Time-frequency representation reveals some useful information about instantaneous frequency, instantaneous bandwidth and boundary of each AM-FM component of a speech signal. In many cases, the instantaneous frequency of each component is not constant. The variability of instantaneous frequency causes degradation of resolution in time-frequency representation. This paper presents a method of adaptively adjusting the transform kernel for preventing degradation of resolution due to time-varying instantaneous frequency. The transform kernel is the form of frequency modulated function. The modulation function in the transform kernel is determined by the estimate of instantaneous frequency which is approximated by first order polynomial at each time instance. Also, the window function is modulated by the estimated instantaneous. frequency for mitigation of fringing. effect. In the proposed method, not only the transform kernel but also the shape and the length of. the window function are adaptively adjusted by the instantaneous frequency of a speech signal.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.2
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pp.268-275
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2008
In this paper, we introduce a new method for detecting and estimating faults on a power line using the time-frequency domain reflectometry system. The system rests upon time-frequency signal analysis and uses a chirp signal which is multiplied by Gaussian envelope. The chirp signal is used as a reference signal, and we can get the reflected signal from a fault on a wire. To detect and estimate faults, we analyze the reflected signal by Wigner time-frequency distribution function and normalized time-frequency cross correlation function. In this paper we design an optimal reference signal for power line and implement a system for estimating fault distance on a power line with the TFDR implemented by PXI equipments. This approach is verified by some experiments with HIV 2.25mm power lines.
The time-frequency domain reflectometry(TFDR) is well known to detect and locate a fault in a coaxial cable[3]. Traditional reflectometry methods have been achieved in either the time domain or frequency domain only. However, the time-frequency domain reflectometry utilizes time and frequency information of a reflected signal passed through a cable to detect and locate the fault. The purpose of this paper is to find appropriate time-frequency distribution function suitable for a TFDR system. Choosing the appropriate time-frequency distribution function implies one can detect the fault and estimate the location accurately. We consider and compare adequate time-frequency distribution function on the basis of experimental results.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.11a
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pp.459-462
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2000
In this paper, we propose the initial optimized structure of the Radial Basis Function Network which is more simple in the part of the structure and converges more faster than Neural Network with the analysis method using Time-Frequency Localization. When we construct the hidden node with the Radial Basis Function whose localization is similar with an approximation target function in the plane of the Time and Frequency, we make a good decision of the initial structure having an ability of approximation.
This research aims to develop an empirical model for simulation of time-varying frequency in earthquake ground motion so as to be used easily in engineering applications. Briefly, 10545 recordings of the Next Generation Attenuation (NGA) global database of accelerograms from shallow crustal earthquakes are selected and binned by magnitude, distance and site condition. Then the wavelet spectrum of each acceleration record is calculated by using one-dimensional continuous wavelet transform, and the frequencies corresponding to the maximum values of the wavelet spectrum at a series of sampling time, named predominant frequencies, are extracted to analyze the variation of frequency content of seismic ground motions in time. And the time-variation of the predominant frequencies of 178 magnitude-distance-site bins for different directions are obtained by calculating the mean square root of predominant frequencies within a bin. The exponential trigonometric function is then use to fit the data, which describes the predominant frequency of ground-motion as a function of time with model parameters given in tables for different magnitude, distance, site conditions and direction. Finally, a practical frequency-dependent amplitude envelope function is developed based on the time-varying frequency derived in this paper, which has clear statistical parameters and can emphasize the effect of low-frequency components on later seismic action. The results illustrate that the time-varying predominant frequency can preferably reflect the non-stationarity of the frequency content in earthquake ground motions and that empirical models given in this paper facilitates the simulation of ground motions.
Two-dimensional infrared (2D-IR) spectroscopy can probe the fast structural evolution of molecules under thermal equilibrium. Vibrational frequency fluctuation caused by structural evolution produced the time-dependent line shape change in 2D-IR spectrum. A variety of methods has been used to connect the evolution of 2D-IR spectrum with Frequency-Frequency Correlation Function (FFCF), which connects the experimental observables to a molecular level description. Here, a new method to extract FFCF from 2D-IR spectra is described. The experimental observable is the time-dependent frequency shift of maximum peak position in the slice spectrum of 2D-IR, which is taken along the excitation frequency axis. The direct relation between the 2D-IR peak shift and FFCF is proved analytically. Observing the 2D-IR peak shift does not need the full 2D-IR spectrum which covers 0-1 and 1-2 bands. Thus data collection time to determine FFCF can be reduced significantly, which helps the detection of transient species.
Kim, Seong-Joo;Kim, Yong-Taek;Jeon, Hong-Tae;Seo, Jae-Yong;Cho, Hyun-Chan
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2001.10a
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pp.163.1-163
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2001
In this paper, we use time-frequency localization analysis method to analize the target function and the area of the target space. When we analize the function with the time and frequency axis simultaneously, the characteristic of the function is shown more precisely and the area is covered by a certain block. After we analize the target function in the time-frequency space, we can decide the activation functions and compose the hidden layer of the RBFN by choosing the radial basis function which can represent the characteristic of the target function, RBFN made by this method, designs the good structure proper to the target problem because we can decide the number of hidden node first.
We propose new time-frequency (TF) tools for analyzing linear time-varying (LTV) systems and nonstationary random processes showing hyperbolic TF structure. Obtained through hyperbolic warping the narrowband Weyl symbol (WS) and spreading function (SF) in frequency, the new TF tools are useful for analyzing LTV systems and random processes characterized by hyperbolic time shifts. This new TF symbol, called the hyperbolic WS, satisfies the hyperbolic time-shift covariance and scale covariance properties, and is useful in wideband signal analysis. Using the new, hyperbolic time-shift covariant WS and 2-D TF kernels, we provide a formulation for the hyperbolic time-shift covariant TF symbols, which are 2-D smoothed versions of the hyperbolic WS. We also propose a new interpretation of linear signal transformations as weighted superposition of hyperbolic time shifted and scale changed versions of the signal. Application examples in signal analysis and detection demonstrate the advantages of our new results.
Choe TokSon;Kwak Ki-Seok;Yoon Tae Sung;Park Jin Bae
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.9
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pp.521-530
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2005
In this paper, a new high resolution reflectometry scheme, time-frequency domain reflectometry(TFDR), isproposed to detect and estimate a fault in a transmission line. Traditional reflectometry methodologies have been achieved either in the time domain or in the frequency domain only. However, the TFDR can jump over the performance limits of the traditional reflectometry methodologies because the acquired signal is analyzed in time and frequency domain simultaneously. In the TFDR, the new reference signal and the novel TFDR algorithm are proposed for analyzing the acquired signal in the time-frequency domain. Because the reference signal of Gaussian envelop chirp signal is localized in the time and frequency domain simultaneously, it is suitable to the analysis in the time-frequency domain. In the proposed TFDR algorithm, the time-frequency distribution function and the normalized time-frequency cross correlation function are used to detect and estimate a fault in a transmission line. That algorithm is verified for real-world coaxial cables which are typical transmission line with different types of faults by the TFDR system composed of real instruments. The performance of the TFDR methodology is compared with that o( the commercial time domain reflectomeoy(TDR) experiments, so that concludes the TFDR methodology can detect and estimate the fault with smaller error than TDR methodology.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.7
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pp.628-632
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2001
We propose time-frequency (TF) tools for analyzing linear time-varying (LTV) systems and nonstationary random processes. Obtained warping the narrowband Weyl symbol (WS) and spreading function (SF), the new TF tools are useful for analyzing LTV systems and random processes characterized by generalized frequency shifts, This new Weyl symbol (WS) is useful in wideband signal analysis. We also propose WS an tools for analyzing systems which produce dispersive frequency shifts on the signal. We obtain these generalized, frequency-shift covariant WS by warping conventional, narrowband WS. Using the new, generalized WS, we provide a formulation for the Weyl correspondence for linear systems with instantaneous of linear signal transformation as weighted superpositions of non-linear frequency shifts on the signal. Application examples in signal and detection demonstrate the advantages of our new results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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