구조물의 동적해석은 크게 시간영역과 주파수영역해석으로 나눌 수 있다. 시간영역해석은 직접적분법과 모드중첩법 등을 사용하며 주파수영역해석은 DFT법을 적용하고 있다. 일반적으로 DFT법은 주기함수에 대한 응답을 산정할 경우 효과적인 해석방법이지만 비주기함수인 경우 정확한 해석결과를 얻을 수 없어 주기를 크게 하거나 응답을 수정하여 해의 정확성을 향상시키고 있다. 따라서 본 연구는 비주기함수인 이동하중을 받는 구조물에 대해 시간영역과 주파수영역에서 동적응답을 산정하였다. 그 결과 구조물의 자유진동주기를 크게 하거나 응답을 수정하여 DFT법을 적용한다면 주파수영역에서도 충분히 정확한 해석결과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
A fundamental study for developing a system of fault diagnosis of a pump is performed by using neural network. The acoustic signals were obtained and converted to frequency domain for normal products and artificially deformed products. The signals were obtained in various driving frequencies in order to obtain many types of data from a limited number of pumps. The acoustic data in frequency domain were managed to multiples of real driving frequency with the aim of easy comparison. The neural network model used in this study was 3-layer type composed of input, hidden, and output layer. The normalized amplitudes at the multiples of real driving frequency were chosen as units of input layer, Various sets of teach signals made from original data by eliminating some random cases were used in the training. The average errors were approximately proportional to the number of untaught data. The results showed neural network trained by acoustic signals can be used as a simple method far a detection of machine malfunction or fault diagnosis.
Fast Fourier Transformation is employed to convert the head variation of a pipeline in the time domain to the amplitude of the frequency domain. Applying method of characteristics to a pipeline provides a significant frequency range for a surge introduced from the valve modulation. Inverse Fast Fourier Transformation and a Finite Impulse Response Filter can be used to remove any possible noise existing from the significant frequency range of an unsteady condition. A filtered signal shows higher potential for the inverse calculation of leakage detection than the noise-added signal does. The respective performances of Inverse Fast Fourier Transformation and a Finite Impulse Response Filter are compared in terms of leakage detection capability. Characteristics of the frequency range for multiple leakages were investigated to validate the effectiveness of the noise control method in the frequency domain.
A fundamental study for developing a system of fault diagnosis of a pump is performed by using neural network. The acoustic signals were obtained and converted to frequency domain for normal products and artificially deformed products. The signals were obtained in various driving frequencies in order to obtain many types of data from a limited number of pumps. The acoustic data in frequency domain were managed to multiples of real driving frequency with the aim of easy comparison. The neural network model used in this study was 3-layer type composed of input, hidden, and output layer. The normalized amplitudes at the multiples of real driving frequency were chosen as units of input layer. Various sets of teach signals made from original data by eliminating some random cases were used in the training. The average errors were approximately proportional to the number of untaught data. The results showed neural network trained by acoustic signals can be used as a simple method for a detection of machine malfuction or fault diagnosis.
In the speech analysis, to estimate formant center frequencies exactly is very important. If we know formant frequencies, we can expect which pronunciation is uttered. Generally, the magnitude of first formant frequency in voiced speech is 10dB more than other formant frequency. So, the shape of voice signal in time domain is affected by mainly first formant. Therefore we can get first formant frequency roughly by using ZCR(Zero Cross Rate). In this paper, we proposed the improvement method to get first formant frequency by using ZCR. We did autocorrelation before getting ZCR. This procedure makes voice signal smooth so, first formant in voice signal is emphasized. As a result of this method, we got more exact ZCR and first formant frequency. Conventional method of formant estimate is done in frequency domain but proposed method is done in time domain. So, this is very simple.
We implement the foveation and frequency sensitivity feature of human visual system in discrete cosine transform (DCT) domain. Resolution of human visual perception decays as distance from the eye-focused point, known as foveation property, and the middle frequency components give most pleasant image quality to human than the low and high frequency components, which is the frequency sensitivity property of human visual system. For satisfying the foveation property, we enhanced the local contrast at the focused regions and smoothed local contrast at the non-focused regions in the DCT domain without bringing the blocking and ringing artifacts. Moreover, the energies at each DCT frequency components is modified with various degree to fulfill the frequency sensitivity property. The proposed method is verified by the subjective and objective evaluations that it can the improve the human perceptual visual quality.
주파수 영역 등화 기법은 다중 반송파 시스템의 대표적 특정으로 단일 탭의 채널 등화로 인한 낮은 구현 복잡도의 장점을 갖는다. SC-FDE (single carrier frequency domain equalization) 시스템은 단일 반송파 시스템에서 주파수 영역 등화 기법을 채택하고, 지연 확산에 대한 강점을 갖기 위해 CP(cyclic prefix)를 포함한 형태의 구조를 갖는다. 단일 반송파 시스템에서 동기 및 등화기를 거친 후 잔존하는, 공통 위상 오프셋 성분을 제거해야만 한다. 공통 위상 오프셋 성분은 송수신기 간 반송파 주파수 생성 시 발생하는 성분이기 때문에 이 오프셋이 큰 경우 성능 열화의 원인이 된다. 본 논문에서는 SC-FDE 시스템에서 공통 위상 오프셋 성분을 주파수 영역에서 보정하는 기법을 제안하였다. 동기 획득 및 등화를 위한 훈련 신호는 자기 상관관계 특성이 우수한 CAZAC (constant amplitude zero autocorrelation code) 시퀀스를 채택하였다. 제안한 공통 위상 오프셋 추적 성능은 컴퓨터 모의실험을 통해 평균 제곱 오차 (mean square error, MSE) 성능을 통해 확인하였고, 그 성능이 시간 영역에서 보정하는 것과 유사한 MSE 성능을 갖는 것을 확인하였다.
현재 일반적으로 사용되는 Time Domain Sampling(아래 TDS) 방식의 SAW Device는 빠른 Data 처리를 할 수 있지만 그만큼의 빠른 sampling 속도를 요구하기 때문에 고속의 AD 컨버터가 필요하다. 이 고속의 AD 컨버터는 고가의 장비로 Device 제작에 부담이 되는 실정이다. 반면에 Frequency Domain Sampling(아래 FDS) 방식으로 구현된 SAW Device는 고속의 sampling을 요구하지 않기 때문에 고가의 고속 AD 컨버터가 필요하지 않다. 이렇게 느린 sampling 속도는 상대적으로 고속의 processing을 요구하게 되는데 이는 저가의 Embedded System만으로도 구현이 가능하기 때문에 가격대비 성능에서 효율이 훨씬 높다고 할 수 있다. 그럼에도 FDS 방식의 SAW sensor를 제작하는 것이 까다롭기 때문에 현재 구현된 FDS 방식의 SAW Device는 매우 드문 실정이다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 기존의 TDS용 SAW sensor를 그대로 이용한 FDS 방식의 SAW Device에 대해 설계 및 구현한다.
현재 일반적으로 사용되는 Time Domain Sampling(아래 TDS) 방식의 SAW Device는 빠른 Data 처리를 할 수 있지만 그만큼의 빠른 sampling 속도를 요구하기 때문에 고속의 AD 컨버터가 필요하다. 이 고속의 AD 컨버터는 고가의 장비로 Device 제작에 부담이 되는 실정이다. 반면에 Frequency Domain Sampling(아래 FDS) 방식으로 구현된 SAW Device는 고속의 sampling을 요구하지 않기 때문에 고가의 고속 AD 컨버터가 필요하지 않다. 이렇게 느린 sampling 속도는 상대적으로 고속의 processing을 요구하게 되는데 이는 저가의 Embedded System만으로도 구현이 가능하기 때문에 가격대비 성능에서 효율이 훨씬 높다고 할 수 있다. 그럼에도 FDS 방식의 SAW sensor를 제작하는 것이 까다롭기 때문에 현재 구현된 FDS 방식의 SAW Device는 매우 드문 실정이다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 기존의 TDS용 SAW sensor를 그대로 이용한 FDS 방식의 SAW Device에 대해 설계 및 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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