We suggest a method that vectorially composes 3-component earthquake records in the
frequency domain, to reduce the uncertainties in the analysis of the Fourier amplitude spectrum. The use of the Fourier amplitude spectrum composed from 3 components has two advantages. First, it provides a more accurate estimate of seismic moment by eliminating the vector-partition term that appears in individual component. Second, it provides more accurate estimates of seismic moment, corner frequency, high-frequency
decay constant($χ$) .etc., by enhancing the shape of the Fourier amplitude spectrum. The latter is especially useful in the analysis of small earthquakes with low signal-to-noise ratios.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.28
no.6
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pp.444-451
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2017
In this paper, we have evaluated and analyzed OTFS(Orthogonal Time Frequency Space) modulation and OTFS-MIMO(Multiple Input Multiple Output) system. OTFS modulation can concisely compensate delay-Doppler spreading effect by using 2D(2-Dimension) iDFT (inverse Discrete Fourier Transform) and DFT(Discrete Fourier Transform) operation. It enables OTFS system to transmit high-speed data. Especially, OTFS-MIMO system can transmit all data streams without performance degradation on high Doppler frequency channel. As simulation results, we have confirmed that $1{\times}1$ OTFS system's achievable rate is a similar to each stream of $2{\times}2$ OTFS-MIMO system. That is, we have also confirmed that $2{\times}2$ MIMO system can completely achieve double achievable rate in comparison with OTFS system on high Doppler frequency channel.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.8
no.2
s.21
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pp.38-48
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2005
Instantaneous frequency of doppler signals is used to get the information of the relative velocity and the miss distance between a missile and a corresponding target. In this paper, we have performed time-frequency analysis and instantaneous frequency estimation with Short Time Fourier Transform(STFT), Wigner Ville Distribution(WVD) and Continuous Wavelet Transform(CWT) about the doppler signals generated by moving targets. Performance evaluation was performed using simulated doppler signals generated by a single moving target and two moving targets. From the results of the time-frequency analysis, we found that WVD method was the most efficient instantaneous frequency estimator among the three methods. But in case of two moving targets, WVD method got cross talks and CWT method got oscillation when two doppler frequencies were close to each other.
Electromagnetic (EM) methods are generally divided into frequency-domain EM (FDEM) and time-domain EM (TDEM) methods, depending on the source waveform. The FDEM and TDEM fields are mathematically related by the Fourier transformation, and the TDEM field can thus be obtained as the Fourier transformation of FDEM data. For modeling in time-domain, we can use fast frequency-domain modeling codes and then convert the results to the time domain with a suitable numerical method. Thus, frequency-to-time transformations are of interest to EM methods, which is generally attained through fast Fourier transform. However, faster frequency-to-time transformation is required for the 3D inversion of TDEM data or for the processing of vast air-borne TDEM data. The diffusion expansion method (DEM) is one of smart frequency-to-time transformation methods. In DEM, the EM field is expanded into a sequence of diffusion functions with a known frequency dependence, but with unknown diffusion-times that must be chosen based on the data to be transformed. Especially, accuracy of DEM is sensitive to the diffusion-time. In this study, we developed a method to determine the optimum range of diffusion-time values, minimizing the RMS error of the frequency-domain data approximated by the diffusion expansion. We confirmed that this method produces accurate results over a wider time range for a homogeneous half-space and two-layered model.
The reflectance spectrum of optical films thicker than a few microns shows an intensity oscillation due to interference. Since the spectral period of the oscillation is inversely related to film thickness, the thickness of an optical film can be determined from the spectral frequency of the oscillation. For rapid data processing, the spectral frequency is obtained by use of a Fast Fourier Transformation technique. The conventional method of applying a Fast Fourier Transformation to the reflectance spectrum versus photon energy is modified so as to clear the ambiguity in choosing the proper effective refractive index value and to prevent the broadening of the Fourier transformed peak due to the refractive index dispersion. This technique of modified Fast Fourier Transformation is suggested by the authors for the first time to their knowledge. From the analysis of the calculated reflectance spectrum of a 30-${\mu}{\textrm}{m}$-thick dielectric film. it is shown to improve the accuracy in determining film thickness by a great amount. The improved accuracy of the modified Fast Fourier Transformation is also confirmed from the analysis of the reflectance spectra of a sample with 80-${\mu}{\textrm}{m}$-thick cover layer and 13-${\mu}{\textrm}{m}$-thick spacer layer on a PC substrate.
We investigate how the frequency and the Fourier amplitude of the pulse wave behave as the contact pressure of the sensor on the skin increases. The results are that the fundamental frequency of the pulse wave hardly changes and the Fourier amplitude has several different patterns depending on the personal constitution, and its patterns are classified. We also show that the classified patterns can be related to the different pulse types by the magnitude of the pressure required to reach the maximum Fourier amplitude and the range of the pressure at which the maximum Fourier amplitude is maintained.
Santos, Claudio H.G.;Ferreira, Reginaldo V.;Silva, Sidelmo Magalhaes;Cardoso Filho, Braz J.
Journal of Power Electronics
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v.13
no.5
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pp.884-895
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2013
In this paper, the Fourier-based PLL (Phase-locked Loop) is introduced with a new structure, capable of selective harmonic detection in single and three-phase systems. The application of the FB-PLL to harmonic detection is discussed and a new model applicable to three-phase systems is introduced. An analysis of the convergence of the FB-PLL based on a linear model is presented. Simulation and experimental results are included for performance analysis and to support the theoretical development. The decomposition of an input signal in its harmonic components using the Fourier theory is based on previous knowledge of the signal fundamental frequency, which cannot be easily implemented with input signals with varying frequencies or subjected to phase-angle jumps. In this scenario, the main contribution of this paper is the association of a phase-locked loop system, with a harmonic decomposition and reconstruction method, based on the well-established Fourier theory, to allow for the tracking of the fundamental component and desired harmonics from distorted input signals with a varying frequency, amplitude and phase-angle. The application of the proposed technique in three-phase systems is supported by results obtained under unbalanced and voltage sag conditions.
Modulated components of a speech signal are frequently used for speech coding, speech recognition, and speech synthesis. Time-frequency representation (TFR) reveals some information about instantaneous frequency, instantaneous bandwidth and boundary of each component of the considering speech signal. In many cases, the extraction of AM-FM components corresponding to instantaneous frequencies is difficult since the Fourier spectra of the components with time-varying instantaneous frequency are overlapped each other in Fourier frequency domain. In this paper, an efficient method decomposing speech signal into AM-FM components is proposed. A variable bandwidth filter is developed for the decomposition of speech signals with time-varying instantaneous frequencies. The variable bandwidth filter can extract AM-FM components of a speech signal whose TFRs are not overlapped in timefrequency domain. Also, amplitude and instantaneous frequency of the decomposed components are estimated by using Hilbert transform.
This paper is focused on the analysis of the noise and vibration measured near the wheelset of the high-speed trains using a time-varying frequency transform as a preliminary research of running monitoring. Due to the non-stationary characteristics, it is necessary to examine noise and vibration of the train with time-varying frequency transforms. In this paper, the short-time Fourier transform method is utilized - the stored data is localized by modulating with a window function, and Fourier transform is taken to each localized data. For the examination, the non-stationary noise and vibration of the high-speed train's wheelset are measured by using some microphones and accelerometers, and those signals are stored in a on-board data acquisition system. The non-stationary random signal analyses with the short-time Fourier transform are performed, and the result are classified as follows; auto-spectral density, cross-spectral density, frequency response, and coherence functions. From those functions, it is possible to observe the frequency characteristics of sleepers, switchers, tunnels, and steel bridges. Also, some distinct peaks, which are not dependent upon the train's speed, are identified from the results.
Research on damage detection methods in structures began a few decades ago with the introduction of methods based on structural vibration frequencies, which, of course, continues to this day. The value of important structures, on the one hand, and the countless maintenance costs on the other hand, have led researchers to always try to identify more accurate methods to diagnose damage to structures in the early stages. Among these, one of the most important and widely used methods in damage detection is the use of time-frequency representations. By using time-frequency representations, it is possible to process signals simultaneously in the time and frequency domains. In this research, the Short-Time Fourier transform, a known time-frequency function, has been used to process signals and identify the system. Besides, a new damage index has been introduced to identify damages in concrete piers of bridges. The proposed method has relatively simple calculations. To evaluate the method, the finite element model of an existing concrete bridge was created using as-built details. Based on the results, the method identifies the damages with high accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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