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.
비백색잡음(non-white noise)인 잔향(reverberation)이 신호탐지(signal detection)의 주 방해신호인 천해 능동소나(active sonar) 환경에서의 표적탐지는 선백색화기(pre-whitener)를 사용하여 수신신호를 백색화한 후 백색잡음에서 최적 탐지기(optimum detector)인 정합필터를 사용한다. 그러나 이 방법은 잔향이 비정상(non-stationary) 특성을 가지기 때문에 구현이 매우 힘들다. 기존의 연구에 따르면 이러한 잔향은 지역적 정상상태(local stationary).라고 가정할 수 있다. 본 논문에서는 먼저 잔향신호의 지역적 정상상태의 범위를 추정(estimation)하고, 이 추정을 바탕으로 비백색 잔향신호 환경에서 선백색화 블록 정규화 정합필터(pre-whitening block normalized matched filter)의 성능을 개선할 수 있는 선백색화 기법을 제안하였다. 제안된 잔향신호의 백색화 기법은 표적신호 전 후의 잔향신호를 사용하여 처리블록(processing block)을 백색화하기 때문에 기존의 백색화 기법보다 우수한 성능을 보였다. 제안된 백색화 기법을 이용한 탐지기의 성능을 평가하기 위해 우리나라 인근해역에서 실측된 데이터를 이용하여 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과 제안된 기법을 사용한 탐지기는 기존의 백색화 기법을 사용한 탐지기보다 우수한 탐지선응을 보였다.
본 연구는 화이트 노이즈와 핑크노이즈가 뇌에 미치는 영향을 증명하기 위해 확률 공명(stochastic resonance, SR) 현상으로 확인하고자 한다. 피실험자 20명(여 10, 평균나이 $23.3{\pm}2.14$)을 대상으로 각각 노이즈 청각 자극을 제시하고 뇌파를 측정했으며, 주파수 분석을 통해 뇌 활성도를 확인했다. 분석결과, 레퍼런스, 화이트 노이즈 보다 핑크 노이즈 자극 시 alpha, low beta 대역이 증가하고, high beta 대역이 감소했다. 또한 전두엽과 측두엽 지점에서 유의하게 증가했으며, 뇌 활성도가 우반구에서 유의하게 우세한 패턴을 확인했다. 이 결과는 노이즈의 새로운 긍정적인 활용성 모색과 청각영역에 관한 뇌신경과학분야의 기초 연구로써 활용 가능할 것으로 사료된다.
불규칙 해상에서 횡파중 선체의 횡요 운동 응답을 threshold crossing 과정의 관점에서 연구하였다. 비 백색 잡음 기진력은 응답의 crossing 성질이 유지되는 크기의 백색 잡음 기진력으로 대치할 수 있다는 가정하에 등가의 백색 잡음 기 진력으로 모델링 하였고 원래의 비선형 감쇄 함수를 복원하였다. 등가의 백색 잡음 기진력을 가지고 복원된 운동방정식으로부터 결합 확률 밀도 함수를 얻기 위해 등가 비선형화법(equivalent non-linearization method)을 사용하였다. 제시된 방법을 각종 계수들의 값을 변화시키면서 예측하고 이를 다른 논문의 결과와 비교하였다.
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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제28권4호
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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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제13권4호
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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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