A computer simulation was performed to distinguish quantitatively a color reaction in a urine analysis systems by using the spectral power distribution of LEDs, the spectral reflectance of a urine strip, and the spectral sensitivity of photodiode. The CIE tristimulus values and CIE chromaticity coordinates ware modified to be conformable with real color reactions in a urine strips. Results on color simulation showed a of real color in comparison with those obtained by Colorimeter CM2C(Color Savvy).
초광대역 통신은 전 주파수 대역에 걸쳐 스펙트럼이 존재하는 광대역 신호를 이용하는 방식이다. 이 신호의 스펙트럼은 마치 기저 대역 잡음과 유사한 형태로 존재하고 그 전력 또한 매우 낮게 구성할 수 있으므로, 타 통신 시스템에 간섭을 주지 않고 통신을 가능하게 한다. 따라서 본 논문에서는 평균값이 0이고 대칭성을 갖는 레일리 모노펄스 Antipodal 방식을 처음으로 적용하였다. 확률 과정에 의한 전력 스펙트럼을 분석한 결과, 기존의 펄스 위치 변조에서 발생되는 불연속 스펙트럼을 완전히 제거하여 스펙트럼의 억압도를 높이고, 오류 확률 및 전송 속도 면에서도 유리함을 보였다.
Turbulence is a crucial component of dynamics of astrophysical fluids dynamics, including those of ISM, clusters of galaxies and circumstellar regions. Doppler shifted spectral lines provide a unique source of information on turbulent velocities. We discuss Velocity-Channel Analysis (VCA) and its offspring Velocity Coordinate Spectrum (VCS) that are based on the analytical description of the spectral line statistics. Those techniques are well suited for studies of supersonic turbulence. We stress that a great advantage of VCS is that it does not necessary require good spatial resolution. Addressing the studies of mildly supersonic and subsonic turbulence we discuss the criterion that allows to determine whether Velocity Centroids are dominated by density or velocity. We briefly discuss ways of going beyond power spectra by using of higher order correlations as well as genus analysis. We outline the relation between Spectral Correlation Functions and the statistics available through VCA and VCS.
본 논문에서는 자기회귀모델을 이용한 심박변동의 파워스펙트럼해석에서 복잡한 계산과정을 수행하지 않으면서 심박변동의 특성을 반영한 간단한 모델차수법을 제안하였다. 자기회귀모델을 이용한 심박변동의 단구간 시계열에 대한 파워스펙트럼해석은 모델차수에 따라 스펙트럼 추정의 분해능이 변화한다. 제안한 모델차수법과 기존의 AIC와 고정차수법에 대하여 비교실험을 하였다. 실험결과, AIC 보다 계산과정이 매우 간단해졌으며 낮은 분해능의 문제를 해결하였고 고정차수의 단점인 시계열의 특성에 대응한 모델차수를 선택 할 수 있었다. 또한 제안된 방법으로 파워스펙트럼말도를 추정한 결과 AIC에서 나타나는 낮은 분해능 문제 와 적은 시계열 개수에서 나타나는 고정차수에 의한 잡음성 파워성분 저l거 등이 가능함을 확인하였다.
This paper presents a structural health monitoring method of aircraft reciprocating engine using Principal Component Analysis (PCA) which analyzes vibration expressed by Averaged Normalized Power Spectral Density (ANPSD). Because ANPSD of the rotating shaft is sensitive to the rotating speed, this paper proposes to use a post-processing method of ANPSD is used to reduce the sensitivity. The PCA extracts compressed information from the post-processed ANPSDs and the information means the difference between current and normal cases of the engine. The experimental results demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed method to detect abnormal cases of the engine.
Dynamic analysis of the electrical transmission system including transmission towers and cables is carried out by a general purpose structural analysis computer program for examining the wind-resistance of the system The spectral representation method is introduced to generate dynamic wind loads by using the Kaimal's spectrum and the measured wind velocities from wind tunnel tests, respectively. The numerical simulation results show that the responses in the case of the measured wind velocities is slightly larger than those in the case of the code.
Sleep is an essential process maintaining the life cycle of the human. In parallel with physiological, cognitive, subjective, and behavioral changes that take place during the sleep, there are remarkable changes in the electroencephalogram (EEG) that reflect the underlying electro-physiological activity of the brain. However, analyzing EEG and relating the results to clinical observations is often very hard due to the complexity and a huge data amount. In this article, I introduce several linear and non-linear tools, developed to analyze a huge time series data in many scientific researches, and apply them to EEG to characterize various sleep states. In particular, the spectral analysis, detrended fluctuation analysis (DFA), and synchrony analysis are administered to EEG recorded during nocturnal polysomnography (NPSG) processes and daytime multiple sleep latency tests (MSLT). I report that 1) sleep stages could be differentiated by the spectral analysis and the DFA ; 2) the gradual transition from Wake to Sleep during the sleep onset could be illustrated by the spectral analysis and the DFA ; 3) electrophysiological properties of narcolepsy could be characterized by the DFA ; 4) hypnic jerks (sleep starts) could be quantified by the synchrony analysis.
실시간 온라인 석탄 성상분석은 효율적인 석탄 화력발전소 운영을 위해 반드시 필요한 기술이다. 온라인 석탄 성상분석 기술 개발을 위해 다변량 분석기법을 사용하여 확산 반사방식을 통해 얻은 석탄의 근적외선 스펙트럼과 석탄 성상(%)[수분, 회분, 휘발분, 고정탄소, 탄소, 수소, 질소, 산소, 황], 발열량(kcal/kg)간의 관계를 조사하였다. 현재 석탄 화력발전소에서 사용하는 40여종의 석탄에서 얻은 근적외선 스펙트럼을 전처리[2차 미분, MSC(multiplicative scatter correction)]를 통해 물리적 영향을 최소화하여 석탄 성상과의 관계를 PLS(partial least squares regression), PCA(principal component analysis)의 chemometrics 기법을 이용하여 정량 분석하였다. 분석 결과 본 기법을 통해 근적외선 스펙트럼으로 석탄 성상 중 회분, 질소 그리고 황을 제외한 나머지 성분에 대해 분석이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 PC(PLS component)의 값을 이용하여 석탄의 종류를 구별한 다음, 다변량 통계기법을 사용하여 정량 분석한 결과, 전체 석탄을 이용해서 정량 분석한 결과에 비해 비교적 좋은 결과를 얻었다. 수분, 발열량이 실시간으로 분석 가능하여 보다 효율적인 석탄 화력발전소 운영이 가능할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 비정상적인 배경 잡음 환경에서 음성향상을 위한 신호의 스펙트럼 변이 (Spectral Deviation)을 적용한 Soft Decision 기반의 잡음전력 수정 기법을 제안한다. 기존의 Soft Decision 기반의 잡음전력 추정에 있어서 잡음신호의 정상성(Stationarity)을 가정한 스무딩 파라미터를 사용하여 잡음전력을 추정하고 갱신하였지만, 잡음신호의 주파수적인 특성이 상대적으로 빠르게 변하는 비정상적인 환경에서는 강인하지 못한 단점을 가지게 된다. 본 논문에서는 신호의 스펙트럼 변이를 추정하여 정상적인 잡음 환경과 비정상적인 잡음 환경에 따라 적응적으로 잡음전력을 추정하고 갱신하여 잡음신호에 의해 오염된 음성신호를 향상시킨다. 제안된 알고리즘은 다양한 배경 잡음 환경에서 객관적인 음질측정 방법인 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)에 의해서 평가되었으며, 기존의 Soft Decision 기반의 음성 향상 기법과 비교하여 보다 향상된 성능을 보여주었다.
This paper presents a statistical analysis method for the selection of electroencephalogram (EEG) electrode positions and spectral features to recognize emotion, where emotional valence and arousal are classified into three and two levels, respectively. Ten experiments for a subject were performed under three categorized IAPS (International Affective Picture System) pictures, i.e., high valence and high arousal, medium valence and low arousal, and low valence and high arousal. The electroencephalogram was recorded from 12 sites according to the international 10~20 system referenced to Cz. The statistical analysis approach using ANOVA with Tukey's HSD is employed to identify statistically significant EEG electrode positions and spectral features in the emotion recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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