In this paper, a new speech enhancement method for speech signal corrupted by environmental noise is proposed. Two signals are obtained from the microphone and from the accelerometer attached to the neck, respectively. Since two signals are generated from same source signal, both signals are closely correlated. And environmental noise has no effect on the accelerometer signal. The speech enhancement system identifies the optimum linear system between two signals on the basis of the dependence between the signals. The enhanced speech can be obtained by filtering the noise-free accelerometer signal. Since the characteristcs of the speech signal and environmental noise are changing with time, adaptive filtering system has to be used for characterizing the time-varing system. Simulation results show 7dB enhancement with 0dB speech signal level relative to the white noise.
Tip position control of a flexible cantilever is difficult due to the non-minimum phase dynamics that result from the finite propagating speed of a mechanical wave along the cantilever. In this paper, we propose a method for the tip position control using a light and cheap accelerometer that does not bring any significant change to the dynamics of the cantilever system. The linear system identification model of the flexible cantilever is obtained with measurements by a laser displacement sensor. A Kalman estimator is designed with this model and calculates the estimated tip position with the acceleration data of the accelerometer that is attached on the tip of the cantilever. To verify reliability of the estimator, the estimated tip position is used to the feedback control system that uses a fuzzy logic controller. The control results are compared with those of the fuzzy control system where the real tip position is measured by a laser displacement sensor. Also, the performance of the estimator with the accelerometer is presented and discussed.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.103-107
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2006
At present, most efforts tend to develop a INS which is only based linear accelerometers, because of the low cost micro-machining gyroscopes lack of the accuracy needed for precise navigation application and possible achieving the required levels of precise for micro-machining accelerometer. Although it was known in theory that a minimum of six accelerometers are required for a complete description of a rigid body motion, and any configuration of six accelerometers (except for a "measure zero " set of six-accelerometer schemes) will work. Studies on the feasible configuration of GF-INS indicate that the errors of angular velocity resolved from the six accelerometers scheme are diverged with time or have multi solutions. The angular velocity errors are induced by the biases together with the position vectors of the accelerometers, therefore, in order to treat with the problem just mentioned, researchers have been doing many efforts, such as the extra three accelerometers or the magnetometers may be taken as the reference information, the extended Kalman filter (EKF) involved to make the angular velocity errors bound and be estimated, and so on. In this paper, the typical configurations of GF-INS are introduced; for each type GF-INS described, the solutions to the angular velocity and the specific force are derived and the characteristic is indicated; one of the corresponding extend Kalman filters are introduced to estimate the angular errors; parts of the simulation results are presented to verify the validity of the equations of angular velocity and specific force and the performance of extend Kalman filter.
This paper describes the implementation of wearable AHRS for an electromagnetic motion capture system that can trace and analyze human motion on the principal nine axes of inertial sensors. The module provides a three-dimensional (3D) attitude and heading angles combining MEMS gyroscopes, accelerometers, and magnetometers based on the extended Kalman filter, and transmits the motion data to the 3D simulation via Wi-Fi to realize the unrestrained movement in open spaces. In particular, the accelerometer in AHRS is supposed to measure only the acceleration of gravity, but when a sensor moves with an external linear acceleration, the estimated linear acceleration could compensate the accelerometer data in order to improve the precision of measuring gravity direction. In addition, when an AHRS is attached in an arbitrary position of the human body, the compensation of the axis of rotation could improve the accuracy of the motion capture system.
Objective: The purpose of this study was to determine the relationship between impact and shear peak force, and tibia-accelerometer variables during running. Method: Twenty-five male heel strike runners (mean age: 23.5±3.6 yrs, mean height: 176.3±3.3 m/s, mean mass: 71.8±9.7 kg) were recruited in this study. The peak impact and anteroposterior shear forces during treadmill running (Bertec, USA) were collected, and impact shock variables were computed by using a triaxial accelerometer (Noraxon, USA). One-way ANOVA was used to test the influence of the running speed on the parameters. Pearson's partial correlation was used to investigate the relationship between the peak impact and shear force, and accelerometer variables. Results: The running speed affected the peak impact and posterior shear force, time, slope, and peak vertical and resultant tibial acceleration, slope at heel contact. Significant correlations were noticed between the peak impact force and peak vertical and resultant tibia acceleration, and between peak impact average slope and peak vertical and resultant tibia acceleration average slope, and between posterior peak (FyP) and peak vertical tibia acceleration, and between posterior peak instantaneous slop and peak vertical tibial acceleration during running at 3 m/s. However, it was observed that correlations between peak impact average slope and peak vertical tibia acceleration average slope, between posterior peak time and peak vertical and resultant tibia acceleration time, between posterior peak instantaneous slope and peak vertical tibial acceleration instantaneous slope during running at 4 m/s. Conclusion: Careful analysis is required when investigating the linear relationship between the impact and shear force, and tibia accelerometer components during relatively fast running speed.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.133-138
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1993
This paper presents neural network based position estimation method in slippery environment as an approach to solve one of problems which are engaged in dead reckoning method. Position estimator is composed of slip detector and linear velocity estimator. Both of them are based on the fact that dynamic characteristic of mobile robot in slippery environment is different from the case without slip. To find out the dynamic relation among driving torque, angular acceleration of driving wheel and linear acceleration of mobile robot, accelerometer is used for measuring acceleration of mobile robot and neural network is used for dynamic system identifier in slippery environment.
파고 부이에 설치된 가속도센서를 통해 가속도 값을 측정하고, 이를 통해 파고를 계산하는 알고리즘은 대부분 측정된 가속도값의 이중적분을 취하여 구하고 있다. 이와 같은 적분과정은 오차의 누적을 수반하게 되며, 오차의 누적은, 자칫 오측정 및 시스템의 불안정으로 이어질 수 있다. 한편, 해수면의 물입자 운동은 주기적이며 타원운동을 하고 있다는 사실이 잘 알려져 있다. 이러한 사실로 부터, 선형적 관계를 이용하여 타원 운동식을 직접 계산할 수 있으며, 이에 대한 최소값을 구함으로써 파고를 얻을 수 있게 된다. 본 연구는, 이중 적분 과정을 통해 수반되는 오차누적의 영향을 최소화하는 방법으로서 선형적 관계의 이용가능성을 확보하고자 하는데 그 목적이 있다.
In this paper, an algorithm to detect steps in hemiplegic patients using a 3-axis accelerometer a紅ached on the trunk was proposed. The proposed algorithm consisted of the signal pre-processing, the step detector, the classification of steps and the calculation of stride time. Two FIR band-pass filters were designed and steps were measured by the combination of filtered signals in the vertical and the anteroposterior directions. In addition, the classification of steps and the calculation of stride time were computed by using the detected steps and lateral signals. For the experiment, fourteen hemiplegic patients were participated and the linear accelerations of the trunk and foot switch signals were measured synchronously. To evaluate the system performance, the detected steps and initial contacts by the foot switch were compared. The average error between the steps and initial contacts was 0.024ms and the difference of the average stride time was 0.01s. Finally, all gait events were detected exactly. Results showed that the accelerometry could use for the gait evaluation in clinical rehabilitation therapies.
This paper presents an experimental method to find the vibrational transmission characteristics of structures by using the structural intensity method which is used as the important techniques of active vibration control method. Experimental results are obtained from measurements performed on a structure beam by 2, 3 and 4 position linear accelerometr array (2, 3 and 4 structural intensity : 2, 3 and 4 S.I.) methods at near and farfield conditions. These results are compared with the measurement values of conventional power flow measurement method called input power measurement in order to verify the accuracy of structural intensity methods. To minimize the errors associated with 2, 3 and 4 S.I. methods, the measurement locations were selected by the result of modal analysis and the averaged data by the inter-change of accelerometer array was utilized. In 3 and 4 S.I. methods measured wavenumber instead of theoretical wavenumber was used. This paper shows that measurements of bending wave power flow by using 2, 3 and 4 S.I. methods can give accurate values under general field conditions in structural beam and the accuracy of 2, 3 S.I. methods is higher than 4 S.I. methods. Finally, 2 position linear accelerometer array method is suggested as the practical structural intensity technique.
본 논문에서는 인체의 활동량을 측정하기 위해 가속도 센서로 부터 얻은 운동신호를 파라미터로 모델링 하는 방법을 제안한다. 상체와 하체의 움직임이 동시에 일어나지 않는 경우, 현재의 단체널 방식의 운동량 분석방법은 많은 오차를 수반하게 된다. 본 연구에서는 3축 가속도 센서를 팔과 다리에 부착하고 인체의 활동을 측정한 후, 각 채널 별로 팔과 다리의 운동량을 계산하고, 채널별로 선형예측계수를 얻는다. 또한, 상체와 하체운동간의 교차상관도를 측정함으로써 상체와 하체의 주기성을 판단하게 된다. 선형예측계수와 주기 값은 운동의 종류와 이에 따른 운동량을 측정하는 자료로 이용하게 된다. 결과에서 제안한 방법의 유효성을 확인하기 위해 계단내려가기, 계단오르기, 언덕오르기, 언덕내려가기 등의 4가지 운동을 측정하여, 제시한 파라미터 모델의 유용성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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