여과공정에서 수리적 충격부하로 인한 탁질누출을 방지하기 위하여, 여과지 유입량 변화에 대응하여 여과지 운영지수를 변화시키면서 여과수의 탁도 및 입자수를 고찰하였다. S 정수장은 여과지 유입량 최대/최소의 비가 2.2였으며, 이에 따라 여과속도도 변동하였다. S 정수장에서는 여과속도 변동 최소화를 위하여 여과유입수량 변동에 따라 여과지수를 변동시켰다. 여과지 유입유량 변화에 따라 가동, 휴지, 재가동을 반복하였을 경우 탁질누출은 심하지 않았다. 여과가동 누계시간이 10 h 이전이나 50 h 이후에 재가동시는 탁질누출현상이 일부 발견되었다. 이런 현상은 여재의 숙성이 충분하지 않거나 입자물질의 부착량 과다에 기인할 수 있다. 따라서 여과지를 재가동할 때는 누계여과지속시간이 10 h 이상, 50 h 미만인 여과지를 선택하는 것이 효율적인 것으로 조사되었다. 여과지 유입유량 변동에 따른 여과지수 변동은 UFRV 향상을 위한 방법으로 판단된다.
A sensitive, simple and highly selective liquid chromatography method of determination for extraction of pseudoephedrine hydrochloride from Allegra D tablet was developed. The chief benefit of the present method is the minimal sample preparation, as the procedure is only filtering through pore syringe filter. Two drugs (pseudoephedrine hydrochloride, fexofenadine) were separated on a C$_{18}$ column and analyzed by high performance liquid chromatography (HPLC). The method had a chromatographic run time of 8.0 min. 1 ml of pseudoephedrine hydrochloride solution (1 mg/ml) was filtered through 0.22 um pore syringe filter. 50 ul of filtering solution was injected to HPLC pump and we knew the retention time (1.85 min) of separating of pseudoephedrine hydrochloride using UV detector at 280 nm. We used C$_{18}$ column (4.6 mm${\times}$250 mm), mobile phase solution (<0.05 mol/L NaH$_2$PO$_4$, 2 ml/L H$_3$PO$_4$>/CH$_3$CN / sodium dodesyl sulfate = 60 ml / 40 ml / 1 g). We separated psedoephedrine hydrochloride at run time of 1.85 min from Allegra D tablet solution (1 mg/ml) filtered through 0.22 um pore syringe filter using UV detector at 280 nm. Flow rate was set at 1.0 ml/min and the column temperature was set at 40$^{\circ}C$. Psedoephedrine hydrochloride solution (1 mg/ml) separated from Allegra D tablet was filtered through 0.22 um pore syringe filter and injected 50 ul. We confirmed the peak of psedoephedrine hydrochloride at same retention time and the separating solution was freeze-dried. In conclusion, A simple isocratic reverse-phase HPLC method has been developed that provides excellent separation of pseudoephedrine from Allegra D tablet.
The goal of this research is the real-time implementation of an AEC (Acoustic Echo Canceller) using the floating-point digital signal processor of TMS320C31. We employ an FIR-type adaptive filter with the conventional NLMS (Normalized Least Mean Square) algorithm for the adaptation of filter coefficients. We program and optimize the system in the assembler level to make it run in real-time. With 8 kHz sampling rate, the implemented AEC requires $46\;\mu$sec and $77\;\mu$sec computational time per sample for 128-and 256-tap filter, respectively. It corresponds to 37% and 62% of maximum computational ability of TMS320C31 DSP.
An accurate state-of-charge (SOC) estimation ensures the reliable and efficient operation of a lithium-ion battery management system. On the basis of a combined electrochemical model, this study adopts the forgetting factor least squares algorithm to identify battery parameters and eliminate the influence of test conditions. Then, it implements online SOC estimation with high accuracy and low run time by utilizing the low computational complexity of the unscented Kalman filter (UKF) and the rapid convergence of a particle filter (PF). The PF algorithm is adopted to decrease convergence time when the initial error is large; otherwise, the UKF algorithm is used to approximate the actual SOC with low computational complexity. The effect of the number of sampling particles in the PF is also evaluated. Finally, experimental results are used to verify the superiority of the combined method over other individual algorithms.
Object tracking is a common task in computer vision, an essential part of various vision-based applications. After several years of development, object tracking in video is still a challenging problem because of various visual properties of objects and surrounding environment. Particle filter is a well-known technique among common approaches, has been proven its effectiveness in dealing with difficulties in object tracking. However, particle filter is a high-complexity algorithms, which is an severe disadvantage because object tracking algorithms are required to run in real time. In this research, we utilize parallel programming to accelerate particle filter-based object tracking algorithms. Experimental results showed that our approach reduced the execution time significantly.
In this paper, two adaptive exponentially weighted moving avenge control chart schemes which available for real-time are proposed. The weighting coefficient is estimated using a recursive kalman filter algorithm. Simulated average run lengths indicate the proposed schemes are sensitive to process shifts And their performance is comparable to CUSUM control chart and customary EWMA control chart.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.171-174
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2006
A large number of service providers in countries all over the world have established GNSS reference station networks in the last years and are using network software today to provide a correction stream to the user as a routine service. In current GNSS network processing, all the geometric related information such as ionospheric free carrier phase ambiguities from all stations and satellites, tropospheric effects, orbit errors, receiver and satellite clock errors are estimated in one centralized Kalman filter. Although this approach provides an optimal solution to the estimation problem, however, the processing time increases cubically with the number of reference stations in the network. Until now one single Personal Computer with Pentium 3.06 GHz CPU can only process data from a network consisting of no more than 50 stations in real time. In order to process data for larger networks in real time and to lower the computational load, a federated filter approach can be considered. The main benefit of this approach is that each local filter runs with reduced number of states and the computation time for the whole system increases only linearly with the number of local sensors, thus significantly reduces the computational load compared to the centralized filter approach. This paper presents the technical aspect and performance analysis of the federated filter approach. Test results show that for a network of 100 reference stations, with the centralized approach, the network processing including ionospheric modeling and network ambiguity fixing needs approximately 60 hours to process 24 hours network data in a 3.06 GHz computer, which means it is impossible to run this network in real time. With the federated filter approach, only less than 1 hour is needed, 66 times faster than the centralized filter approach. The availability and reliability of network processing remain at the same high level.
Inertial Navigation Systems (INS) are widely used as the main navigation device for aircraft. To get the initial attitude, the INS requires the initial alignment before navigation starts. An aircraft also needs an engine test procedure that causes some vibrations before flight. An INS can't be aligned in a vibration environment so the initial alignment is performed before the aircraft engine test. Therefore, the initial alignment time of an INS has been a major factor in limiting an aircraft's takeoff response time. In this paper, we designed an initial alignment algorithm that can be executed even in disturbances such as aircraft run-up. We demonstrated verification of the algorithm that is embedded on the real INS and testing methods to evaluate the alignment of the INS. We also analyzed the test results of the proposed initial alignment algorithm that is performed during a real aircraft run-up.
차량 전장시스템은 매 순간마다 정확한 인식을 통하여 사용자에게 정확한 경보를 전달해야 한다. 따라서 차량 영상 인식 알고리즘을 적용하기 위하여 빠른 전처리 시스템이 필요하다. 본 논문은 운전자 보조 시스템의 영상 처리를 목적으로 histogram equalization과 편차를 이용한 bilateral Filter를 사용하여 blur 영상을 보정하는 방법에 대해서 제안하였다. 제안한 시스템은 영상 스케일, 평활화, 노이즈 필터, 윤곽선 추출 순으로 총 5단계로 구성되며, bilateral filter의 과 값을 운전자 보조 시스템에서 나타나는 도로의 주행 현상에 적합하게 추출하여 10픽셀 이하의 blur를 기존의 방법들보다 빠르게 처리하였다. 실험 결과는 MATLAB을 사용하여 소요시간 및 PSNR을 구하였으며 기존의 방법과 비교하여 본 논문의 결과가 처리속도가 빠름을 입증하였다.
The d-q harmonic detecting algorithms are dominant methods to generate current references for active power filters (APF). They are often implemented in the synchronous frame and time domain. This paper researches the frequency characteristics of d-q synchronous transformations, which are closely related to the analysis and design issues of control system. Intuitively, the synchronous transformation is explained with amplitude modulation (AM) in this paper. Then, the synchronous filter is proven to be a time-invariant and linear system, and its transfer function matrix is derived in the stationary frames. These frequency-domain models imply that the synchronous transformation has an equivalent effect of frequency transformation. It is because of this feature, the d-q method achieves band-pass characteristics with the low pass filters in the synchronous frame at run time. To simplify these analytical models, an instantaneous positive-negative sequence frame is proposed as expansion of traditional symmetrical components theory. Furthermore, the synchronous filter is compared with the traditional bind-pass filters based on these frequency-domain analytical models. The d-q harmonic detection methods are also improved to eliminate the inherent coupling effect of synchronous transformation. Typical examples are given to verify previous analysis and comparison. Simulation and experimental results are also provided for verification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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