without CP-insertion and with short TR. Some simulation examples are presented for the uplink scenario to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.
실제 시스템 적용에 있어서, 소나 표적의 특징정보추출을 위한 PSR(Propeller Shaft Rate) 추정 알고리즘은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 주파수 스펙트럼 기반의 소나 표적 식별에 있어서 다중의 스펙트럼 선들로부터 기본 주파수와 그 고조파들로 구성된 하모닉군을 구별하는 깃은 필수적이면서도 어렵기 때문에 정확하고 효율적인 기본주파수 발견법을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다 이 문제들을 해결하기 위해서 전문가 지식 및 진화 전략(ES : Evolution Strategy)을 이용하는 진화적인PSR 추정 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해서는 소나 표적의 PSR 추정이 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실시간 시스템 적용에서 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여준다.
It is critically important to identify unexpected loose parts in a nuclear reactor pressure vessel, since they may collide with and cause damage to internal structures. Mass estimation can provide key information regarding the kind as well as the location of loose parts. This study proposes a mass estimation method based on an artificial neural network (ANN), which can overcome several unresolved issues involved in other conventional methods. In the ANN model, input parameters are the discrete cosine transform (DCT) coefficients of the auto-power spectrum density (APSD) of the measured impact acceleration signal. The performance of the proposed method is then evaluated through application to a large-sized plate and a 1/8-scaled mockup of a reactor pressure vessel. The results are compared with those obtained using a conventional method, the frequency ratio (FR) method. It is shown that the proposed method is capable of estimating the impact mass with 30% lower relative error than the FR method, thus improving the estimation performance.
본 논문에서는 다중 신호 분류 기반의 음성신호의 입사각 추정 향상 방법을 제안한다. 기본적으로 제안한 방식은 복소 대역통과 필터를 이용하여 신호 분석을 위한 협대역 신호를 생성한다. 또한, 공간 스펙트럼에서의 반향 성분 제거 및 2차 함수 기반의 응답 근사화를 사용하여 추정 각도의 정확도를 향상시켰다. 실험결과 제안한 방법은 일반화된 상호상관도 방식의 입사각 추정 알고리즘보다 검출 오차 및 검출 성공률 측면에서 더 좋은 성능을 보였다.
대부분의 구조물들은 강한 지진을 받을 경우, 비선형 거동의 변형이 예상된다. 구조물의 내진평가는 구조물에 가해진 지진력에 대한 변위요구와 같은 구조물의 성능평가를 필요로 한다. 여러 가지 비선형해석법 가운데 구조물의 내진역량을 계산하기 위한 가장 정확한 방법은 비선형 시각이력해석(NRHA)이긴 하나 많은 시간과 노력이 요구되고 있다. 따라서 구조물의 비선형 거동을 보다 간편하게 예측하기 위한 정확하고 실용적인 비선형 약산해석법에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 일부 약산적 방법 중 능력스펙트럼법(CSM)은 개념적으로는 간단하나 반복적인 계산과정과 함께 때로는 해가 없거나 중복적인 해를 갖는 약점을 갖고 있다. 본 연구에서는 강성골격곡선으로부터 산정한 구조물의 초기 탄성진동주기 T와 응답스펙트럼으로부터 산정한 비선형 유사가속도 h$_{y}$ /g 및 연성비 $\mu$를 사용하여, 반복적인 계산과정 없이 복합구조물의 내진성능을 평가하는 비선형 직접스펙트럼법(NDSM)을 고려한다. 다양한 지진과 복합구조물에 대한 NDSM의 신뢰성과 실용성을 비선형 시각이력해석(NRHA) 결과와 비교함으로써 검토하였다.
본 논문에서는 다수의 피코넷들이 공존 (Simultaneously Operating Piconets; SOP) 하는 환경하에서 다중 상관처리를 이용한 새로운 Non-coherent TOA 추정 기법을 제안한다. SOP 환경에서 각 피코넷들을 구분하기 위해서 Gold 시퀀스를 이용한 DSSS (Direct Sequence Spread Spectrum) 기반의 IR-UWB (Impulse Radio-Ultra WideBand) 신호를 사용하였으며 상관 특성을 개선시키기 위해서 다중 마스트 처리 (Multiple Mask Operation; MMO) 방안을 제시하였다. 직접 LOS 경로에 대한 도착 시간 (Time Of Arrival; TOA) 정보는 2단계의 대략적인(Coarse)/ 정밀 (Fine) 타이밍 검출 과정을 통해 획득된다. 제안된 기법에 대한 성능을 검증하기 위해서 IEEE 802.15.4a TG (Task Group)에서 제시한 두 채널 모델을 적용하였고 시뮬레이션 결과로부터 제안된 기법이 다수개의 피코넷이 공존하는 다중 경로 환경에서 일반적인 단일 상관 처리 기법보다 성능이 개선됨을 확인하였다.
이 논문은 긴 잔향을 갖는 실내의 음향전달계의 임펄스 레스폰스를 DFT(Discrete Fourier Transform)의 알고리즘으로 크로스 스펙트럼 (cross spectrum method)에 의해 구하는 3가지 방법에 대해 기술한다. 첫째의 방법은 종래부터 사용되어온 방법으로 음원신호로서 백색잡음(white noise)을 사용한다. 따라서, 임펄스 레스폰스 추정시 매우 긴 시간창의 데이터와 다수회의 DFT를 행하여야 한다. 두번째 방법은 음원신호로써 짧은 지속시간의 랜덤노이즈(random noise)를 사용하여 첫번째 방법에서 DFT수행시 데이타의 시간창의 길이를 짧게 하기 위하여 개발된 방법이다. 세번째 방법은 본 논문에서 제안한 방법으로 음원신호로써 짧은 지속시간의 두 종류의 확정산호를 교차하여 발생하는 방법이다. 이 방법은 DFT수행시 시간창의 길이는 두번째 방법과 같고 FFT 계산횟수는 5번으로 행할 수 있다. 이들 음원신호에 대해 잔향이 긴 음향전달계의 임펄스 레스폰스 측정은 전자계산기의연산처리능력과 임펄스 레스폰스 측정정도의 관점에서 비교 시험한 결과는 마지막 방법이 가장 유리하다는 결론을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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