• 제목/요약/키워드: Wavelet series

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Tunable compression of wind tunnel data

  • Possolo, Antonio;Kasperski, Michael;Simiu, Emil
    • Wind and Structures
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    • 제12권6호
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    • pp.505-517
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    • 2009
  • Synchronous wind-induced pressures, measured in wind-tunnel tests on model buildings instrumented with hundreds of pressure taps, are an invaluable resource for designing safe buildings efficiently. They enable a much more detailed, accurate representation of the forces and moments that drive engineering design than conventional tables and graphs do. However, the very large volumes of data that such tests typically generate pose a challenge to their widespread use in practice. This paper explains how a wavelet representation for the time series of pressure measurements acquired at each tap can be used to compress the data drastically while preserving those features that are most influential for design, and also how it enables incremental data transmission, adaptable to the accuracy needs of each particular application. The loss incurred in such compression is tunable and known. Compression rates as high as 90% induce distortions that are statistically indistinguishable from the intrinsic variability of wind-tunnel testing, which we gauge based on an unusually large collection of replicated tests done under the same wind-tunnel conditions.

초기 재령 콘크리트의 모니터링을 위한 개선된 레일리파 속도 측정 기법 (Improved Rayleigh Wave Velocity Measurement Technique for Early-age Concrete Monitoring)

  • 신성우;윤정방;;송원준
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 2006년도 정기 학술대회 논문집
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    • pp.97-103
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    • 2006
  • A modified one-sided measurement technique is proposed for Rayleigh wave (R-wave) velocity measurement in concrete. The scattering from heterogeneity may affect the waveforms of R-waves in concrete, which may make the R-waves dispersive. Conventional one-sided techniques do not consider the scattering dispersion of R-waves in concrete. In this study, the maximum energy arrival concept is adopted to determine the wave velocity by employing its continuous wavelet transform. Experimental study was performed to show the effectiveness of the proposed method. The present method is applied to monitor the strength development of early-age concrete. A series of experiments were performed on early-age concrete specimens with various curing conditions. Results reveal that the proposed method can be effectively used to measure the R-wave velocity in concrete structures and to monitor the strength development of early-age concrete.

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복합적층판의 저속충격손상에 따른 PZT 센서와 PVDF 센서의 신호 분석 (Investigation on PVDE & PZT Sensor Signals for the Low-Velocity Impact Damage of Gr/Ep Composite Laminates)

  • 이홍영;김진원;최정민;김인걸
    • 한국복합재료학회:학술대회논문집
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    • 한국복합재료학회 2003년도 춘계학술발표대회 논문집
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    • pp.125-128
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    • 2003
  • Low-velocity impact damage is a major concern in the design of structures made of composite materials, because impact damage is hidden inside and cannot be detected by visual inspection. The piezoelectric thin film sensor can be used to detect variations in structural and material properties for structural health monitoring. In this paper, the PVDF and PZT sensors were used for monitoring impact damage initiation in Gr/Ep composite panel to illustrate this potential benefit. A series of impact test at various impact energy by changing impact mass and height is performed on the instrumented drop weight impact tester. The wavelet transform(WT) is used to decompose the piezoelectric sensor signals in this study. Test results show that the particular waveform of sensor signals implying the damage initiation and development are detected above the damage initiation impact energy. And it is found that both PZT and PVDF sensors can be used to detect the impact damage.

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Potential of regression models in projecting sea level variability due to climate change at Haldia Port, India

  • Roshni, Thendiyath;K., Md. Sajid;Samui, Pijush
    • Ocean Systems Engineering
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    • 제7권4호
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    • pp.319-328
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    • 2017
  • Higher prediction efficacy is a very challenging task in any field of engineering. Due to global warming, there is a considerable increase in the global sea level. Through this work, an attempt has been made to find the sea level variability due to climate change impact at Haldia Port, India. Different statistical downscaling techniques are available and through this paper authors are intending to compare and illustrate the performances of three regression models. The models: Wavelet Neural Network (WNN), Minimax Probability Machine Regression (MPMR), Feed-Forward Neural Network (FFNN) are used for projecting the sea level variability due to climate change at Haldia Port, India. Model performance indices like PI, RMSE, NSE, MAPE, RSR etc were evaluated to get a clear picture on the model accuracy. All the indices are pointing towards the outperformance of WNN in projecting the sea level variability. The findings suggest a strong recommendation for ensembled models especially wavelet decomposed neural network to improve projecting efficiency in any time series modeling.

CT 포화 복원 알고리즘 (A Current Compensation Algorithm for a CT Saturation)

  • 이효려;강상희;이동규;강용철
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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    • pp.88-90
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    • 2003
  • In this paper, an algorithm to compensate the distorted signals due to CT(Current Transformer) saturation is suggested. Firstly, WT(Wavelet Transform) is used to detect a start point and an end point of saturation. Filter banks which can be easily realized in real-time applications are employed in detecting CT saturation. Secondly, least-square curve fitting method is used to restore the distorted section of the secondary current. Fault simulations are performed on a power system model using EMTP(Electromagnetic Transient Program). A series of test results indicate that WT has superior detection accuracy and the proposed algorithm which shows very stable features under various levels of remanent flux is also satisfactory.

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대용량 PV 시스템 적용을 위한 DWT 알고리즘 기반 태양광 직렬 아크 검출기 (DC Series Arc Fault Detector Based on the Discrete Wavelet Transform Algorithm for a Large Photovoltaic System)

  • 조찬기;안재범;이진한;류홍제
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2020년도 전력전자학술대회
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    • pp.1-3
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    • 2020
  • 본 논문은 주파수 분석 방법 중 하나인 Discrete Wavelet Transform (DWT)을 활용하여 태양광 직렬 아크 사고를 검출하는 방법에 관하여 다룬다. DWT 알고리즘은 주파수 도메인에서도 시간 축 정보를 표현할 수 있어 기존의 Fast Fourier Transform (FFT) 주파수 분석 알고리즘과 차이점이 있으며, 대용량 태양광 시스템의 직렬 아크 사고 검출에 최적화 되도록 DWT 알고리즘의 속도를 향상시켜 태양광 DC 아크 사고 안전규격인 UL1699B의 요구 조건을 만족시켰다. DWT 알고리즘의 경우 TMS320F28033 기반으로 구현 되었으며 대용량 PV 시스템 적용을 위해 로고스키코일을 전류 센서로 사용하였다. 또한, 모의 DC 직렬 아크 발생 회로를 구축하여 제작한 사고 검출기의 성능을 실제 아크 발생 조건에서 검증하였다.

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인공신경망과 정상 웨이블렛 변환을 활용한 감조하천 수위 예측 (Prediction of the Water Level of the Tidal River using Artificial Neural Networks and Stationary Wavelets Transform)

  • 이정하;황석환
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.357-357
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    • 2021
  • 홍수로 인한 침수피해 발생을 최소화하기 위해 정확한 하천의 수위 예측과 리드타임 확보가 매우 중요하다. 특히 조석현상의 영향을 받는 감조하천의 경우 기존의 물리적 수문모형의 적용이 제한되어 하천수위 예측의 정확도가 떨어지기도 한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 감조하천 수위 예측의 정확도를 높이기 위해 조석현상을 분리하고 인공신경망을 활용하는 하이브리드 모델을 제안 하였으며 다중 선형회귀분석과 비교 분석하였다. 감조하천에 위치한 교량의 수위데이터에서 Stationary Wavelet Transform으로 조석현상을 분리하였으며, 이외의 수위에 영향을 주는 time series data와 인공신경망(ANN)을 활용하여 1시간, 2시간, 3시간 후의 수위를 예측하였다. 하이브리드 모델은 96% 이상의 정확도를 보였으며 다중 선형회귀 분석과 비교하여도 높은 정확성을 보여주었다.

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웨이블렛을 이용한 ∈ AURIGAE SYSTEM 주성 F별의 주기분석 (PERIOD ANALYSIS FOR THE F COMPONENT OF THE ∈ AURIGAE SYSTEM USING WAVELETS)

  • 김혁
    • Journal of Astronomy and Space Sciences
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    • 제25권1호
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    • pp.1-18
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    • 2008
  • 이 연구에서는 장주기 변광쌍성 ${\in}$ Aurigae의 주성에 대한 측광 관측자료를 바탕으로 그 별의 변광주기를 분석하였다. 이를 위하여 1842년부터 2006년까지 약 160여년에 걸쳐서 여러 관측소에서 관측된 자료를 이용하였다. 식 바깥 부분의 자료를 선별하여 CLEANest와 Wavelet 알고리즘으로 주기를 분석한 결과 ${\in}$ Aurigae의 주성 F별은 시간에 따라서 진폭이 변하기는 하지만 몇개의 특정 주파수가 일정하게 유지되는 진동 특성을 가지고 있음을 알 수 있었다. 특히 두 개의 주기(67일과 123일)가 지속적으로 나타난 것은 지금까지 부분적으로 주기를 구하였던 결과에서 주기가 시간에 따라서 불규칙하게 변한다고 판단되어졌던 것과는 달리 ${\in}$ Aurigae의 주성이 이중 모드 또는 다주기적 변광을 하고 있다는 것을 말해준다고 하겠다. 이는 ${\in}$ Aurigae의 주성이 post-AGB의 단계에 있다기 보다는 질량이 큰 초거성 상태임을 암시하는 결과라고도 할 수 있다. 또한 황색 초거성의 변광기작에 대해 명확하게 이해되지 못하고 있는 현재의 입장에서 ${\in}$ Aurigae의 식 바깥부분에서의 추가적인 관측이 필요함을 논의하였다.

웨이블렛 기반 바크 코히어런스 함수를 이용한 VoIP 음질평가 (Speech Quality Measure for VoIP Using Wavelet Based Bark Coherence Function)

  • 박상욱;박영철;윤대희
    • 한국통신학회논문지
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    • 제27권4A호
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    • pp.310-315
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    • 2002
  • 본 논문은 객관적 음질 평가법으로 웨이블렛 변환을 이용한 향상된 바크 코히어런스 함수 (Wavelet based Bark Coherence Function : WBCF)를 제안한다. 바크 코히어런스 함수 (Bark Coherence Function : BCF)는 심리 음향 영역에서 코히어런스 함수를 정의함으로서 음성 통신 시스템의 아날로그 부분에 의하여 발생할 수 있는 선형 왜곡에 강한 객관적 음질 평가법이다. VoIP (Voice over Internet Protocol)와 같은 패킷 기반의 음성 전달 시스템은 가변 지연등이 발생 될 수 있는데, 이것은 원음과 왜곡음의 정확한 시간축 정렬을 불가능하게 하여 기존의 객관적 음질 평가법의 성능을 저하시킨다. 제안된 WBCF는 고주파 영역에서 시간 분해능이 높으며, 저주파 영역에서 주파수 분해능이 높은 웨이블렛 변환을 사용한 후 BCF를 계산하여 VoIP 시스템에서의 객관적 음질을 평가한다. 주/객관적 음질 평가 실험을 통하여 WBCF가 ITU-T 권고안인 Perceptual Speech Quality Measure (PSQM)에 비하여 높은 성능을 가짐을 확인하였다.

웨이블릿 기반 셈블런스를 이용한 지구물리 자료의 필터링과 응용 (Wavelet-based Semblance Filtering of Geophysical Data and Its Application)

  • 오석훈;서백수;임은상
    • 한국지구과학회지
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    • 제30권6호
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    • pp.692-698
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    • 2009
  • 웨이블릿 변환은 기존 푸리에 변환이 갖는 주파수 변환 결과의 시간 영역에 대한 모호성을 극복할 수 있는 변환 기법으로 널리 이용되어 왔다. 기존의 푸리에 변환에 의한 셈블란스는 두 개의 시계열 자료의 위상을 주파수 영역에서 비교할 수 있도록 하는 방법이다. 이 방법은 비정상상태의 신호에 대해서는 잘 작동하지 않는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 자연계의 신호가 대부분 비정상상태임을 고려하여 웨이블릿 기반으로 개발된 셈블란스 기법을 지구물리자료에 적용하였다. 첫 번째 사례는 지구자기장 자료처리로서, 원격으로 위치한 관측소의 자료끼리 서로 비교하여 상관성이 높은 신호만 남도록 필터링한 결과를 제시한다. 두 번째 사례는 중력과 자력탐사를 복합적으로 분석할 수 있는 방안으로서, 두 자료간 공간적 상관성이 높은 신호만을 추출하는 필터링 결과를 제시한다.