In face recognition based on the Karhunen-Loeve approximation, amplitudespectra of Fourier transformed facial images were used. We found taht the use of amplitude spetra gives not only the shift-invariance property but also some improvment of recognition rate. This is because the distance between the varing faces of a person compared with that between the different persons perfomed computer experiments on face recognitio with varing facial images obtained from total 55 male and 25 females. We confirmed that the use of amplitude spectra of Fourier-trnsformed facial imagesgives better recognition rate for avariety of varying facial images including shifted ones than the use of direct facial images does.
We studied the effects of fractional fourier transform in face recognition, in which only the amplitude spectra of transformed facial images were used.We used two recently developed face recognition methods, the most effective feature (MEF) method (i.e., eigenface method) and most discriminating feature (MDF) method, and the effects of th etransform for th etwo methods were consistent. We confirmed that the recognition rate by the use of MDF method is better than that consistent. We confirmed that the recognition rate by the use of MDF method is better than that by MEF regardless of the order to transform, these methods provided slightly better results when the order was 1 than for any other order values. Only when the order was close to 1, the recognition rates were robust to the shift of the input images, and the trend that the recognition rates decreased as the input size varied was independent of the order. From these results, we fond that it is most advantageous to use the amplitude spectra of the conventional fourier transform whose order is 1.
This study aims at providing a simple and effective methodology to define a meaningful characteristic period for special class of earthquake records named "pulse-like ground motions". In the proposed method, continuous wavelet transform is employed to extract the large pulse of ground motions. Then, Fourier amplitude spectra obtained from the original ground motion and the residual motion is simply compared. This comparison permits to define a threshold pulse-period (Tp∗) as the threshold period above which the pulse component has negligible contributions to the Fourier amplitude spectrum. The effect of pulse on frequency content of motions was discussed on the light of this definition. The advantage and superior features of the new definition were related to the inelastic displacement ratio (IDR) for single-degree-of-freedom systems with period equal to one half of the threshold period. Analyses performed for the proposed period at three ductility levels u=2,4,6 were compared with the results obtained at half of pulse period derived from wavelet analysis, peak-point method and the peak of product of the velocity and the displacement response spectra (Sv x Sd). According to the results, pulse effects on inelastic displacement ratio seem to be more important when $\frac{T_p^*}{T}=2$ (T is the fundamental vibration period of system). The results showed that utilizing of the proposed definition could facilitate an enhanced understanding of pulse-like records features.
The KiK-net by NIED is a vertical array measurement system. In the database of KiK-net, singular pulse waves were observed in the seismic record at the borehole of TTRH02 during the mainshock (the magnitude of Japan Meteorological Agency (MJ) 7.3, MW 6.8) and aftershock (Mj 4.2) of Tottori-ken Seibu earthquake in 2000. Singular pulse waves were also detected in the seismic records at the borehole of IWTH25 during the Iwate-Miyagi Nairiku earthquake in 2008 (MJ 7.2, MW 6.9). These pulse waves are investigated by using the wave shape analysis methods, e.g., the non-stationary Fourier spectra and the double integrated displacement profiles. Two types of vibration modes are discriminated as the occurrence mechanism of the singular pulse waves. One corresponds to the reversal points in the displacement profile with the amplitude from 10-4 m to 10-1 m, which is mainly related to the fault activity and the amplification pass including the mechanical amplification (collision) of the seismograph in the casing pipe. The other is the cyclic pulse waves in the interval of reversal points, which is estimated as the backlash of the seismograph itself with the amplitude from 10-5 m to 10-4 m.
In this study, the seismic response analysis of embankment dams was investigated through numerical modeling. The seismic behavior of dams under main earthquake records and wavelet-based records were studied. Earthquake records were decomposed using de-noising method (DNM) and down-sampling method (DSM) up to five levels. In decomposition process, low and high frequencies of the main earthquake record were separated into two signals. Acceleration response, spectral acceleration, and Fourier amplitude spectrum at the crest of embankment dams under different decomposition levels were evaluated. The seismic behavior under main and decomposed earthquake records was compared. The results indicate an acceptable agreement between the seismic responses of embankment dams under wavelet-based decomposed records and main earthquake motions. Dynamic analyses show that the DNM-based decomposed earthquake records have a better performance compared to DSM-based records. DNM-based records up to level 4 and DSM-based records up to level 2 have a high accuracy in assessment of seismic behavior of embankment dams. The periods corresponding to the maximum values of acceleration spectra and the frequencies corresponding to the maximum values of Fourier amplitude spectra of embankment dam crest under main and decomposed records are in good agreement. The results demonstrate that the main earthquake records can be replaced by wavelet-based decomposed records in seismic analysis of embankment dams.
In the structural health monitoring field, damage detection has been commonly carried out based on the structural model and the engineering features related to the model. However, the extracted features are often subjected to various errors, which makes the pattern recognition for damage detection still challenging. In this study, an automated damage identification method is presented for hanger cables in a tied-arch bridge using a convolutional neural network (CNN). Raw measurement data for Fourier amplitude spectra (FAS) of acceleration responses are used without a complex data pre-processing for modal identification. A CNN is a kind of deep neural network that typically consists of convolution, pooling, and fully-connected layers. A numerical simulation study was performed for multiple damage detection in the hangers using ambient wind vibration data on the bridge deck. The results show that the current CNN using FAS data performs better under various damage states than the CNN using time-history data and the traditional neural network using FAS. Robustness of the present CNN has been proven under various observational noise levels and wind speeds.
Response spectra of earthquake ground motions are important in the earthquake-resistant design and reliability analysis of structures. The formulation of the response spectrum in the frequency domain efficiently computes and evaluates the stochastic response spectrum. The frequency information of the excitation can be described using different functional forms. The shapes of the calculated response spectra of the excitation show strong magnitude and site dependency, but weak distance dependency. In this paper, to compare the effect of the earthquake ground motion variables, the contribution of these sources of variability to the response spectrum's uncertainty is calculated by using a stochastic analysis. The analytical results show that earthquake source factors and soil condition variables are the main sources of uncertainty in the response spectra, while path variables, such as distance, anelastic attenuation and upper crust attenuation, have relatively little effect. The presented formulation of dynamic structural response in frequency domain based only on the frequency information of the excitation can provide an important basis for the structural analysis in some location that lacks strong motion records.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권4호
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pp.246-252
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2017
Non-invasive and non-restrictive methods for measuring the physiological functions of the human body are useful for health care, security, and surveillance. In this paper, a new method that extracts human heartbeat information by utilizing ultra-wideband (UWB) impulse radar is proposed. The amplitude spectra of received radar pulses reflected from the human body are accumulated at specific time intervals, and chirp z-transform (CZT) is used to extract the heartbeat frequency from the amplitude spectra. The heartbeat frequency can be extracted with high-frequency resolution in the frequency band of the heartbeat of interest using CZT. Experimental results to verify the performance of the proposed method show that a highly accurate extraction of the heartbeat frequency is possible using this method.
Vehicle vibration was introduced in the time and frequency domains using fast Fourier transform (FFT) analysis. In particular, a vibration mode analysis and characteristics of the frequency response function (FRF) in a sport utility vehicle (SUV) passing over a bump barrier at different speeds was performed systematically. The response behavior of the theoretical acceleration was obtained using a numerical method applied to the forced vibration model. The amplitude and frequency of the external force on the vehicle cause various power spectra with individual intrinsic system frequencies. In this regard, several modes of power spectra were acquired from the spectra and are discussed in this paper. The proposed technique can be used for monitoring the acceleration in a vehicle passing over a bump barrier. To acquire acceleration signals, various experimental runs were performed using the SUV. These acceleration signals were then used to acquire the FRF and to conduct mode analysis. The vehicle characteristics according to the vehicle condition were analyzed using FRF. In addition, the vehicle structural system and bump passing frequencies were discriminated based on their power spectra and other FRF spectra.
한국지진공학회 2000년도 춘계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Spring
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pp.44-48
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2000
Several parameters to represent the characteristics of the observed at the domestic networks from several earthquakes occurred in the Korean Peninsula. Parameters to fit most the multiple Fourier amplitude spectra of the observed accelerations are estimated. This study adopts the stochastic ground motion model referred to the BLWN mode in which the energy is distributed randomly over the duration of the source and which has proven to be very effective in modeling a wide range of ground motion observations. The stochastic ground motion model employed here uses an omega-squared ({{{{ omega ^2 }}) Brune source model with a single corner frequency and a constant stress drop,. The {{{{ omega ^2 }} source model has become a seismological standard because of its simplicity an ability to predict spectral amplitudes and shapes over an extremely broad ranges of magnitudes distances and from the inversion show very unstable based on the fact of high values of mean/median. These results may imply that more observed data and more precise site classification including accurate preparation analysis of data such as more accurate scaling from counts to kine are needed for more stable are effective inversion of Fourier amplitude spectrum of the observed ground motions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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