The sensor configuration of the magnetostrictive guided wave system can be described as a single continuous transducing element which makes it difficult to separate the individual modes from the reflected signal. In this work we develop the mode decomposition technique employing chirplet transform based on the maximum likelihood estimation, which is able to separate the individual modes from dispersive and multimodal waveform measured with the magnetostrictive sensor, and estimate the time-frequency centers and individual energies of the reflection, which would be used to locate and characterize defects. Simulation results on a carbon steel pipe are presented, which show the accurate mode separation and more discernible time-frequency representation could become enabled using the proposed technique.
Ultrasonic pulse echo method comes to be difficult to apply to the multi-layered structure with very thin layer, because the echoes from the top and the bottom of the layer are overlapped. Conventionally method, deconvolution technique has been used for the decomposition of overlapped UT signals, however it has disabilities when the waveform of the transmitted signal is distorted according to the propagation. In this paper, the wavelet transform based deconvolution (WTBD) technique is proposed as a new signal processing method that can decompose the overlapped echo signals in A-Scan signal with superior performances compared to the conventional deconvolution technique. Performances of the proposed method are shown by through computer simulations using model signal with noise and are demonstrated by through experiments for the fabricated acryl rod with a thin steel plate bonded to it.
초음파 펄스-에코법을 매우 얇은 층을 갖는 다층구조물에 적용할 때 그 얇은 층의 상하면에서의 반사파가 중첩되게 되면 검사가 곤란하게 된다. 이런 문제는 반도체 내부에서의 심한 감쇠를 피하기 위해 20MHz 이하의 비교적 저주파수를 사용하는 초음파 현미경으로 반도체의 얇은 실리콘 칩을 검사하는 경우에 쉽게 볼 수 있다. 기존에 이런 초음파 신호의 중첩을 분리하기 위해 디컨볼루션 기법이 사용되어 왔으나, 송신파의 파형이 전파하면서 왜곡되어 수신되는 경우에는 적절치 못하다. 본 논문에서는 기존의 디컨볼루션 기법에 비하여 우수한 성능으로 중첩 신호를 분리해 낼 수 있는 새로운 신호처리 기법으로서 웨이브렛 변환 기반 디컨볼루션 (WTBD) 기법을 제안하였다. 여기서 웨이브렛 변환은 송신파와 왜곡된 수신 신호의 공통 파형을 추출하기 위해 사용되고 추출된 공통 파형에 대해 디컨볼루션 처리한다. 제안하는 방법의 성능은 모형신호에 대한 컴퓨터 시뮬레이션과 인위적으로 실리콘 칩 상면에 들뜸 결함을 만든 반도체 시편에 대한 실험을 통해 검증되었다.
To understand forest structures, the Geoscience Laser Altimeter System (GLAS) instrument have been employed to measure and monitor forest canopy with feasibility of acquiring three dimensional canopy structure information. This study tried to examine the potential of GLAS dataset in measuring forest canopy structures, particularly maximum canopy height estimation. To estimate maximum canopy height using feasible GLAS dataset, we simply used difference between signal start and ground peak derived from Gaussian decomposition method. After estimation procedure, maximum canopy height was derived from airborne Light Detection and Ranging (LiDAR) data and it was applied to evaluate the accuracy of that of GLAS estimation. In addition, several influences, such as topographical and biophysical factors, were analyzed and discussed to explain error sources of direct maximum canopy height estimation using GLAS data. In the result of estimation using direct method, a root mean square error (RMSE) was estimated at 8.15 m. The estimation tended to be overestimated when comparing to derivations of airborne LiDAR. According to the result of error occurrences analysis, we need to consider these error sources, particularly terrain slope within GLAS footprint, and to apply statistical regression approach based on various parameters from a Gaussian decomposition for accurate and reliable maximum canopy height estimation.
A plate-type dielectric barrier discharge (DBD) reactor was designed and tested for removal of gaseous toluene. The DBD reactor consisted of 9 parallel plate electrodes, four of which were grounded. An AC voltage of rectangular waveform ($5{\sim}8.5kV$, $60{\sim}1,000Hz$), was applied to the other five electrodes. The gaseous toluene passed through the DBD reactor and its concentration was measured by a real-time gas analyzer. The carbon monoxide (CO) and carbon dioxide ($CO_2$) which were produced by decomposition of toluene in the DBD reactor, were sampled and analyzed by a micro gas chromatography. The maximum toluene removal efficiency was 51.4%.
We are exposed to the various external stimuli input from the environment, which cause emotional changes based on the characteristics of the stimuli. Unfortunately there are no quantitative results on relationship between human sensibility and the characteristics of physiological signals. The objective of this study was to quantify EEG signals evoked by auditory stimulation based on the assumption that the analysis of the variability on the characteristics of the EEG waveform may provide the significant information regarding changes in psychological states of the subject. The experiment was devised with seven experimental conditions, which are control and six different types of auditory stimulation. Six subjects were used to obtain EEGs while introducing auditory stimulation. Wavelet transformation was employed to analyze the EEG signals. The results showed that the reconstructed signals at the decomposition level revealed the different energy value on the EEG signal. Also, general patterns of EEG signals in rest state compare with negative and positive stimulus were found. This study could be extended to establish an algorithm which distinguishes psychophysiological states of the subjects exposed to the auditory stimulation.
We are exposed to the various external stimuli input from the environment, which cause emotional changes based on the characteristics of the stimuli. Unfortunately, there are no quantitative results on relationship between human sensibility and the characteristics of physiological signals. The objective of this study was to quantify EEG signals evoked by visual stimulation based on the assumption that the analysis of the variability on the characteristics of the EEG waveform may provide the significant information regarding changes in psychological states of the subject. Seven university students were participated in this study. The experiment was devised with eleven experimental conditions, which are control and ten different types of visual stimulation based on IAPS (International Affective Picture Systems). Wavelet transformation was employed to analyze the EEG signals. Most positive and negative emotional response were compared in pairs. The results showed that the reconstructed signals at the decomposition level revealed the different energy value on the EEG signals. Also, general patterns of EEG signals in rest state compare with positive and negative stimulus were found. This study could be extended to establish an algorithm which distinguishes psychophysiological states of the subjects exposed to the visual stimulation.
We are exposed to the various external stimuli input from the environment, which cause emotional changes based on the characteristics of the stimuli. Unfortunately, there are noquantitative results on relationship between human sensibility and the characteristics of physiological signals. The objective of this study was to quantify EEG signals evoked by visual stimulation based on the assumption that the analysis of the variability on the characteristics of the EEG waveform may provide the significant information regarding changes in psychological states of the subject. Seven university students were participated in this study. The experiment was devised with eleven experimental conditions, which are control and ten different types of visual stimulation based on IAPS(International Affective Picture Systems). Seven subjects were used to obtain EEGs while introducing visual stimulation. Wavelet transformation was employed to analyze the EEG signals. Most Positive and negative emotional response were pairely compared. The results showed that the reconstructed signals at the decomposition level revealed the different energy value on the EEG signals. Also, general patterns of EEG signals in rest state compare with negative and positive stimulus were found. This study could be extended to estabish an algorithm which distinguishes psychophysiological states of the subjects exposed to the visual stimulation.
심방세동은 발작성 심방세동 단계에서부터 검출 및 분석하여 적절한 치료를 실시하여야 하며, 홀터 심전계를 통해서만 측정할 수 있다. 현재 12채널 심전계를 통해서는 심방세동 신호를 추출할 수 있는 효과적인 방법들이 개발되어 있으나, 홀터 심전계를 위한 방법으로는 심실활동 템플릿을 단순 제거하는 ABS(averaged beat subtraction)방법이 사용되고 있다. 최근 단일 채널 심전도로부터 심방세동 신호를 추출하기 위한 PCA(principal component analysis) 또는 SVD(singular value decomposition) 기반의 알고리즘이 제안되기도 하였으나, 구현이 복잡하고 전문가의 개입이 필요한 한계가 있다. 본 논문에서는 주 입력인 심방세동 심전도에서 심실활동을 이벤트로서 검출한 뒤 이를 기준 입력으로 하는 이벤트 동기 적응필터(ESAF, event-synchronous adaptive filter)를 제안하고, 심방세동 신호 추출 성능을 평가해 보았다. 그 결과 기존 ABS 방법에 비해 우수할 뿐만 아니라, 전문가의 개입 없이도 PCA 또는 SVD 기반의 알고리즘과도 대등한 성능을 보였다. 나아가 이형성 심실활동이 있는 경우에도 효과적으로 대응할 수 있는 확장 ESAF 방법을 제안하였으며, 단형성 심실활동이 있는 경우와 유사한 수준의 성능을 확인하였다. 제안된 알고리즘을 홀터 심전계에 적용하면 발작성 심방세동 심전도의 분석뿐만 아니라 항부정맥 약물의 치료효과를 실시간으로 보다 정확하게 평가할 수 있을 것으로 기대된다.
시/주파수 분석은 생체 신호 처리에서 널리 사용되어왔다. 전기 생리학적 신호로부터 중요한 특징들을 추출함으로써 이 방법들은 특정 질병의 임상 병리학적 기전 해석이 가능하다. 하지만 이 방법은 신호가 안정하다는 가정 아래 적용되었으며 불안정한 시스템에서의 적용은 제한이 되어 있다. 본 연구에서는 비선형적이고 비정상적인 심실세동 심전도 파형의 분석을 위해 Hilbert-Huang 변환을 사용한 새로운 신호처리 방법을 제안하였다. Hilbert-Huang 변환은 경험모드분리법(EMD)과 힐버트 변환으로 크게 두 가지로 구성된다. Hilbert-Huang 변환은 EMD를 사용하여 각각의 특성을 지니고 있는 독립적인 내부모드함수들로 나누어지며, 힐버트 변환에 의해 순간 주파수와 크기를 구할 수 있게 된다. 이런 특성으로 신호의 국부적인 작용에 대하여 정확하게 설명할 수 있게 된다. 본 연구에서는 Hilbert-Huang 변환을 기반으로 심실세동 심전도 파형으로부터 두 종류의 파라미터(EMD-IF, EMD-FFT)를 추출하고 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 이용하여 소생성공 및 실패 여부 예측에 관하여 연구하였다. 평균적으로 민감도와 특이도는 각각 87.57%와 76.92%로 나타났다. Hilbert-Huang 변환은 더욱 정확하게 심실세동에서의 소생성공 예측을 가능하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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