In this study, we attempt to design a real-time autonomic nervous system(ANS) evaluation system usable during exercise using heart instantaneous frequency(HIF). Although heart rate variability(HRV) is considered to be a representative signal widely used ANS evaluation system, the R-peak detection process must be included to obtain an HRV signal, which involves a high sampling frequency and interpolation process. In particular, it cannot accurately evaluate the ANS using HRV signals during exercise because it is difficult to detect the R-peak of electrocardiogram(ECG) signals with exposure to many noises during exercise. Therefore, in this study, we develop the ground for a system that can analyze an ANS in real-time by using the HIF signal circumventing the problem of the HRV signal during exercise. First, we compare the HRV and HIF signals in order to prove that the HIF signal is more efficient for ANS analysis than HRV signals during exercise. Further, we performed real-time ANS analysis using HIF and confirmed that the exerciser's ANS variation experiences massive surges at points of acceleration and deceleration of the treadmill(similar to HRV).
본 연구는 위치 민감형 광 증폭 다이오드로부터 나오는 신호를 증폭 및 파형 변화 후 신호의 크기를 검출하여 일정시간 동안 유지시키는 뒷단 회로 개발에 관한 연구이다. 신호발생기에서 발생한 소신호를 증폭 소자를 통한 안정적인 증폭 후 미분회로를 통하여 신호 파형을 검출하기 수월한 형태로 변형 하고, peak/hold 회로에서 피크의 최대점을 일정시간 유지하여 신호의 수집을 원활하게 하였다. 본 회로에 대한 독립적인 성능 평가를 위하여 상용 장비로부터의 검사신호를 입력으로 사용하였다.
Among various welding parameters, the welding current which is inversely proportional to the tip-to-workpiece distance in GMAW is an essential parameter to monitor the GMAW process of horizontal fillet joints. For the case of weld defect such as overlap in horizontal fillet welding, therefore, the signal processing for process monitoring or automatic seam tracking should be modified by considering the weld pool surface geometry including the corresponding weld defect. In other words, the adequate signal processing algorithm is indispensible to improve the performance of the arc sensor. However, arc sensor algorithm already developed usually focus on weld seam tracing but do not considering the weld qualities. In this paper, various experiments were carried out to investigate the tendencies of the weld defects when weaving motion is added, and the experimental method based on 2$^n$ factorial design was proposed for deriving the mathematical model between the leg length and the various welding conditions. Moreover, a signal processing method based on the artificial neural network(Adaptive Resonance Theory) was proposed far discriminating the current signal of sound weld beads from that of weld beads with overlap. Finally, the algorithm for weld seam tracking combined with the mathematical modeling and the signal processing method was carried out to track the weld line in conjunction with the improvement of the weld qualities. The reliability of the proposed algorithms were evaluated through various experiments, which showed that the proposed algorithms could be effectively used for arc welding automation.
Liu, Jianwei;Chan, Chi-Hang;Sin, Sai-Weng;U, Seng-Pan;Martins, Rui Paulo
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제16권4호
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pp.395-404
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2016
A 6-bit 3.4 GS/s flash ADC in a 65 nm CMOS process is reported along with the proposed 4x time-domain interpolation technique which allows the reduction of the number of comparators from the conventional $2^N-1$ to $2^{N-2}$ in a N-bit flash ADC. The proposed scheme effectively achieves a 4x interpolation factor with simple SR-latches without extra clocking and calibration hardware overhead in the interpolated stage where only offset between the $2^{N-2}$ comparators needs to be calibrated. The offset in SR-latches is within ${\pm}0.5$ LSB in the reported ADC under a wide range of process, voltage supply, and temperature (PVT). The design considerations of the proposed technique are detailed in this paper. The prototype achieves 3.4 GS/s with 5.4-bit ENOB at Nyquist and consumes 12.6 mW power at 1 V supply, yielding a Walden FoM of 89 fJ/conversion-step.
본 논문에서는 철도예약서비스를 위한 SIP를 기반으로 하는 텔레포니 환경에서의 VoiceXML을 이용한 실시간 음성인식을 구현하는 방안을 제안하였다. 제안된 방법은 PSTN 또는 인터넷을 통하여 들어온 음성신호를 VoiceXML을 이용한 Dialog 처리를 하고 전송된 음성신호를 음성인식 시스템에서 처리하여 출력된 결과값을 VoiceXML의 Dialog에 반환하여 사용자에게 전달하는 방식이다. VASR 시스템은 Dialog를 처리하는 Dialog 서버, 음성신호를 처리하기 위한 APP서버, 그리고 음성인식을 처리하는 음성인식 시스템으로 구성된다. 본 논문에서는 텔레포니 환경에서의 음성신호 처리를 위하여 VoiceXML의 Record Tag 기능을 이용하여 음성신호를 녹음하고 이를 실시간 재생하여 음성인식 시스템으로 전송하는 방식을 구현하였다.
This paper presents the methodology for measuring eccentricity of the cylindricaliy machined part using CCS(Cylindrical Capacity Spindle Sensor) signal in the CNC turning process. In order to investigate the relationships between CCS orbits and eccentricities, the initial conditions for various eccentricity state and machining process is applied to the experimental strategy. AS a result, it is considered the linearities of CCS signal and magnitude of eccentricity of machined cylindrical surfaces based on the possibility as a automatic detection apparatus for the CNC lathe.
본 논문에서는 수배전반에서 부하 설비 또는 외부의 영향을 확인할 수 있는 장치 및 보호설비가 설치되어 있으나 자체 사고를 신속히 검출하고 판단할 수 있는 기술의 확보를 위하여 해상도가 낮은 저가의 열화상 센서에 고속 DSP(Digital Signal Process)를 사용하여 영상 처리 기법인 이차원 보간법 기술을 이용하여 아크플래시에 의해 발생되는 열 특성을 검출하고 검출된 데이터를 전송하여 전기화재사고를 미연에 방지할 수 있는 장치 개발을 위한 기초 특성 연구를 수행하였다.
In this paper, As the wavelet transform has the properties of multi-resolution analysis and time-frequency domain localization, application of wavelet transform is used at partial discharge(PD) signal detected by electromagnetic wave detection method to extract PD signal's various frequency component and its time domain. therefore we can analyzed PD signal's time-frequency domain simultaneously. On the other hand, using wavelet transform denoising process, inclued noise signal in detected PD signal is well elimiated. we can propose the true shape of PD signal.
The research topic of super-RENS technology is shifting from the signal intensity (CNR; Carrier to Noise Ratio) to the signal uniformity (Jitter or bER). To achieve an uniform signal characteristics, it is important to reduce signal fluctuation in a super-RENS disc. In this study, we investigated the relation between signal fluctuation and low frequency noise (LFN), and analyzed LFN increase in recording and readout processes. It was found that signal fluctuation had a close relationship with the LFN. Also, it was found that the recorded mark shape such a bubble type and high readout power increased the LFN in recording and readout process of a super-RENS disc. So, using non-bubble type recording material and low super-resolution readout material, we markedly improved the LFN in a super-RENS disc.
All physical data in the real world are nonstationary signals that have the time varying statistical characteristics. Although few algorithms suitable to process the nonstationary signals have ever been suggested, these are treated the nonstationary signals under the assumption that the nonstationary signal is a piece-wise stationary signal. Recently, statistical analysis algorithms for the nonstationary signal have concentrated so much interest. In this paper, nonstationary EMG signals are mapped onto the orthogonal wavelet transform domain so that the eigenvalue spread of its autocorrelation matrix could be more smaller than that in the time domain. Then the model in the wavelet transform domain and an algorithm to estimate the model parameters are suggested. Also, an test signal generated by a white gaussian noise and the EMG signal are identified, and the algorithm performance is considered in the sense of the mean square error and the evaluation parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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