Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.27
no.1
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pp.20-27
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2017
This study investigated the problems in current practice of drive-train resonance analysis procedure and suggested solutions. The first problem is the resonance occurrence at the un-identified resonance point by the current practice, as for a solution the force spectrum analysis for each critical force transmitting component was suggested. The second one is the inaccurate estimation of potential resonance point in eigenfrequency analysis because of the non-consideration about the eigenfrequency dependency on rotor-speed, the fine linearization at each rotor speed point all over operational range was proposed to account for the affection. Lastly the insufficient time for resonance activation under run-up simulation condition was recognized as a problem in resonance load increasing analysis, as an alternative, steady state condition was suggested to estimate the maximum load increasing level.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.3
no.1
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pp.15-21
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2008
The high peak to average power ratio (PAPR) of OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) system introduces inevitable non-linear distortion in the transmission due to the amplifier non-linear property. This causes both in-band distortion and out of band spectrum re-growth. In this paper we tried to compensate the problem by using polynomial based pre-distortion. Estimation of both the non-linear and inverse non-linear polynomial is achieved using the Least Square Error (LSE) method. Using these parameters closed form pre-distorter can be easily created. We also used the 'partial peak cancellation and clipping' method to remove the high peak present in the non constant amplitude of the OFDM signal responsible to drive the amplifier in near saturation region for better performance of the system
The wind-induced dynamic response of large-span flexible structures includes two important components-background response and resonant response. However, it is difficult to separate the two components in time-domain. To solve the problem, a relational expression of wavelet packet coefficients and power spectrum is derived based on the principles of digital signal processing and the theories of wavelet packet analysis. Further, a new approach is proposed for separation of the background response from the resonant response. Then a numerical example of frequency detection is provided to test the accuracy and the spectral resolution of the proposed approach. In the engineering example, the approach is applied to compute the power spectra of the wind-induced response of a large-span roof structure, and the accuracy of spectral estimation for stochastic signals is verified. The numerical results indicate that the proposed approach is efficient and accurate with high spectral resolution, so it is applicable for power spectral computation of various response signals of structures induced by the wind. Moreover, the background and the resonant response time histories are separated successfully using the proposed approach, which is sufficiently proved by detailed verifications. Therefore, the proposed approach is a powerful tool for the verification of the existing frequency-domain formulations.
In this paper, wind induced aerodynamic loads on a standard tall building have been evaluated through large-eddy simulation (LES) technique. The flow parameters of an open terrain were recorded from the downstream of an empty boundary layer wind tunnel (BLWT) and used to prescribe the transient inlet boundary of the LES simulations. Three different numerically generated inflow boundary conditions have been investigated to assess their suitability for LES. A high frequency pressure integration (HFPI) approach has been employed to obtain the wind load. A total of 280 pressure monitoring points have been systematically distributed on the surfaces of the LES model building. Similar BLWT experiments were also done to validate the numerical results. In addition, the effects of adjacent buildings were studied. Among the three wind field generation methods (synthetic, Simirnov's, and Lund's recycling method), LES with perturbation from the synthetic random flow approach showed better agreement with the BLWT data. In general, LES predicted peak wind loads comparable with the BLWT data, with a maximum difference of 15% and an average difference of 5%, for an isolated building case and however higher estimation errors were observed for cases where adjacent buildings were placed in the vicinity of the study building.
The accurate estimation of the buffeting response of a bridge pylon is related to the quality of the bridge construction. To evaluate the influence of wind field characteristics on the buffeting response of a pylon in a trumpet-shaped mountain pass, this paper deduced a multimodal coupled buffeting frequency domain calculation method for a variable-section bridge tower under the twisted wind profile condition based on quasi-steady theory. Through the long-term measurement of the wind field of the trumpet-shaped mountain pass, the wind characteristics were studied systematically. The effects of the wind characteristics, wind yaw angles, mean wind speeds, and wind profiles on the buffeting response were discussed. The results show that the mean wind characteristics are affected by the terrain and that the wind profile is severely twisted. The optimal fit distribution of the monthly and annual maximum wind speeds is the log-logistic distribution, and the generalized extreme value I distribution may underestimate the return wind speed. The design wind characteristics will overestimate the buffeting response of the pylon. The buffeting response of the pylon is obviously affected by the wind yaw angle and mean wind speed. To accurately estimate the buffeting response of the pylon in an actual construction, it is necessary to consider the twisted effect of the wind profile.
It is known that the roughness is one of the most important metrics in assessing the sound quality. In this study, a new roughness model is suggested by combing the previous auditory filter model and several signal processing methods for the enhancement of calculation efficiency and accuracy. For testing the usefulness of the present model, the predicted responses are compared with the experimental data and it is observed that they are in good agreements. Also, it is found that the previous models have limitations to search frequency components mainly contributed to overall roughness. By modifying the correlation criteria of the present model, the revised model for the proper estimation of roughness-contributed components is embedded.
This study describes a modified preemphasis formula, what we call energy-dependent preemphasis(EDP). This uses the normalized short-term energy of speech signal, with the assumption that the source characteristics of the glottal pulses and the radiation characteristics of the lips are approximately proportional to the energy of speech signal. Using this method, speech analyses, such as AR spectrum estimation, formant detection, are performed for nonstationary starting parts of 5 Korean single vowels. The results are compared with the conventional two preemphasis methods. We found that the proposed preemphasis gave enhanced spectral shapes and more accurate formant frequencies and avoided overlapping phenomenon of adjacent two formants.
The amino acid composition of a protein provides basic information for solving many problems in bioinformatics. We propose a new method that uses biologically relevant similarity between amino acids to determine the amino acid composition, where the BOLOSUM matrix is exploited to define a similarity measure between amino acids. Futhermore, to extract more information from a protein sequence than conventional methods for determining amino acid composition, we exploit the concepts of spectral analysis of signals such as radar and speech signals-the concepts of time-dependent analysis, time resolution, and frequency resolution. The proposed method was applied to predict subcellular localization of proteins, and showed significantly improved performance over previous methods for amino acid composition estimation.
EEG signal is analyzed by two methods, analysis by visual inspection of EEG recording sheets and analysis by quantative method. Generally visual inspection method is used in the clinical field. But this method has its limitation because EEG signal is random signal. Therefore it is necessary to analyze EEG signals quantatively to obtain more precise and objective information of neural and brain. In this paper, power spectrum of EEG signal was estimated by AR(AutoRegressive) model in the frequency domain. This process is useful as a preprocessing stage for tomographic brain mapping (TBM) at each frequency, band. As a method for estimating power spectral density of EEG signals, periodogram method, autocorrelation method. covariance method, modified covariance method, and Burg method are tested in this paper.
Standard methods estimating the power spectral density(PSD) from an irregularly sampled cardiac event series require deriving a new evenly-spaced signal applicable to those methods. To avoid that requirement, in this study, the power spectrum of heart rate variability was estimated by Lomb-Scargle's algorithm, which is a means of obtaining PSD estimates directly from irregularly sampled timeseries observed in astronomy. To assess the performance of Lomb-Scargle algorithm in the power spectral analysis of heart rate variability, it was applied to various cardiac event series derived through integral pulse frequency modulation model(IPFM) simulation and from real ECG signals, and the resultant power spectra was compared with those obtained by a conventional method based on the FFT. In result, it is concluded that Lomb-Scargle's periodogram is very effective in the power spectral analysis of heart rate variability, especially in the presence of arrhythmia and/or dropouts of cardiac events.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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