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조일준,이진,최영환,김성환,Cho, I. J.,Lee, J.,Choi, Y. H.,Kim, S. H. 대한의용생체공학회 1988 의공학회지 Vol.9 No.2
As a muscular contraction is sustained, the power spectrum of the myoelectric signal is compressed into lower frequencies. The median frequency appears to be the prefered parameters to monitor this compression. This paper describes a technique and a device which provide an estimate of the median frequency using a TMS32020 DSP chip and IBM PC for tracking of this parameter. Results obtained from myoelectric signal are presented and discussed.
김성환,이 진,조일준 서울市立大學校 1989 論文集 Vol.23 No.-
A new approach is presented for separating a superposition of delayed finite - duration signals, with unknown delay, which overlap both in the time and frequency domains. Given the data, an area filtering scheme, which is done by modification of AMDF, estimates initial conditions on signals which may be present in the superimposed signal. In the second stage, the most likely combinations are selected and accurate values of the signal time positions are determined by a high - resolution alignment algorithm in frequency domain. As a results, the perfomance of this method is verified through a simulation with superimposed myoelectric signals.
적응 디지탈 필터와 DSP 칩을 이용한 폐음 분석기 설계
김규한,조일준 대한의용생체공학회 1989 의공학회지 Vol.10 No.2
본 연구에서는 폐 및 기관지 질환 환자에 대한 객관적인 진단을 위한 폐음분석 시스템을 설계하였다. 적응 필터링 기법에 의하여 순수한 폐음을 분리하였고 이의 power spectrum을 구하기 위하여 TMS320C25 DSP 칩과 IBM PC를 사용해서 폐음 분석기를 구성하였다. 실험결과 적응 격자 위너 필터는 10차의 적은 차수로도 분리가 가능하였고 정상 폐음은 100-200 Hz, 급성 섬유성 폐렴폐음(crackle)은 100-400 Hz, 기관지 협착증(wheeze)폐음은 150-600 Hz에서 주파수범위를 갖는 power spectrum의 양상을 통해 각각 패턴 분류할 수 있었다. Lung sound analyer which can provide an objective diagnosis of patients with pulmonary and bronchial disorders is designed. For the purpose of power spectrum analysis, adaptive digital filtering technique and TM - S320C25 DSP chip is used. As a results, adaptive lattice Wiener filter could eliminate heart sounds with a few of 10th order and on the distribution of power spectrum each patterns has shown in normal vescicular breathy from 100 Hz to 200 Hz, in crackle sound from 100 Hz to 400 Hz, in wheeze sound from 150 Hz to 600 Hz.
가변 스텝 크기 알고리즘을 이용한 CATV 수신기용 블라인드 등화기의 성능 향상에 관한 연구
이현철,조일준,진현수,김성환,Lee, Hyeon-Cheol,Jo, Il-Jun,Jin, Hyeon-Su,Kim, Seong-Hwan 한국음향학회 1996 韓國音響學會誌 Vol.15 No.6
이 논문에서는 CATV 수신기에서 QAM 복조에 널리 이용되는 stop-and-go 알고리즘을 기본으로 한 블라인드 등화기의 상호 절충(trade-off)문제를 해결하였다. Stop-and-go 알고리즘은 탭 가중치의 적응 과정에서 최소 제곱 평균(least mean square) 알고리즘을 이용하였기 때문에 등화기의 구조가 간단하기는 하지만 전형적인 최소 제곱 평균 알고리즘과 같이 수렴 속도와 정상 상태 오차 사이에 상호 절충 문제가 존재한다. 정상 상태 오차를 일정한 수준으로 유지하면서 수렴 속도를 높이기 위해 가변 스텝 크기 알고리즘을 이용하였다. 동일 수준의 정상 상태 오차를 기준으로 하였을 때, 가변 스텝 크기 알고리즘을 이용한 stop-and-go 알고리즘이 상수 스텝 크기를 이용한 알고리즘에 비해 수렴 속도가 $36%{\sim}56%$ 향상되었다. In this paper, we resolved a trade-off problem of the blind equalizer based on the stop-and-go algorithm that is commonly used for QAM demodulation in CATV receiver. The stop-and-go algorithm has used the LMS(least mean square) algorithm in the updating operation of tap weights so that the structure of equalizer is simple, but there is a trade-off between convergence speed and steady state error as in the typical LMS algorithm. We used the variable step size algrithm to improve the convergence speed with the steady state error in the constant level. With respect to the same level of the steady state error, the variable step size stop-and-go algortihm improved convergence speed by about $36%{\sim}56%$ as compared with that of the constant step size algortihm.
이진,조일준,변윤식,홍완희,김성환,Lee, Jin,Jo, Il-Jun,Byun, Youn-Shik,Hong, Woan-Hue,Kim, Sung-Hwan 대한전자공학회 1989 전자공학회논문지 Vol. No.
본 연구에서는 근신호로 부터 SMUAP의 패턴 분류를 위한 새로운 근신호처리 알고리듬을 제시하였다. 제안된 알고리듬은 spike 카운터를 이용한 의사결정 방법으로서 ISI의 조합 및 규칙성을 검사하고, 주파수 평면에서 SMUAP 파형을 정렬하였으며 FIR 필터링을 통하여 스파이크를 선정하였다. 실험결과 IBM PC/AT 상에서 $10{\sim}50%$ MVC에 대한 5초 동안의 침 전극으로 검출된 근신호로 부터 $5{\sim}9$개의 SMUAP를 분류하였으며 인식율은 55% 이상이었고 컴퓨터 수행시간은 2분이었다. A new EMG signal processing algorithm for SMUAP pattern classification is proposed. It checks the combination and regularity of ISI using a spike counter as a decision making routine, and performs SMUAP waveform alignment in frequency domain and selects spikes through FIR filtering. As a result, with the EMG signals recorded during 5 seconds at 10-50% MVC force level, the SMUAP ranged from five to nine units were classified and identification rate is greater than 55 percent using a concentric needle electrode. In the IBM PC/AT the processing time typically required 2 minutes.