The performance of real-time systems depends upon how well the tasks are scheduled within a cycle time and how fastly the response is made according to the occurrence of an external event. This paper presents the design of an effective real-time data acquisition system in order to gather the data from an automobile engine. This paper investigates an estimation and a restriction method of execution for aperiodic data. Also, the guarantee problem of real-time constraint is presented for periodic data. Through the experiments, the hard real-time guarantee problem of periodic data is studied and the damage problem of periodic data according to the increase of aperiodic tasks is analyzed.
This paper describes the design of a real time traffic data acquisition system using loop detector and piezzo sensor. Loop detector is the cheapest method to measure the speed and piezzo is used to detect the vehicle axle information. A ISA slot based I/O board is designed for data acquisition and PC process the raw traffic data and transfer the data to the host system. Simulation kit is designed with toy car kits. simulated loop detector and piezzo sensor. The data acquisition system collects up to 10 lane highway traffic data such as vehicle count. speed. length axle count. distance between the axles. The data is processed to generate traffic count, vehicle classification, which are to be used for ITS. The system architecture and simulation data is included and the system will be tested for field operation.
The accurate measurement of soil resistivity and earthing system resistance is fundamental to electrical safety. However, geological and meterological factors can have a considerable effect on the accuracy of conventional measurements and the validity of the measurement methods. This paper presents optimization method of dc resistivity data acquisition system using multi-electrode arrays.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.17
no.2
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pp.102-108
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2003
This paper presents a new Data acquisition system that can improve a accuracy and response characteristics by designing a SDAS(Signal Datat Acquisition System). I&C(Instrumentation and Control) system, which it applied for Nuclear Power Plant, affects for safety either directly or indirectly. It should be assessed by the equipment qualification procedure to confirm the functionality during design life before it apply on the nuclear power plant depending on safety classification. This paper proposes data acquisition system that required as an essential measurement equipment in the method and procedure of equipment qualification following of standards and codes of IEEE and Nuclear Regulatory Guide. It provides comparable and experimental studies have been carried out. The presented results from the above investigation show considerably improved accuracy performance in the data acquisition system. This circuit will be able to be used in high performance I&C system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.11
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pp.5481-5495
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2018
Single pixel imaging technology has developed for years, however the video acquisition on the single pixel camera is not a well-studied problem in computer vision. This work proposes a new scheme for single pixel camera to acquire video data and a new regularization for robust signal recovery algorithm. The method establishes a single pixel video compressive sensing scheme to reconstruct the video clips in spatial domain by recovering the difference of the consecutive frames. Different from traditional data acquisition method works in transform domain, the proposed scheme reconstructs the video frames directly in spatial domain. At the same time, a new regularization called spatial cluster is introduced to improve the performance of signal reconstruction. The regularization derives from the observation that the nonzero coefficients often tend to be clustered in the difference of the consecutive video frames. We implement an experiment platform to illustrate the effectiveness of the proposed algorithm. Numerous experiments show the well performance of video acquisition and frame reconstruction on single pixel camera.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.18
no.2
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pp.106-114
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2020
We propose appropriate criteria for obtaining fish species data and number of learning data, as well as for selecting the most appropriate convolutional neural network (CNN) to efficiently classify exotic invasive fish species for their extermination. The acquisition of large amounts of fish species data for CNN learning is subject to several constraints. To solve these problems, we acquired a large number of fish images for various fish species in a laboratory environment, rather than a natural environment. We then converted the obtained fish images into fish images acquired in different natural environments through simple image synthesis to obtain the image data of the fish species. We used the images of largemouth bass and bluegill captured at a pond as test data to confirm the effectiveness of the proposed method. In addition, to classify the exotic invasive fish species accurately, we evaluated the trained CNNs in terms of classification performance, processing time, and the number of data; consequently, we proposed a method to select the most effective CNN.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.25
no.12
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pp.1559-1565
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1988
In computed tomography, the errors asociated with interpolation in the reconstruction process degrade the reconstructed image and may cause divergence unless a large number of rays is used. A new data acquisition scheme without interpolation is developed in this paper. Samples (projection data ) are taken in phase with samples of the Cartesian grid to eliminated errors associated with interpolation process.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2010.05a
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pp.406-410
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2010
Current paper represents the air data acquisition and processing algorithm which can acquire the air data such as velocity and angle of attack by measuring the static pressure on the specific locations of a high speed aerial vehicle. Unlike the previous air data acquisition system, current system applied several pre-determined data obtained from computational fluid dynamic approach having enough sensor redundancy and fault detection ability. The verification of current algorithm was done by commercial software Matlab and Simulink.
Data acquisition is as important as data processing and interpretation in the field of marine geophysical exploration. Marine geophysicist, however, may not have enough information in this field because data acquisition method has been mainly developed by the commercial companies manufacturing the equipment. Therefore, the purpose of this paper is to introduce the general data acquisition method and information to help to construct the systematic and effective survey plan. When a survey plan is set up, the most important thing is to select the seismic equipment based on required penetration depth and resolution, and then construct the survey line intervals. Although a line interval varies from the research purposes, it should be narrower than the expected subsurface structures. Also, if 100% coverage of multibeam data is required, line intervals need to be adjusted based on the equipment characteristics. In case of merging with the preexisting dataset like bathymetry, gravity and magnetic, cross-over errors occurred at the each cross point should be removed to avoid any kinds of misinterpretation.
We have developed biological signal measurement modules and data acquisition and control card for a biological signal measurement, archiving, and communication system (SiMACS). Biological signals included in this system are ECG, EEG, EMG, invasive blood pressure, respiration, and temperature. Parameters of each module can be controlled by PC-base IDPU (intelligent data processing unit) through a data acquisition and control card. The data acquisition and control card can collect up to 16 channels of biological signals with sampling rate of $50\;{\sim}\;2,000Hz$ and 12-bit resolution. All measurement moduls and data acquisition functions are controlled by microcontroller which receives commands from PC. All data transfers among PC, microcontroller, and ADC are done through a shared RAM access by polling method for real rime operation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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