An iterative technique based on orthogonal filters and frequency tracking is proposed to estimate harmonic components in power systems. The technique uses frequency interpolation to estimate fundamental frequency and harmonics when the nominal frequency of the signal is a non-integer value. Due to the number of computations involved during the generation of filter coefficients, an offline computation is suggested. Beneficial features of the proposed technique include fixed sampling rate and fixed data window size. The performance of the proposed technique is examined by simulating different power system operating conditions and evaluating the data from these simulations. A technique based on Fast Fourier Transform is also used to estimate the harmonic components for all the simulated signals. These estimates are compared with those obtained from the proposed technique. Results show that the proposed technique can converge to the accurate fundamental frequency and therefore, provide accurate harmonic components even when the fundamental frequency is not equal to the nominal frequency.
This paper proposes an algorithm for human sensibility evaluation using 4-channel EEG signals of the prefrontal and the parietal lobes. The algorithm uses an artificial neural network and the multiple templates. The linear prediction coefficients are used as the feature parameters of human sensibility. Comfortableness for chairs and temperature/humidity are evaluated. Many conventional researches have emphasized that a wave of left prefrontal lobe is activated in case of positive sensibility and that of right prefrontal lobe is activated in case of negative sensibility. So the power ratio of a wave is obtained from FFT computation and the results are compared. The results of the comfortableness evaluation for temperature and humidity showed that the outputs of the proposed algorithm coincided with corresponding sensibilities depending on the task of the temperature and the humidity. The . conventional method using a wave is hardly related with comfortableness. And it is also observed that the uncomfortable state due to the high temperature and humidity can be easily changed to the comfortable state by small drop of the temperature and the humidity. It seems to be good results to get 66.7% of evaluation performance in spite of using EEG and the subject independent approach.
PD(partial discharge) occurred from variable PD sources in air may be the cause of breakdown in high voltage equipment which affect huge outage in power system. Identification and localization of PD sources is very important for engineer to cope with huge accident beforhand. PD phenomena can be detected by acoustic emission sensor or electromagnetic sensor like antenna. This paper has investigated the identification method using PCA(principal component analysis) for the PD signals from variable PD sources, for which the electric field distribution and PD inception voltages were simulated by using commercial FEM program. PD signals was detected by ultra wideband antenna. Their own features were extracted as the frequency coefficients transformed with FFT(fast fourier transform) and used to obtain independent pincipal components of each PD signals.
This study examines the rustling sound characteristics of electrospun nanofiber web laminates according to layer structures. This study assesses mechanical properties and frictional sounds (such as SPL); in addition, Zwicker's psychoacoustic parameters (such as Loudness (Z), Sharpness (Z), Roughness (Z), and Fluctuation strength (Z)) were calculated using the Sound Quality Program (ver.3.2, B&K, Denmark). The result determined how to control these characteristics and minimize rustling sounds. A total of 3 specimens' frictional sound (generated at 0.63 m/s) was recorded using a Simulator for Frictional Sound of Fabrics (Korea Patent No. 10-2008-0105524) and SPLs were analyzed with a Fast Fourier Transformation (FFT). The mechanical properties of fabrics were measured with a KES-FB system. The SPL value of the sound spectrum showed 6.84~58.47dB at 0~17,500Hz. The SPL value was 61.2dB for the 2-layer PU nanofiber web laminates layered on densely woven PET(C1) and was the highest at 65.1dB for the 3-layer PU nanofiber web laminates (C3). Based on SPSS 18.0, it was shown that there is a correlation between mechanical properties and psychoacoustic characteristics. Tensile properties (LT), weight (T), and bending properties (2HB) showed a high correlation with psychoacoustic characteristics. Tensile linearity (LT) with Loudness (Z) showed a negative correlation coefficient; however, weight (T) with Sharpness (Z) and Roughness (Z), and bending hysteresis (2HB) with Roughness (Z) indicated positive correlation coefficients, respectively.
Frictional sounds of 8 vapor permeable water repellent fabrics by sound generator were recorded and analyzed through FFT fast Fourier transform analysis. The frictional Sounds were quantified by calculating level pressure of total sound(LPT), the level range(${\Delta}L$) and the frequency difference(${\Delta}f$). Mechanical properties were measured by KES-FB. LPT values of specimens finished wet coating were higher than those of other kinds of finishing. ${\Delta}L$ values of specimens laminated were highest. Absolute values of ${\Delta}f$ were high in the cire finished and laminated specimens. Values for bending rigidity, shear stiffness and energy required for the compression of coated specimens increased compared with the cire finished and laminated specimens. Laminated specimens had high values of frictional coefficient and low values of surface roughness. Relationship between frictional sounds and mechanical properties analysed by use of correlation coefficients and stepwise regression. LPT showed significant correlation with elongation, tensile energy, geometrical roughness, weight and thickness. ${\Delta}L$ was highly correlated with tensile linearity, frictional coefficient, and ${\Delta}f$ with tensile linearity, weight and thickness. LPT were revealed to be explained by elongation and weight. ${\Delta}L$were predicted by tensile linearity, and ${\Delta}f$ by tensile linearity and thickness.
무제트초기의 불안정성이 하류에서의 와류성장에 영향을 끼치기 때문에 와류의 조절에 의한 충돌면에의 유동 및 열전달 효과의 변화를 기대할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 FFT를 이용하므로써 제트의 와류생성과 병합의 주파수 특성을 연구하고 이에 적절한 주파수로 와류를 여기하여 자유제트의 유동특성 변화와 충돌제트의 유동 및 열전달 특성을 고찰하였다. 음향여기를 하게되면 제트주위의 와류형성을 조절할 수 있게 되는데, 자연적으로 형성되는 와류의 주파수(와류의 고유주파수)와 관련하여 여기해준 주파수성분 자체보다는 여기주파수의 부조화성분이 중요한 역할을 하게 된다. 음향여기를 통해 와류의 병합이 촉진되면 중심부에서의 난류강도가 증가하게 되고 억제하면 난류강도는 감소하게 된다. 따라서 와류병합을 촉진하면 가까운 거리에서는 높은 난류강도로 인해 정체점에서의 열전달이 증가하지만 멀어질수록 포텐션코어길이의 감소로 오히려 낮은 결과를 나타내었다. 이와 반대로 와류병합을 억제하면 중심부에서의 낮은 난류강도로 가까운 거리에서는 열전달이 감소하였으나 포텐셜코어길이가 길어지면서 먼거리에서는 열전달에 효과적이었다.
Home health care with compact wearable units sounds to be a convenient solution for the elderly people living independently. This paper presents a method to detect fall from the other activities of daily living and also to classify those activities. This kind of ambulatory monitoring enables them to get an emergency help in the case of the fatal fall event and can provide their general health status by observing the activities being performed in daily life. A tri-axial accelerometer sensor is used to get the acceleration anomalies associated with the user's movements. The three axis acceleration data are transferred to the base station sensor node via an IEEE 802.15.4 compliant zigbee module. The base station sensor node sends the data to base station PC for an offline processing. This work shows the feature set preparation using the principal component analysis (PCA) for the designing of neural network. The work includes the most common activities of daily living (ADL) like Rest, Walk and Run along with the detection of fall events from ADL. The angle from the vertical is found to be the most significant feature parameter for classification of fall while mean, standard deviation and FFT coefficients were used as the feature parameter for classifying the other activities under consideration. The accuracy for detection of fall events is 86%. The overall accuracy for ADL and fall is 94%.
DMT(Discrete Multi-Tone) 기반의 VDSL(Very high bit-rate Digital Subscriber Line) 시스템에서 외부에서 유입되는 RFI(Radio Frequency Interference)가 존재할 경우 이는 finite-point FET에 의하여 전대역으로 확산되어 시스템의 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 고속 전송률을 갖는 DMT 기반의 VDSL 시스템에서 외부에서 유입되는 RFI를 효율적으로 보상할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 방식은 신호와 함께 유입되는 RFI 성분이 협대역의 신호라는 가정하에 수신단에서 주파수 영역의 추정 값을 바탕으로 시간영역에서 간단한 RFI 제거기를 사용하여 RFI에 의한 VDSL 시스템의 성능저하를 보상한다. 제안된 RFI 제거기법은 별도의 훈련심벌과 수렴기간이 필요 없으며, 유입되는 RFI 신호의 주파수 특성이 임의의 형태이거나 미지의 신호일 경우에도 잘 동작한다. 모의실험을 통하여 기존 RFI 제거기법과의 성능비교를 함으로써 제안된 방식의 실용 가능성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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