• 제목/요약/키워드: Short-time Fourier 변환

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부분 푸리에 영역과 선형 시간-주파수 분포의 옮김 불변 특성 (Fractional Fourier Domains and the Shift-Invariance Characteristics of Linear Time-Frequency Distributions)

  • 두락루트피에;강현구;윤석호;이주미;권형문;최상원;송익호
    • 한국통신학회논문지
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    • 제30권11C호
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    • pp.1060-1067
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    • 2005
  • 시간 영역과 주파수 영역을 사이의 공간을 뜻하는 부분 푸리에 영역으로 (fractional Fourier domains) 선형 시간-주파수 분포의 옮김 불변 특성을 일반화한다. 다른 선형 사주파수 분포와 달리 짧은 시간 푸리에 변환은(short time Fourier transform: STFT) 부분 푸리에 영역에서 크기 (magnitude-wise) 옮김 불변을 지니는데, 이 짧은 시간 푸리에 변환을 쓰면 분포를 좀더 쉽게 해석할 수 있다. 특히, 부분 푸리에 영역에서 크기 옮김 불변인 선형 분포는 짧은 시간 푸리에 변환뿐이라는 것을 밝힌다.

유도 초음파 신호 분석을 위한 적응 단시간 푸리에 변환 (Adaptive Short-time Fourier Transform for Guided-wave Analysis)

  • 홍진철;선경호;김윤영
    • 한국소음진동공학회논문집
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    • 제15권3호
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    • pp.266-271
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    • 2005
  • Although time-frequency analysis is useful for dispersive wave analysis, conventional methods such as the short-time Fourier transform do not take the dispersion phenomenon into consideration in the tiling of the time-frequency domain. The objective of this paper is to develop an adaptive time-frequency analysis method whose time-frequency tiling is determined with the consideration of signal dispersion characteristics. To achieve the adaptive time-frequency tiling, each of time-frequency atoms is rotated in the time-frequency plane depending on the local wave dispersion. To carry out this adaptive time-frequency transform, dispersion characteristics hidden in a signal are first estimated by an iterative scheme. To examine the effectiveness of the present method, the flexural wave signals measured in a plate were analyzed.

유도 초음파 신호 분석을 위한 적응 단시간 푸리에 변환 (Adaptive Short-time Fourier Transform for Guided-wave Analysis)

  • 선경호;홍진철;김윤영
    • 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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    • 한국소음진동공학회 2004년도 추계학술대회논문집
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    • pp.606-610
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    • 2004
  • Although time-frequency analysis is useful for dispersive wave analysis, conventional methods such as the short-time Fourier transform do not take the dispersion phenomenon into consideration in the tiling of the time-frequency domain. The objective of this paper is to develop an adaptive time-frequency analysis method whose time-frequency tiling is determined with the consideration of signal dispersion characteristics. To achieve the adaptive time-frequency tiling, each of time-frequency atoms is rotated in the time-frequency plane depending on the local wave dispersion. To carry out this adaptive time-frequency transform, dispersion characteristics hidden in a signal are first estimated by an iterative scheme. To examine the effectiveness of the proposed method, the flexural wave signals measured in a plate were analyzed.

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열화된 SUS 316강의 시간-주파수 해석에 의한 비파괴평가 (Nondestructive Evaluation by Joint Time-Frequency Analysis of Degraded SUS 316 Steel)

  • 이건찬;오정환;남기우;이주석
    • 비파괴검사학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.270-276
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    • 1999
  • 지금까지 퓨리에 변환이 신호처리법으로 가장 널리 사용되고 있다. 그러나, 이 방법은 신호의 주파수성분이 시간에 대하여 어떻게 변화하는지를 표현하지 못한다. 따라서, 최근 이와 같이 비정상신호를 표현하지 못하는 퓨리에 변환의 단점을 보완하여, 신호의 시간과 주파수에 대한 정보를 동시에 표현할 수 있는 시간-주파수 해석법들이 개발되기 시작하였다. 본 연구에서는 인공열화된 SUS 316강의 초음파신호를 시간-주파수 해석법으로 분석하였다. 특히, 단시간 퓨리에 변화법과 위그너 빌 분포법을 이용하여 초음파 신호의 주파수 성분과 특성을 분석하였다.

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스펙트로그램을 이용한 CNN 음성인식 모델 (Speech Recognition Model Based on CNN using Spectrogram)

  • 정원석;이행우
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.685-692
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    • 2024
  • 본 논문에서는 명령어 음성신호의 인식 성능을 개선하기 위한 새로운 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 모델을 제안한다. 이 방법은 입력신호의 단구간 푸리에 변환(STFT: Short-Time Fourier Transform) 후 스펙트로그램 이미지를 구하고 CNN 모델을 이용한 지도학습을 통하여 명령어 인식 성능을 개선하였다. 입력신호를 단시간 구간별로 푸리에 변환한 다음 스펙트로그램 이미지를 구하고 CNN 딥러닝 모델을 이용하여 다중 분류 학습을 수행한다. 이는 시간영역 음성신호를 특성이 잘 표현되도록 주파수영역으로 변환하고 변환 파라미터에 대한 스펙트로그램 이미지를 이용하여 딥러닝 훈련을 수행함으로써 명령어를 효과적으로 분류한다. 본 연구에서 제안한 음성인식시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 심층학습 알고리즘을 이용하면 92.5%의 정확도를 얻을 수 있는 것으로 확인되었다.

단시간 푸리에 변환과 맥놀이를 이용한 강건한 결함 진단법 (Robust Damage Diagnostic Method Using Short Time Fourier Transform and Beating)

  • 이호철
    • 한국소음진동공학회논문집
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    • 제15권9호
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    • pp.1108-1117
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    • 2005
  • A robust damage detection method using short-time Fourier transform and beating phenomena is presented as an estimating tool of the healthiness of large structures. The present technique makes use of beating phenomena that manifest themselves when two signals of similar frequencies are added or subtracted. Unlike most existing methods based on vibration signals, the present approach does not require an analytic model for target structures. Furthermore, the main advantage of the proposed method compared to the competing diagnostic method using vibration data is its robustness. The proposed method is not affected by the amplitude of exciting signals and the location of exciting points. From a measuring view point. the location of sensing point have no influence on the performance of the present method. With a view to verifying the effectiveness of this method. a series of experiments are made and the results show its possibility as a robust damage diagnostic method.

국소 퓨리에 변환 기반 레이더 신호를 활용한 무호흡 검출 (Detection of Apnea Signal using UWB Radar based on Short-Time-Fourier-Transform)

  • 황채환;김수열;이덕우
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권7호
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    • pp.151-157
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    • 2019
  • 최근 비침투 또는 비접촉 방식을 활용한 호흡상태 관찰에 대한 관심이 높아지고 있다. 여러 가지 많은 생체신호들 중 호흡신호를 활용하여 건강상태를 점검하는 것은 비정상적인 건강 상태에 대한 신속한 대응을 가능하게 해 준다. 본 논문에서는 국소 퓨리에 변환을 활용한 실시간 무호흡 상태 검출에 대한 방법을 제시한다. 기존의 고속 퓨리에 변환을 활용한 신호해석과 달리, 본 논문에서는 국소 퓨리에 변환을 사용하여 짧은 신호 구간에서의 주파수 응답을 분석한다. 본 연구에서 호흡 신호는 비접촉 방식을 활용하였으며, 초광대역 레이더 모듈을 활용하여 신호를 획득하였다. 국소 퓨리에 변환을 활용하여 호흡 상태를 검출한 후, 검출 결과에 따라 호흡 상태에 대한 분류가 가능하다. 특히 국소 퓨리에 변환은 실시간으로 호흡 상태에 대한 주파수 분석이 가능하도록 하였다. 호흡신호에 잡음이 존재할 경우를 대비하여 적절한 필터링 알고리즘이 적용되었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 직관적으로 구현이 가능하고, 실질적으로 사람의 호흡상태에 대한 분석이 가능하도록 해준다. 제안한 방법을 검증하기 위해 호흡신호를 활용한 실험결과를 제시한다.

STFT를 이용한 로터리 압축기 크랭크 1회전 동안의 실시간 진동소음의 가시화 (The Visualization of Vibration and Noise of The Rotary Compressor during One Cycle of Crank Shaft by use of Short Time Fourier Transform)

  • 안세진;정의봉;박진형;황선웅
    • 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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    • 한국소음진동공학회 2002년도 추계학술대회논문집
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    • pp.428-433
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    • 2002
  • There have been many studies to visualize the vibration and noise of rotary compressor. Most of these studies assumed that the signal is stationary and the time-averaged signal is used for visualization. However, the noise and vibration signals generated during one cycle of crank shaft vary continuously. In this paper, the noise and vibration of rotary compressor which vary continuously are visualized by short time fourier transform method. The location of source and the transfer path of vibration and noise at arbitrary frequencies, which can not be visualized by averaged signal, can be visualized clearly.

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SFT를 이용한 로터리 압축기 크랭크 1회전 동안의 실시간 진동소음의 가시화 (The Visualization of Vibration and Noise of The Rotary Compressor during One Cycle of Crank Shaft by use of Short Time Fourier Transform)

  • Ahn, Se-Jin;Jeong, Weui-Bong;Park, Jean-Hyung;Hwang, Seon-Woong
    • 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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    • 한국소음진동공학회 2002년도 추계학술대회논문초록집
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    • pp.346.1-346
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    • 2002
  • There have been many studies to visualize the vibration and noise of rotary compressor. Most of these studies assumed that the signal is stationary and the time-averaged signal is used for visualization. However, the noise and vibration signals generated during one cycle of crank shaft vary continuously. In this paper, the noise and vibration of rotary compressor which vary continuously are visualized by short time fourier transform method. (omitted)

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이동 표적에 의한 도플러 신호의 시간-주파수 분석 (Time-Frequency Analysis of the Doppler Signals by Moving Targets)

  • 손중탁;이승훈;박길흠
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제8권2호
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    • pp.38-48
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    • 2005
  • Instantaneous frequency of doppler signals is used to get the information of the relative velocity and the miss distance between a missile and a corresponding target. In this paper, we have performed time-frequency analysis and instantaneous frequency estimation with Short Time Fourier Transform(STFT), Wigner Ville Distribution(WVD) and Continuous Wavelet Transform(CWT) about the doppler signals generated by moving targets. Performance evaluation was performed using simulated doppler signals generated by a single moving target and two moving targets. From the results of the time-frequency analysis, we found that WVD method was the most efficient instantaneous frequency estimator among the three methods. But in case of two moving targets, WVD method got cross talks and CWT method got oscillation when two doppler frequencies were close to each other.