Starting from the review of signal flow graphs and flow graphs, this paper gives an example of sampled-data systems for Sedlar & Bekey's formulation. In this purpose it discussed the difference between Mason's signal-flow graphs and Coates flow graphs for drawing th flow graph of a linear system, and then a new flow-graph symbol introduced in order to distinguish between continuous and discrete systems. Thus, the paper is analysed and compared with a sampled-data systems between conventional methods and new method of signal flow graphs.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제22권3호
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pp.105-114
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2015
This paper presents a fast Time Difference of Arrival (TDOA) estimation for sound source localization. TDOA is the time difference between the arrival times of a signal at two sensors. We propose a partial cross correlation method to increase the speed of TDOA estimation for sound source localization. We do this by predicting which part of the cross correlation function contains the required TDOA value with the help of the signal energies, and then we compute the cross correlation function in that direction only. Experiments show approximately 50% reduction in the cross correlation computation time thereby increasing the speed of TDOA computation. This makes it very relevant for real world surveillance.
We investigate the ultrasonic gas flow meter for the measurement of gas volume quantity, which passing through pipe, using the transit time difference method. We have designed a receiving system of an ultrasonic signal and hardware system of a flow meter Also, we have designed an experimental system for the characteristic test and calibration of a gas flow meter system. We have developed an ultrasonic gas flow meter, which has a measurement uncertainty within $\pm$ 1.7 %. For the test, we have compared our system with a difference pressure type flow meter for a few months in the real field. Through the test, we have confirmed that our system have a good reliability and durability. Also, we have confirmed that our system follows very well the variation of gas volume quantity, which was measured by a difference pressure type flow meter.
In this paper, an efficient method to find cut in the MPEG stream data is proposed. For this purpose, histogram difference and pixel difference is considered as a noise signal. The signal is then filtered out by a median filter to make the frame difference larger. The frame difference obtained in this way is classified into cut frame and non-cut frame by the 2-means clustering without using any threshold value. To improve the classification ratio, a back-propagation neural network is constructed, where outputs of 2-means clustering are used as the inputs of the network. The simulation results demonstrate the performance of the proposed methods.
본 논문은 설비진단에 있어 크랙 성장부터 누설에 이르기까지 결함으로 발생하는 AE 신호를 통하여 위치를 표정하여 진단 시스템의 오차를 줄이는 것이다. wavelet을 이용한 잡음 제거로서 위치표정의 개선을 제안하였고, 실험을 위한 신호원으로 알루미늄 평판에 샤프심 파단음을, 공기압축기의 누설음을 사용하였다. 신호원에 대하여 웨이블릿 Shrinkage방법과 Soft Threshold을 이용한 신호의 잡음제거 및 시간 도달차 법과 물성치를 적용한 속도 값으로 시뮬레이션을 통하여 위치표정 결과를 확인하였다. 그 결과 웨이블릿 변환을 이용한 잡음제거는 크랙실험의 경우 평균거리 10.46mm이하로 30% 이상과 누설 실험의 경우 평균필터에 비해 2%의 개선된 위치표정을 확인하였다.
This paper dealt with the frequency spectrum analysis of acoustic signal produced by partial discharge (PD) in insulation oil and the positioning of PD occurrence to apply in diagnosis of oil insulated transformers. Three types of electrode system ; the needle-plane, the plane-plane, and the wire-wire structure were assembled to simulate partial discharges in oil insulated transformers. A low-noise amplifier and a decoupling circuit were designed to detect acoustic signal with high sensitivity The frequency spectrum of the acoustic signal were 50 kHz ${\sim}$ 260 kHz in the needle-plane, 50 kHz ${\sim}$ 250 kHz in the plane-plane, and 45 kHz${\sim}$195 kHz in the wire-wire electrode system. Their peak frequencies were 145 kHz, 130 kHz and 114 kHz, respectively The position of PD occurrence was calculated by the time difference of arrival (TOA) using three acoustic emission (AE) sensors, and we could find the position within the error of 1 % in the experimental apparatus.
During thirty years, deterministic chaos has moved center stage in many areas of applied mathematics. One important stimulus for this, particularly in the early 1970s, was work on nonlinear aspects of the dynamics of plant and animal populations. There are many situations, at least to a crude first approximation, by a simple first-order difference equation. Past studies have shown that such equations, even though simple and deterministic, can exhibit a surprising array of dynamical behavior, from stable points, to a bifurcating hierarchy of stable cycles, to apparently random fluctuations. But higher-order spectral analyses of such behavior are usually not considered. Higher-order spectra of a signal contain important information that is not present in its power spectrum. So, if we find the spectral pattern and get information from it, it will be able to be used effectively in so many fields. Hence, this paper uses auto bicoherence and bicoherence residue which are sort of bispectrum. Applying these to behavior of logistic difference equation, which is typical chaotic signal, the phenomenon of phase coupling and the appearance of frequency band can be analyzed. Such information means that bispectral analysis is useful to detect nonlinearity of signal.
Interest is increasing in electrocardiogram (ECG) signal analysis for embedded devices, creating the need to develop an algorithm suitable for a low-power, low-memory embedded device. Linear approximation of the ECG signal facilitates the detection of fiducial points by expressing the signal as a small number of vertices. However, dynamic programming, a global optimization method used for linear approximation, has the disadvantage of high complexity using memoization. In this paper, the calculation area and memory usage are improved using a linear approximated template. The proposed algorithm reduces the calculation area required for dynamic programming through local optimization around the vertices of the template. In addition, it minimizes the storage space required by expressing the time information using the error from the vertices of the template, which is more compact than the time difference between vertices. When the length of the signal is L, the number of vertices is N, and the margin tolerance is M, the spatial complexity improves from O(NL) to O(NM). In our experiment, the linear approximation processing time was 12.45 times faster, from 18.18 ms to 1.46 ms on average, for each beat. The quality distribution of the percentage root mean square difference confirms that the proposed algorithm is a stable approximation.
본 논문은 7개 안테나로 구성된 원형배열 안테나에 전파가 입사될 때 안테나 상호간의 계산 위상차와 시험 환경에서 측정한 위상차를 데이터 융합하여 전파의 도래 방향을 탐지하는 상관형(correlative) 위상비교 방향탐지에 대하여 기술하였다. 상관형 위상비교 방식은 균일원형배열(UCA: uniform circular array)과 선형 배열 방식이 많이 사용되며, 수식적으로 계산한 위상차 데이터와 시험 환경에서 측정한 위상차 데이터를 상관함수로 데이터 융합하여 전파 입사 방위각을 계산하므로 현재 많이 사용되고 있는 측정위상차비교 방향탐지 방식보다 성능이 우수하다. 수신신호의 신호잡음비(SNR)가 20dB이고 수신신호의 파장에 대한 안테나 상호간 거리($L/{\lambda}$)가 0.5인 경우 상관형 방탐은 방향탐지 정확도가 $1.7^{\circ}$ 로 나타나서 측정형 위상비교인 경우 $2.5^{\circ}$ 이상인 것과 비교하여 우수한 것이 확인되었으며 전자파신호 감시용, 군사용 방향탐지용에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제41권1호
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pp.83-90
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2017
본 논문에서는 스펙트럼 분석을 통해 선박 기적신호의 위상 차이를 이용한 음향수신장치의 방향탐지 알고리즘을 설계하고 분석한다. 제안하는 시스템은 한 지점에서 90도 간격의 네 방향을 향하도록 설치된 마이크로폰으로부터 기적신호를 수신한다. 제안하는 알고리즘은 스펙트럼 분석을 통하여 각 수신 신호의 위상을 검출하고 인접한 2개의 마이크로폰으로부터 수신된 신호의 위상 차이를 얻음으로써 기적신호의 방향을 추정한다. 또한, 수신 신호의 도착 각도에 따라 인접한 두 수신 신호 사이의 위상 차이를 이론적으로 분석하고 DSP 칩을 이용하여 제안하는 시스템을 구현한다. 뿐만 아니라, 구현된 시스템을 이용하여 실험실 환경에서 제안하는 알고리즘의 동작을 검증한다. 실험 결과는 제안하는 방식이 기적신호의 방향을 잘 추정할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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