Park, Jang-Woo;Chung, Won-Zoo;Park, Jong-Sun;Kim, Sung-Chul
Journal of the Optical Society of Korea
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제13권3호
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pp.367-372
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2009
In this paper we propose an electronic domain timing phase selection scheme for the optical communication systems suffering from inter-symbol-interference (ISI) distortion due to chromatic dispersion (CD) or polarization mode dispersion (PMD). In the presence of CD/PMD a proper timing phase selection is important for discrete time domain equalizers, since different timing phases produce different nonlinear ISI channels of different severity. The proposed timing phase recovery scheme based on dispersion minimization (DM) practically approximates the optimal minimum mean squared error (MMSE) timing phase without training signals which reduces overall throughput substantially, especially in time-varying channels such as PMD. The simulation results show that the proposed DM timing agrees with MMSE timing phase, under proper normalization of the received signals, for various dispersion and OSNR.
This paper applies the arc detection algorithm to prevent the false detection in photo voltaic series arc detection circuit, which is required not only to detect the series arc quickly, but also not falsely detect the arc for the non-arc noise. For this purpose, this study proposes a rapid and preventive false detection method of single peak noise and short noise signals. First, to prevent false detection by single peak noise, Discrete wavelet transform (DWT)-based characteristic parameters are applied to determine the shape and the amplitude of the noise. In addition, arc fault detection within a few milliseconds is performed with the DWT iterative algorithm to quickly prevent false detection for short noise signals, considering the continuity of serial arc noise. Thus, the method operates not only to detect series arc, but also to avoid false arc detection for peak and short noises. The proposed algorithm is applied to real-time serial arc detection circuit based on the TMS320F28335 DSP. The serial arc detection and peak noise filtering performances are verified in the built simulated arc test facility. Furthermore, the filtering performance of short noise generated through DC switch operation is confirmed.
The z-transform method is a basic mathematical tool in analyzing and designing digital signal processing systems for discrete input and output signals. There are may cases where the output signal is in the form of a discrete convolution sum of an input function and a designed digital processing algorithm function. It is well known that the z-transform of the convolution sum becomes the product of the two z-transforms of the input function and the digital processing function, whose proofs require the causality of the digital signal processing function in the almost all the available references. However, not all of the convolution sum functions are based on the causality. Many digital signal processing systems such as image processing system may depend not on the time information but on the spatial information, which has nothing to do with causality requirement. Thus, the application of the causality-based z-transform theorem on the convolution sum cannot be used without difficulty in this case. This paper proves the z-transform theorem on the discrete convolution sum without causality requirement, and make it possible for the theorem to be used in analysis and desing for any cases.
This study was carried out fusion-welded butt joints in SWS 490A high strength steel subjected to tensile test that load-deflection curve. The windowed or short-time Fourier transform(WFT or STFT) makes possible for the analysis of non-stationary or transient signals into a joint time-frequency domain and the wavelet transform(WT) is used to decompose the acoustic emission(AE) signal into various discrete series of sequences over different frequency bands. In this paper, for acoustic emission signal analysis to use a continuous wavelet transform, in which the Gabor wavelet base on a Gaussian window function is applied to the time-frequency domain. A wavelet transform is demonstrated and the plots are very powerful in the recognition of the acoustic emission features. As a result, the technique of acoustic emission is ideally suited to study variables which control time and stress dependent fracture or damage process in metallic materials.
This study was carried out fusion-welded butt joints in SWS 490A high strength steel subjected to tensile test that load-deflection curve. The windowed or short-time Fourier transform (WFT or SIFT) makes possible for the analysis of non-stationary or transient signals into a joint time-frequency domain and the wavelet transform (WT) is used to decompose the acoustic emission (AE) signal into various discrete series of sequences over different frequency bands. In this paper, for acoustic emission signal analysis to use a continuous wavelet transform, in which the Gabor wavelet base on a Gaussian window function is applied to the time-frequency domain. A wavelet transform is demonstrated and the plots are very powerful in the recognition of the acoustic emission features. As a result, the technique of acoustic emission is ideally suited to study variables which control time and stress dependent fracture or damage process in metallic materials.
Tower insulators in electric power transmission network play a crucial role in preserving the reliability of the system. Electrical utilities frequently face the problem of flashover of insulators due to pollution deposition on their surface. Several research works based on leakage current (LC) measurement has been already carried out in developing diagnostic techniques for these insulators. Since the LC signal is highly intermittent in nature, estimation of pollution severity based on LC signal measurement over a short period of time will not produce accurate results. Reports on the measurement and analysis of LC signals over a long period of time is scanty. This paper attempts to use Random Forest (RF) classifier, which produces accurate results on large data bases, to analyze the pollution severity of high voltage tower insulators. Leakage current characteristics over a long period of time were measured in the laboratory on porcelain insulator. Pollution experiments were conducted at 11 kV AC voltage. Time domain analysis and wavelet transform technique were used to extract both basic features and histogram features of the LC signal. RF model was trained and tested with a variety of LC signals measured over a lengthy period of time and it is noticed that the proposed RF model based pollution severity classifier is efficient and will be helpful to electrical utilities for real time implementation.
The spectrum of impulse response signal from an impulse hammer testing is widely used to obtain frequency response function(FRF). However the FRFs obtained from impact hammer testing have not only leakage errors but also finite record length errors when the record length for the signal processing is not sufficiently long. The errors cannot be removed with the conventional signal analyzer which treats the signals as if they are always steady and periodic. Since the response signals generated by the impact hammer are transient and have damping, they are undoubtedly non-periodic. It is inevitable that the signals be acquired for limited recording time, which causes the errors. This paper makes clear the relation between the errors of FRF and the length of recording time. A new method is suggested to reduce the errors of FRF in this paper. Several numerical examples for 1-dof model are carried out to show the property of the errors and the validity of the proposed method.
연속-시간 델타-시그마 ADC는 별도의 안티-엘리아싱 필터가 필요하지 않고, 이산-시간 델타-시그마 ADC에 비해 적은 전력 소모로 넓은 대역폭의 신호를 처리할 수 있는 등 여러 가지 장점을 가지고 있다. 그러나 델타-시그마 ADC의 특성상 높은 주파수의 클럭으로 신호를 샘플링 하여야 하기 때문에, 이를 낮은 데이터 레이트의 고해상도 디지털 신호로 에일리어싱 없이 낮춰 주기 위한 데시메이션 필터가 복잡하고 고속으로 동작해야 한다. 이 논문에서는 연속-시간 델타-시그마 ADC에 펄스-폭-변조를 적용한 구조를 제안하고 이 구조를 이용함으로써 데시메이션 필터를 룩업 테이블을 이용하여 간단하게 구현할 수 있음을 보인다.
In this paper, a new signature verification method is proposed. In the proposed method, on-line signature features are decomposed into multi-level signals by using the discrete wavelet transform, and then they are verified using the adaptive algorithm in time-frequency domain. Through computer simulations, the effectiveness of the proposed method is examined.
Wavelet transforms provide basis functions for time-frequency analysis and have properties that are particularly useful for the compression of analogue point on wave transient and disturbance power system signals. This paper evaluates the compression properties of the discrete wavelet transform using actual power system data. The results presented in the paper indicate that reduction ratios up to 10:1 with acceptable distortion are achievable. The paper discusses the application of the reduction method for expedient fault analysis and protection assessment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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