In this paper, we propose shading functions to the appropriate focused beamforming for near-field target estimation. This near field shading functions are based on Chebychev and Manning windows. In order to obtain the optimum sensor weighting values with the help of the proposed shading technique, we assume that the sensor positions associated to the non-uniformly distributed array are precisely known. We calculate a series of sensor weighting values from the FFT operation of given shading functions in time domain. By applying the shading weights on the sensor array, we can see that the level of sidelobe becomes diminished and the performance of estimating range and azimuth gets improved. In addition, we propose a non-uniform structure in terms of frequency bands, which may minimize the attenuation of incoming signals.
In this paper, we propose a novel method for the cross-correlation based double-talk detection (DTD), which employing the Gaussian Mixture Model (GMM) in the frequency domain. The proposed algorithm transforms the cross correlation coefficient used in the time domain into 16 channels in the frequency domain using the discrete fourier transform (DFT). The channels are then selected into seven feature vectors for GMM and we identify three different regions such as far-end, double-talk and near-end speech using the likelihood comparison based on those feature vectors. The presented DTD algorithm detects efficiently the double-talk regions without Voice Activity Detector which has been used in conventional cross correlation based double-talk detection. The performance of the proposed algorithm is evaluated under various conditions and yields better results compared with the conventional schemes. especially, show the robustness against detection errors resulting from the background noises or echo path change which one of the key issues in practical DTD.
Bonding carbon fiber-reinforced polymer (CFRP) laminates have been extensively employed in the restoration of steel constructions. In addition to the mechanical properties of the CFRP, the bond strength (PU) between the CFRP and steel is often important in the eventual strengthened performance. Nonetheless, the bond behavior of the CFRP-steel (CS) interface is exceedingly complicated, with multiple failure causes, giving the PU challenging to forecast, and the CFRP-enhanced steel structure is unsteady. In just this case, appropriate methods were established by hybridized Random Forests (RF) and support vector regression (SVR) approaches on assembled CS single-shear experiment data to foresee the PU of CS, in which a recently established optimization algorithm named Aquila optimizer (AO) was used to tune the RF and SVR hyperparameters. In summary, the practical novelty of the article lies in its development of a reliable and efficient method for predicting bond strength at the CS interface, which has significant implications for structural rehabilitation, design optimization, risk mitigation, cost savings, and decision support in engineering practice. Moreover, the Fourier Amplitude Sensitivity Test was performed to depict each parameter's impact on the target. The order of parameter importance was tc> Lc > EA > tA > Ec > bc > fc > fA from largest to smallest by 0.9345 > 0.8562 > 0.79354 > 0.7289 > 0.6531 > 0.5718 > 0.4307 > 0.3657. In three training, testing, and all data phases, the superiority of AO - RF with respect to AO - SVR and MARS was obvious. In the training stage, the values of R2 and VAF were slightly similar with a tiny superiority of AO - RF compared to AO - SVR with R2 equal to 0.9977 and VAF equal to 99.772, but large differences with results of MARS.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.28
no.4
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pp.183-191
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2024
Accurate seismic vulnerability assessment requires high quality and large amounts of ground motion data. Ground motion data generated from time series contains not only the seismic waves but also the background noise. Therefore, it is crucial to determine the high-pass cut-off frequency to reduce the background noise. Traditional methods for determining the high-pass filter frequency are based on human inspection, such as comparing the noise and the signal Fourier Amplitude Spectrum (FAS), f2 trend line fitting, and inspection of the displacement curve after filtering. However, these methods are subject to human error and unsuitable for automating the process. This study used a deep learning approach to determine the high-pass filter frequency. We used the Mel-spectrogram for feature extraction and mixup technique to overcome the lack of data. We selected convolutional neural network (CNN) models such as ResNet, DenseNet, and EfficientNet for transfer learning. Additionally, we chose ViT and DeiT for transformer-based models. The results showed that ResNet had the highest performance with R2 (the coefficient of determination) at 0.977 and the lowest mean absolute error (MAE) and RMSE (root mean square error) at 0.006 and 0.074, respectively. When applied to a seismic event and compared to the traditional methods, the determination of the high-pass filter frequency through the deep learning method showed a difference of 0.1 Hz, which demonstrates that it can be used as a replacement for traditional methods. We anticipate that this study will pave the way for automating ground motion processing, which could be applied to the system to handle large amounts of data efficiently.
This study aims to developing a method for estimating pharmaceutical compounds within a monolith column using high-performance liquid chromatography (HPLC). The monolithic column was prepared using copolymerization of glycidyl methacrylate, co-ethylene dimethacrylate, and co-acrylic acid inside a borosilicate tube of specific dimensions a 60 mm borosilicate tube length with 1.5 mm and 3.5 mm inner and outer diameters, respectively. A UV Ultra violet source with a wavelength of 365 nm was used, and the polymerization process involved mixing glycidyl methacrylate, acrylic acid, ethylene dimethacrylate as a binder, and 2,2-dimethoxy-2-phenyl acetate phenone as an initiator in suitable solvents consisting of ethanol and 1-hexanol. The polymerization process formed the monolith column after 4 minutes, and subsequently, the epoxy groups were altered to diol groups using 0.2 M hydrochloric acid HCl, which were pumped through the column for 3 hours at a flow rate of 10 µL·min-1. Various techniques, such as Scanning Electron Microscope SEM, Brunauer-Emmett-Teller BET, Fourier-transform infrared spectroscopy FT-IR and HNMR, were utilized to characterize and confirm the structure of the monolith. The prepared monolith was employed to estimate and identify the pharmaceutical compound of warfarin using high-performance liquid chromatography HPLC. The analytical curve of warfarin was linear in the range of 3 to 100 ㎍·mL-1 with an r2 value of 0.999. The detection and quantification limits were 0.932 and 2.788 ㎍·mL-1, respectively. The molar absorptivity and Sandells sensitivity were 2.99138 × 106 L·mol-1·cm-1 and 103.1 × 10-3 ㎍·cm-2, respectively.
Aljawhara H. Almuqrin;M.I. Sayyed;Ashok Kumar;U. Rilwan
Nuclear Engineering and Technology
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v.56
no.7
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pp.2842-2849
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2024
The amorphous glasses containing PbO, ZnO, MgO, and B2O3 have been fabricated using the melt quenching technique. The structural properties have been analysed using the Fourier-transform infrared (FTIR) and Raman spectroscopy. Derivative of Absorption Spectra Fitting (DASF) method have been used to estimate the band gap energy from the UV-Vis absorption data which decreases from 3.02 eV to 2.66 eV with increasing the concentration of the PbO.The four glass samples 0.284 and 0.826 MeV showed unique variations in terms of gamma attenuation ability. LZMB4 glass sample proved to be the mist effective in terms of shielding of gamma radiation as it requires little distance compared to LZMB3, LZMB2 and LZMB1 to attenuate. RPE revealed a raise with increase in the thickness of the material and reduces as the energy raises. TF is superior in LZMB1 compared to LZMB2, LZMB3 and LZMB4, confirming that, LZMB4 will attenuate better. The ZEff of the materials was seen falling as the energy increases, confirming that the linear attenuation coefficient of the glass materials decreases when the energy is increased. The results confirmed that, glass material LZMB4 is the best option especially for gamma radiation shielding applications compared to LZMB3, followed by LZMB2, then LZMB1.
In this study, we demonstrate compact mode-locked laser operations using three different kinds of Yb3+-doped potassium double tungstate laser crystals, Yb:KGdW, Yb:KYW and Yb:KLuW, operating near 1040 nm at a repetition rate of 405 MHz. We utilized a semiconductor saturable absorber mirror as a mode locker, successfully maintaining mode-locked states for several hours without any Q-switching instabilities for all types of laser crystals. Notably, the Yb:KGdW mode-locked laser produces the shortest pulse with a duration of 108 fs, delivering 125 mW of output power. Additionally, we conducted a numerical analysis by solving the Haus master equation, which incorporates the effect of group delay dispersion and self-phase modulation, using the standard split-step Fourier method.
Time-series data of Normal Difference Vegetation Index (NDVI) obtained by the Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) satellite imagery gives a waveform that reveals the characteristics of the phenology. The waveform can be decomposed into harmonics of various periods by the Fourier transformation. The resulting $n^{th}$ harmonics represent the amount of NDVI change in a period of a year divided by n. The values of each harmonics or their relative relation have been used to classify the vegetation species and to build a vegetation map. Here, we propose a method to estimate the annual amount of carbon absorbed on the forest from the $1^{st}$ harmonic NDVI value. The $1^{st}$ harmonic value represents the amount of growth of the leaves. By the allometric equation of trees, the growth of leaves can be considered to be proportional to the total amount of carbon absorption. We compared the $1^{st}$ harmonic NDVI values of the 6220 sample points with the reference data of the carbon absorption obtained by the field survey in the forest of South Korea. The $1^{st}$ harmonic values were roughly proportional to the amount of carbon absorption irrespective of the species and ages of the vegetation. The resulting proportionality constant between the carbon absorption and the $1^{st}$ harmonic value was 236 tCO2/5.29ha/year. The total amount of carbon dioxide absorption in the forest of South Korea over the last ten years has been estimated to be about 56 million ton, and this coincides with the previous reports obtained by other methods. Considering that the amount of the carbon absorption becomes a kind of currency like carbon credit, our method is very useful due to its generality.
In this paper, a $ZnO/SiO_2$ nano-composite was prepared by a simple chemical method at room temperature. For the synthesis of ZnO nanoparticles (NPs), a sonochemical method was used, and $SiO_2$ NPs were prepared by precipitation method. The formation of $ZnO/SiO_2$ NCs was characterized by X-ray diffractometer (XRD) and confirmed by field-emission scanning electron microscopy (FE-SEM) and Fourier transform infra-red spectroscopy(FT-IR). The photocatalytic properties of $ZnO/SiO_2$ NCs formed at different concentrations of $SiO_2$ were evaluated by rhodamine-B dye. It was confirmed that increasing $SiO_2$ concentration resulted in an increase in the photocatalytic property. In addition, the antibacterial activity of $ZnO/SiO_2$ NCs was conducted against Escherichia coli (E. coli) and Staphylococcus aureus (S. aureus). As a result, the antibacterial activities of E.coli and S. aureus were increased in the presence of thick SiO NPs layer.
Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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v.2
no.3
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pp.209-216
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2014
One of the widely used NDT(Non-destructive techniques) is the ultrasonic pulse velocity (USPV) method, which determines the travel time of the ultrasonic pulse through the tested materials and most studies were focused on the results expressed in time domain. However, the signal of ultrasonic pulse in time domain can be transformed into frequency domain, through Fast fourier transform(FFT) to give more useful informations. This paper shows a comparison of changes in the pulse velocity and frequency domain signals of concrete for various load histories using lightweight fine aggregates. The strength prediction equation for normal concrete using USPV cannot be used to estimate lightweight fine aggregate concrete strength. The signals in frequency domain of ultrasonic pulse of lightweight fine aggregate concrete does not show any significant difference comparing with those of normal concrete. The increases in stress levels of concrete change the pulse velocities and maximum frequencies, however the apparent relationship between themselves can not be found in this experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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