Finite element equations by using fast Fourier transformation were formulated for studying temperatures resulting from frictional heating in sliding systems. The equations include the effect of velocity of moving components. The program developed by using FFT-FEM that combines Fourier transform techniques and the finite element method, was applied to the sliding bearing system. Numerical prediction obtained by FFT-FEM was in an excellent agreement of experimental temperature measurements.
Finite element equations by using fast Fourier transformation were formulated for studying temperatures resulting from frictional heating in sliding systems. The equations include the effect of velocity of moving components. The program developed by using FFT-FEM that combines Fourier transform techniques and the finite element method, was applied to the sliding bearing system. Numerical prediction obtained by FFT-FEM was in an excellent agreement of experimental temperature measurements.
Kim, Jin-Gyu;Yoo, Seung Jo;Kim, Chang-Yeon;Jou, Hyeong-Tae
Applied Microscopy
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제44권4호
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pp.138-143
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2014
Transmission electron microscope (TEM) is an excellent tool for studying the structure and properties of nanostructured materials. As the development of $C_s$-corrected TEM, the direct analysis of atomic structures of nanostructured materials can be performed in the high-resolution transmission electron microscopy (HRTEM). Especially, fast Fourier transform (FFT) technique in image processing is very useful way to determine the crystal structure of HRTEM images in reciprocal space. To apply FFT technique in HRTEM analysis in more reasonable and friendly manner, we made a new circular region of interest (C-ROI) FFT script and tested it for several HRTEM analysis. Consequentially, it was proved that the new FFT application shows more quantitative and clearer results than conventional FFT script by removing the streaky artifacts in FFT pattern images. Finally, it is expected that the new FFT script gives great advantages for quantitative interpretation of HRTEM images of many nanostructured materials.
본 논문에서는 BPSK (binary shift keying) 방식을 사용하고 IFFT (inverse fast Fourier transform)와 FFT를 이용하여 기저 대역 변조기 및 복조기를 디지털로 구현한 MC-CDMA (multi carrier-code division multiple access) 시스템과 동일한 비트오율 (bit error rate) 성능을 갖고, 계산량과 대역폭을 줄이는 IFFT/FFT 기반의 새로운 디지털 구현 알고리즘 및 제안된 알고리즘에 적용되는 등화기 구조를 제안한다. 제안된 방법은 2개의 N/2-point 실수신호를 N/2-point IFFT와 FFT를 이용하여 동시에 변환하고 다시 복원할 수 있는 변형된 FFT 알고리즘에 기반을 두고 있다. 제안된 방법의 성능은 부가성 백색 가우시안 잡음 채널과 주파수 선택적 페이딩 채널 하에서 equal gain combiner와 maximal ratio combiner 등화기에 의한 다이버시티를 이용하여 수신했을 경우에 대한 모의실험을 통해 확인하였다.
영구자석과 반도체 홀센서가 구비된 집게형 맥진기로 얻은 맥진파형에 고속 푸리에변환(FFT)을 적용하여 생체신호인 호흡수를 추출하였다. 추출된 호흡수는 맥진파형의 형태가 항상 변화하는 요인에 의존하는 심장의 운동에 대한 오차까지 고려하였다. 인위적인 호흡수 템포 15, 20, 30, 40, 50에 각각 측정한 맥진파형의 FFT 스펙트럼에서 피크값과 일치하는 주파수 0.125 Hz, 0.16 Hz, 0.25 Hz, 0.33 Hz, 0.41 Hz와 일치하였다. 100 s, 200 s, 300 s 동안 얻은 맥진파형 데이터에서 호흡성분 추출 알고리즘을 적용한 결과, 시간이 긴 300 s에서 FFT 스펙트럼 피크가 가장 크게 뾰쪽해지는 결과를 얻었다. 집게형 맥진기가 인체의 물리적인 영향을 주는 호흡수를 추출해 내는데 유용한 기기임을 확인하였다.
사진은 가장 일반적으로 사용되는 현장 기록 방법으로, 증거물 관리의 연속성을 유지하고 현상을 있는 그대로 담아낼 수 있기 때문에 범죄수사 및 각종 사고조사에 널리 이용된다. 최근에는 디지털 카메라가 이용되기 때문에 이미지 조작에 따른 진정성(authenticity) 훼손위험이 있어 이미지 증강에 사용할 수 있는 방법이 제한적인데, 그 중 널리 활용되는 하나가 푸리에 변환 (Fourier transform)이다. 푸리에 변환은 이미지를 주파수 신호로 변환하는 것으로, 본 연구에서는 fast Fourier transform (FFT)을 사용하였다. 본 실험에서는 지문을 규칙적인 패턴을 가진 모눈종이나 또 다른 지문과 겹치게 한 뒤 FFT로 분리하였다. 그리고 원래의 지문과 분리한 지문의 품질을 각각 평가하고 비교하였으며, 두 지문이 같은 지문으로 판정될 수 있는지 검사하였다. 규칙적인 패턴을 가진 배경에 찍힌 지문이나 general pattern끼리 겹쳐진 지문을 분리한 경우 지문 융선이 증강되어 식별에 용이하였다. 하지만 core나 delta와 같이 복잡한 패턴끼리 겹쳐진 지문의 경우 원래의 지문보다 FFT로 분리하여 얻은 지문의 품질이 낮고 식별오류가 많았다. 지문 품질의 저하는 감정관의 신뢰성에 부정적 영향을 미칠 수 있다. 연구의 주요 논점은 지문감정 이외에도 디지털이미지 개선기술이 활용되는 여러 상황에서 참고할 수 있을 것이다.
전기로 인한 재해의 가장 큰 비중을 차지하는 것이 전기 화재이다. 전기화재는 점점 증가하고 있는 추세이므로 이러한 전기 화재의 징후 검출이 가능하다면 늘어만가는 전기재해의 피해를 줄일 수 있게 된다. 이러한 전기화재는 전기 설비의 누전과 합선 및 과부하로 발생하며 이러한 현상으로 스파크를 수반하게 된다. 따라서 이러한 스파크 신호의 특성을 분석하여 전기설비의 이상현상 검출을 통하여 전기화재의 징후를 검출할 수 있게 되는 것이다. 본 논문에서는 FFT(Fast Fourier Transformation)와 DWT(Digital Wavelet Transformation) 을 이용하여 전기화재 요인으로서의 스파크 신호 특성을 분석 방법을 제시하였다.
This paper presents study of efficiency of wavelet transformation for on-line chatter detection during hard fuming process. From comparison with other time series and statistical methods such as fast fourier transformation (FFT), Kurtosis and standard deviation (STD), wavelet transform is better than others in on-line chatter detection. With using wavelet function with pseudo frequency corresponding to chatter frequency, chatter could be detected more sensitively. And for both force signal from dynamometer and displacement signal from capacitance type cylindrical sensor (CCS), wavelet transform with DB2 function on level 4 could be well used for chatter detection in hard turning process.
A electromagnetic waves are used for sensing in insulation diagnosis at electric machine or equipment. When it a method, waves are transformed into the FFT(Fast Fourier Transform); a kind of the process for data transformation. In a general way, a scientist use frequncy band 30[㎒]~l[㎓] to applied field. If we are measured high frequency band, we will need to a high capacity hardware. Also a antenna has a fault on atmospheric phenomena, outside environment and the like. In this paper We proposed new method for detecting electric equipment faulty state using only electric voltage which is generally measured in the electric and electronic field. It is called the Partition-FFT The analytic method is this first divide measured voltage waves into equal parts, second each deal with give effect to the FFT, finally each results deal with a graphic method and gather graphic. We are compare Partition-FFT with discharge form by tracking tester. As the result it demonstrated that the Partition-FFT is applicable.
Wavelet 변환은 신호를 분석하고 해석하는데 효과적인 수학적 도구로 알려져 여러 응용분야에서 다양한 연구가 진행되고 있다. Wavelet 변환은 Fourier 변환과 유사한 측면도 있으나, Fourier 변환과는 달리 다양한 Wavelet 모함수를 사용함으로써 해석 속도가 빠르고, 시간-주파수 영역에서 국재화가 가능하다는 특징을 가지고 있을뿐만 아니라 고주파 성분에 대해선 시간 분해능이 높고, 저주파 성분에 대해선 주파수 분해능이 좋다는 장점을 가지고 있으므로, 전력계통의 다양한 고장 전류의 판별에 적극 이용할 수 있을 것으로 생각된다. 본 논문에서는 고장 전류의 특성을 해석하는데 용이한 복소형의 Morlet Wavelet 모함수를 사용하여 전력계통의 고장기록장치로부터 얻어지는 선로의 전류 데이터를 Wavelet 변환하였고, 이로부터 다양한 고장 모드를 판별할 수 있었다. 실험 결과 Wavelet 변환을 이용하여 선로의 고장 모드를 판별하는 것이 기존의 고속 Fourier 변환을 이용하는 것보다 특징점 고찰에 더욱 유용하다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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