• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1995년도 추계학술대회
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• pp.193-196
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• 1995

An algorithm using topological mapping has been developed for a real-time detection of the QRS complexes of ECG signals. As a measurement of QRS complex energy, we used topological mapping from one dimensional sampled ECG signals to two dimensional vectors. These vectors are reconstructed with the sampled ECG signals and the delayed ones. In this method, the detection rates of CRS complex vary with the parameters such as R-R interval average and peak detection threshold coefficient. We use mean, median, and iterative method to determint R-R interval average and peak estimation. We experiment on various value of search back coefficient and peak detection threshold coefficient to find optimal rule.

• 전기학회논문지
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• 제58권6호
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• pp.1194-1199
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• 2009

Heart rate may be a very important parameter in human health. To extract heart rate, the electrocardiogram(ECG) is commonly used. But the ECG acquisition procedure is very complex. On the other hand, the acquisition of pulse wave or photoplethysmogram(PPG) is very easy. However, the peak of PPG is not so sharp as ECG. This study tries to enhance the performance of peak detection in PPG signal. The method uses the average slopes around the main peak. The crossing point of the increasing and the decreasing slopes is selected as the peak point of heart rate period. The proposed method showed smoothed heart rate graph and reduced irregularity in heart rate values.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.50-54
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• 2014

본 연구에서는 혈압측정으로부터 얻어지는 오실레이션(Oscillation) 신호를 이용하여 심박주기를 검출하고, 심박주기의 정확성을 개선하는 알고리듬을 개발하였다. 이를 위한 혈압측정의 방법으로 오실로메트릭(Oscillometric) 측정법을 사용하였으며, 오실레이션 신호의 피크들로부터 전 후 기울기들의 평균이 교차하는 지점을 실제 피크로 인정하고 심박주기를 계산하였다. 제안된 방법은 그래프 상에서 심박주기의 극심한 편차와 오류를 줄이는 성능을 나타냈다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.666-674
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• 2019

질량 분석기의 질량 스펙트럼에서 높은 피크값을 갖는 스펙트럼에 인접한 낮은 피크값의 스펙트럼은 서로 연결되어 분리가 어렵다. 이러한 스펙트럼간 겹칩은 질량 스펙트럼의 검출 성능과 해상도를 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 잔류 가스 분석기의 질량 스펙트럼 검출 성능과 피크값의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 이온 신호블록의 특성에 따른 유형 판별과 피크위치오차에 대한 사전 보정은 인접한 스펙트럼에 연결된 낮은 피크값의 스펙트럼 분리 및 검출할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해 질량분석기에서 얻은 실제 이온 신호를 사용하여 제안한 방법과 기존 방법을 비교하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(2)
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• pp.149-152
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• 2001

In this paper, a 1.5V 2㎓ low-power peak detector is presented. Analyzing the designed peak detector circuit which is composed with two NMOSs, two diodes, and two capacitors, the detection characteristic relationships are derived. The simulation results with SPICE for 2㎓ pulse signals and sinusoidal signals on the 1.5V supply voltages show the good detection characteristics for input signal levels of 50㎷~500㎷, and show very small power dissipation of 0.332㎽.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권1호
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• pp.102-112
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• 1992

We have already proposed an extended fuzzy clustering algorithm which considers the importance of the data to be classified in a previous paper. In this paper, we suggest the extended fuzzy clustering algorithm based new method to slove a multiple peak detection problem, and prove experimently that this algorithm can detect the multiple peak adaptively to the noise and the shape of peaks.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.138-144
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• 2013

XRF 시스템에서 디지털 방식으로 펄스를 합성하는 기술은 현재 다양하게 발전 되면서 기존의 아날로그 방식을 대신하고 있다. XRF 시스템에서는 펄스의 높이를 분석하기 위해 주로 trapezoidal 필터를 사용한다. 본 논문에서는 trapezoidal 필터의 하드웨어 구현을 위한 효율적인 구조를 제안한다. 또한 측정 오차가 기존 알고리즘에 의한 오차의 절반으로 감소되면서 효율적인 하드웨어 구현이 가능한 최대값 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 하드웨어 언어인 Verilog HDL로 설계하고 FPGA로 구현하였으며 테스트보드를 제작하여 성능을 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.967-970
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• 2014

이 논문에서는 M-FSK(frequency shift keying) 변조신호를 자동으로 분류하는데 필요한 효율적인 첨두 검출 방법을 제안하였다. 다른 디지털 변조신호와 FSK 신호는 진폭 스펙트럼의 특성을 이용하여 분류할 수 있다. FSK 신호의 진폭 스펙트럼은 다른 디지털 변조신호와 다르게 변조차수와 동일한 수의 첨두를 나타낸다. 일반적으로 신호의 첨두를 검출하기 위해서는 임계치가 필요한데, 변조인식과 같이 사전에 신호에 대한 정보가 없는 경우 임계치를 정하기 어려운 점이 있다. 이 논문에서는 진폭 스펙트럼의 히스토그램을 이용하여 자동으로 간단하게 임계치를 결정하는 방법을 제시하였다. 모의실험 결과 적은 수의 표본과 잡음이 많은 환경에서도 매우 우수한 분류확률을 나타내었다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.91-98
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• 2017

Previous works for detecting arrhythmia have mostly used nonlinear method such as artificial neural network, fuzzy theory, support vector machine to increase classification accuracy. Most methods require higher computational cost and larger processing time. Therefore it is necessary to design efficient algorithm that classifies PVC(premature ventricular contraction) and decreases computational cost by accurately detecting minimal feature point based on only R peak through optimal R wave. We propose an optimal R wave detection and PVC classification method through extracting minimal feature point in IoT environment. For this purpose, we detected R wave through optimal threshold value and extracted RR interval and R peak pattern from noise-free ECG signal through the preprocessing method. Also, we classified PVC in realtime through RR interval and R peak pattern. The performance of R wave detection and PVC classification is evaluated by using record of MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate the average of 99.758% in R wave detection and the rate of 93.94% in PVC classification.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제21권11호
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• pp.997-1004
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• 2011

A fault detection algorithm of a charge and discharge system to ensure the safe use of hybrid electric vehicle is proposed in this paper. This algorithm can be used as a complementary way to existing fault detection technique for a charge and discharge system. The proposed algorithm uses a SVDD technique, which additionally utilizes two methods for learning a large amount of data; one is to incrementally learn a large amount of data, the other one is to remove the data that does not affect the next learning using a new data reduction technique. Removal of data is selected by using lines connecting support vectors. In the proposed method, the data processing speed is drastically improved and the storage space used is remarkably reduced than the conventional methods using the SVDD technique only. A battery data and speed data of a commercial hybrid electrical vehicle are utilized in this study. A fault boundary is produced via SVDD techniques using the input and output in normal operation of the system without using mathematical modeling. A fault detection simulation is performed using both an artificial fault data and the obtained fault boundary via SVDD techniques. In the fault detection simulation, fault detection time via proposed algorithm is compared with that of the peak-peak method. Also the proposed algorithm is revealed to detect fault in the region where conventional peak-peak method is never able to do.