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디지털 필터를 이용한 가속도 센서 출력의 잡음 제거

Noise Removal of Acceleration Sensor Output using Digital Filter

한국융합신호처리학회논문지 = Journal of the Institute of Convergence Signal Processing, v.19 no.4, 2018년, pp.186 - 191  

천봉원 (부경대학교 공과대학 제어계측공학과) ,  김남호 (부경대학교 공과대학 제어계측공학과)

초록
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정보화 시대의 사회로 발전하며 4차 산업혁명의 영향이 커짐에 따라 수많은 전자장비와 센서들이 산업 현장에서 사용되고 있다. 그에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 신호처리의 중요성이 증가되었으며, 여러 가지 원인으로 발생하는 잡음의 제거와 센서 출력 안정화에 대한 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 가속도 센서의 출력을 안정화하며 잡음 성분을 효과적으로 제거하기 위한 디지털 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 출력의 안정화를 위해 우선 가우시안 계수를 적용하여 기준치를 구하였다. 그리고 센서 출력의 특성을 보존하기 위하여 분산에 따른 가중치를 기준치에 가감하여 최종 출력을 구한다. 제안한 알고리즘의 평가를 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 출력 특성을 통해 성능을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

As influence of the 4th industry is growing with development of information society more electronic devices and sensor are used in the field. As this is the case, importance of signal processing during data transfer is rising Furthermore, the need for technology to remove noise caused by various rea...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문은 가속도 센서의 출력에 포함된 잡음을 제거하여 안정화시키며 센서의 출력 특성을 보존하는 디지털 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은가우시안 계수를 통해 센서 출력을 안정화 하였으며, 센서 신호의 분산을 통해 입력 신호에 가중치를 적용하여 필터 출력 가감하여 최종 출력을 구하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
디지털 필터란? 디지털 필터는 신호처리 과정에서 특정 신호를 줄이거나 강조하기 위해 사용되며, 수학적 동작을 수행하는 장치이다.
가속도 센서란? 그림 1은 가속도 센서로, 물체의 가속도 물리량을 측정하는 장치이다. 가속도 센서는 각 축에 걸리는 중력 가속도를 전압의 형태로 변환하여 출력하며, 3축 센서는 각 축에 걸리는 중력가속도의 크기를 반환한다[8].
노이즈 및 외력에 대해 매우 민감한 단점을 해결하는 방안은? 가속도 센서는 움직임이 없는 고정된 상태에서 신뢰 할 수 있는 각도가 계산되며, 누적 오차에 의한 잘못된 출력이 없으나, 노이즈 및 외력에 대해 매우 민감한 단점을 지니고 있다. 때문에 디지털 필터를 통해 가속도 센서의 출력을 안정화시키는 과정이 필요하다[11].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (14)

  1. H. Y. Deng, Q. X. Zhu, and X. L. Song, "A Nonlinear Diffusion for Salt and Pepper Noise Removal," in 2016 13th International Computer Conference on Wavelet Active Media Technology and Information Processing, Chengdu : China, 2016, pp. 231-234. 

  2. S. I. Kwon, and N. H. Kim, "A Study on Composite Filter using Edge Information of Local Mask in AWGN Environments," Journal of the Korea Institute of Convergence Signal Processing, vol. 17, no. 2, pp. 71-76, Dec. 2016. 

  3. S. Muthukumar, P. Pasupathi, S. Deepa, and N. Krishnan, "An Efficient Color Image Denoising Method for Gaussian and Impulsive Noises with Blur Removal," in 2010 IEEE International Conference on Computational Intelligence and Computing Research, Coimbatore : India, 2010, pp. 1-4. 

  4. S. I. Kwon, and N. H. Kim, "A Study on Noise Removal using Modified Edge Detection in AWGN Environments," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 21, no. 7, pp. 1342-1348, Sep. 2017. 

  5. M. S. Darus, S. N. Sulaiman, I. S. Isa, Z. Hussain, N. M. Tahir, and N. A. M. Isa, "Modified Hybrid Median Filter for Removal of Low Density Random-Valued Impulse Noise in Images," in 2016 6th IEEE International Conference on Control System, Computing and Engineering, Batu Ferringhi : Malaysia, 2016, pp. 528-533. 

  6. X. Long, and N. H. Kim, "An Image Restoration using Nonlinear Filter in Mixed Noise Environment," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 17, no. 10, pp. 2447-2453, Oct. 2013. 

  7. N. Arazm, A. Sahab and M. F. Kazemi, "Noise Reduction of SEM Images using Adaptive Wiener Filter," in 2017 IEEE International Conference on Cybernetics and Computational Intelligence, Phuket : Thailand, 2017, pp. 50-55. 

  8. J. M. Park and K. R. Park, "A Study on Smart Phone Real-Time Motion Analysis System using Acceleration and Gyro Sensors," in Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference, Pyeongtaek : Korea, 2013, pp. 63-65. 

  9. K. W. Park and H. C. Kim, "Design and Fabrication of 4-beam Silicon-Micro Piezoresistive Accelerometer for TPMS Application," Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea-Semiconductor and Devices, vol. 49, no. 2, pp. 1-8, Feb. 2012. 

  10. K. W. Rhee, H. S. Kang, K. J. You and H. C. Shin, "Robot Navigation Control Using EMG and Acceleration Sensor," Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea-System and Control, vol. 48, no. 4, pp. 108-113, Sep. 2011. 

  11. J. K. Lee, "Kalman Filter for Estimation of Sensor Acceleration Using Six-axis Inertial Sensor," Journal of Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers-A, vol. 39, no. 2, pp. 179-185, Feb. 2015. 

  12. M. Bogdan and M. Panu, "LabVIEW modeling and simulation, of the digital filters," in 2015 13th International Conference on Engineering of Modern Electric Systems (EMES), Oradea : Romania, 2015, pp. 1-4. 

  13. D. H. Kim, H. J. Shin and Y. T. Yoo, "A Study on the Digital Filter and Wavelet Transform of Monitoring for Laser Welding," Journal of the Korean Society for Precision Engineering, vol. 30, no. 1, pp. 67-76, Jen. 2013. 

  14. S. I. Kwon, and N. H. Kim, "A Study on Modified Average Filter using Standard Deviation of Local Mask in AWGN Environments," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 20, no. 4, pp. 840-846, Apr. 2016. 

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