Practical ambient excitations of engineering structures usually do not comply with the stationary-white-noise assumption in traditional operational modal analysis methods due to heavy traffic, wind guests, and other disturbances. In order to eliminate spurious modes induced by non-white noise inputs, the improved stochastic subspace identification based on a delay index is proposed in this paper for a representative kind of stationary non-white noise ambient excitations, which have nonzero autocorrelation values near the vertical axis. It relaxes the stationary-white-noise assumption of inputs by avoiding corresponding unqualified elements in the Hankel matrix. Details of the improved stochastic subspace identification algorithms and determination of the delay index are discussed. Numerical simulations on a four-story frame and laboratory vibration experiments on a simply supported beam have demonstrated the accuracy and reliability of the proposed method in eliminating spurious modes under non-white noise ambient excitations.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.11
no.3
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pp.15-19
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2006
In shallow water active sonar environment, reverberation which is a non-white noise is one of the main source of performance degradation of target detection. In this case, the received signal is whitened before applying matched filter known as an optimum filter in the presence of white noise. However implementation of this method is very difficult because of the non-stationary characteristic of reverberation. Traditionally reverberation is assumed local stationary. In this paper, we estimate a range of stationary of reverberation signal, and then propose a pre-whitening method which improve the performance of pre-whitening block normalized matched filter in presence of non-white reverberation noise. Proposed whitener shows better whitening performance than traditional whitener because it use later as well as before reverberation of target signal. To evaluate performance of the proposed whitener, an actual measurement data sampled at the East-Sea is used for computer simulation. The target detector with new whitener is shown better performance than detector with traditional whitener.
This study is to determine the significant effect of white and pink noise on brain. The brain synchronization has been analyzed under the condition of non-noise, white nose and pink noise(male 10, female 10, mean age $23.3{\pm}2.14$). As a result of analysis, pink noise stimulus, alpha, low beta band, and high beta band were significantly decreased than non-noise and white noise. In addition, these brain response pattern significantly increased at frontal lobe and temporal lobe, and dominated on the right hemisphere. This result is considered to be useful of sound design in driving quality of human life on the basis of neuroscience.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.29
no.2
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pp.60-65
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1992
The roll response of a ship to random beam seas is investigated in terms of the threshold crossing process. The non-white excitation process is modeled as an equivalent white-noise one based on the assumption that the upcrossing properties of the response can be approximately replaced by the excitation with a white noise process with a suitable intensity. Then the non-linear damping is reinstated. The reinstated equation of motion with the equivalent white-noise intensity is solved using the equivalent non-linear method to get the desired probability density function. The proposed scheme is tested extensively with varing coefficients.
In this paper, we study the Yeh convolution of white noise functionals. We first introduce the notion of Yeh convolution of test white noise functionals and prove a dual property of the Yeh convolution. By applying the dual object of the Yeh convolution, we study the Yeh convolution of generalized white noise functionals, which is a non-trivial extension. Finally, we study relations between the Yeh convolution and Fourier-Gauss, Fourier-Mehler transform.
Di Paola, Mario;Pirrotta, Antonina;Zingales, Massimiliano
Structural Engineering and Mechanics
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v.28
no.4
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pp.373-386
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2008
In this study stochastic analysis of non-linear dynamical systems under ${\alpha}$-stable, multiplicative white noise has been conducted. The analysis has dealt with a special class of ${\alpha}$-stable stochastic processes namely sub-Gaussian white noises. In this setting the governing equation either of the probability density function or of the characteristic function of the dynamical response may be obtained considering the dynamical system forced by a Gaussian white noise with an uncertain factor with ${\alpha}/2$- stable distribution. This consideration yields the probability density function or the characteristic function of the response by means of a simple integral involving the probability density function of the system under Gaussian white noise and the probability density function of the ${\alpha}/2$-stable random parameter. Some numerical applications have been reported assessing the reliability of the proposed formulation. Moreover a proper way to perform digital simulation of the sub-Gaussian ${\alpha}$-stable random process preventing dynamical systems from numerical overflows has been reported and discussed in detail.
Objective: This study aimed to investigate the effect of white noise on dynamic balance in patients with stroke during walking. Method: Nineteen patients with chronic stroke (age: 61.2±9.8 years, height: 164.4±7.4 cm, weight: 61.1±9.4 kg, paretic side (R/L): 11/8, duration: 11.6±4.9 years) were included as study participants. Auditory stimulus used white noise, and all participants listened for 40 minutes mixing six types of natural sounds with random sounds. The dynamic balancing ability was evaluated while all participants walked before and after listening to white noise. The variables were the center of pressure (CoP), the center of mass (CoM), CoP-CoM inclined angle. Results: There is a significant increase in the antero-posterior (A-P) CoP range, A-P inclination angle, and gait speed on the paretic and non-paretic sides following white noise intervention (p<.05). Conclusion: Our findings confirmed the positive effect of using white noise as auditory stimulus through a more objective and quantitative assessment using CoP-CoM inclination angle as an evaluation indicator for assessing dynamic balance in patients with chronic stroke. The A-P and M-L inclination angle can be employed as a useful indicator for evaluating other exercise programs and intervention methods for functional enhancement of patients with chronic stroke in terms of their effects on dynamic balance and effectiveness.
When modeling a sensor system mathematically, we assume that the sensor noise is Gaussian and white to simplify the model. If this assumption fails, the performance of the sensor model-based controller or estimator degrades due to incorrect modeling. In practice, non-Gaussian or non-white noise sources often arise in many digital sensor systems. Additionally, the noise parameters of the sensor model are not known in advance without additional noise statistical information. Moreover, disturbances or high nonlinearities often cause unknown sensor modeling errors. To estimate the uncertain noise and model parameters of a sensor system, this paper proposes an iterative batch calibration method using data-driven machine learning. Our simulation results validate the calibration performance of the proposed approach.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.13
no.4
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pp.499-506
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2012
In this paper, a dynamic modeling for the velocity and position information of a single frequency stand-alone GPS(Global Positioning System) receiver is described. In static condition, the position error dynamic model is identified as a first/second order transfer function, and the velocity error model is identified as a band-limited Gaussian white noise via non-parametric method of a PSD(Power Spectrum Density) estimation in continuous time domain. A Kalman filter is proposed considering both correlated/white measurements noise based on identified GPS error model. The performance of the proposed Kalman filtering method is verified via numerical simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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