In this paper, a new signature verification method is proposed. In the proposed method, on-line signature features are decomposed into multi-level signals by using the discrete wavelet transform, and then they are verified using the adaptive algorithm in time-frequency domain. Through computer simulations, the effectiveness of the proposed method is examined.
This paper presents a novel diagnostic technique for monitoring the system conditions and detecting failure modes and precursors based on wavelet-packet analysis of external noise/vibration measurements. The capability is based on extracting relevant features of noise/vibration data that best discriminate systems with different noise/vibration signatures by analyzing external measurements of noise/vibration in the time-frequency domain. By virtue of their localized nature both in time and frequency, the identified features help to reveal faults at the level of components in a mechanical system in addition to the existence of certain faults. A prima-facie case is made via application of the proposed approach to fault detection in scroll and rotary compressors, although the methods and algorithms are very general in nature. The proposed technique has successfully identified the existence of specific faults in the scroll and rotary compressors. In addition, its capability of tracking the severity of specific faults in the rotary compressors indicates that the technique has a potential to be used as a prognostic tool.
This paper describes a transmission method based on a single carrier with frequency domain equalization (SC-FDE) scheme with cyclic prefix(CP). The SC-FDE has similar features with orthogonal frequency division multiplexing(OFDM). Similar to OFDM, a SC-FDE system is computationally efficient since equalization is reformed on a block of data in the frequency domain. Especially, it has the advantage of low sensitivity to nonlinear distortion compared to OFDM. In this paper, we design a SC-FDE receiver using decision-directed method, and present simulation results.
Ivan Rene Morales;Maria Liz Crespo;Mladen Bogovac;Andres Cicuttin;Kalliopi Kanaki;Sergio Carrato
Nuclear Engineering and Technology
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v.56
no.2
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pp.745-752
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2024
A method for gamma/neutron event classification based on frequency-domain analysis for mixed radiation environments is proposed. In contrast to the traditional charge comparison method for pulse-shape discrimination, which requires baseline removal and pulse alignment, our method does not need any preprocessing of the digitized data, apart from removing saturated traces in sporadic pile-up scenarios. It also features the identification of neutron events in the detector's full energy range with a single device, from thermal neutrons to fast neutrons, including low-energy pulses, and still provides a superior figure-of-merit for classification. The proposed frequency-domain analysis consists of computing the fast Fourier transform of a triggered trace and integrating it through a simplified version of the transform magnitude components that distinguish the neutron features from those of the gamma photons. Owing to this simplification, the proposed method may be easily ported to a real-time embedded deployment based on Field-Programmable Gate Arrays or Digital Signal Processors. We target an off-the-shelf detector based on a small CLYC (Cs2LiYCl6:Ce) crystal coupled to a silicon photomultiplier with an integrated bias and preamplifier, aiming at lightweight embedded mixed radiation monitors and dosimeter applications.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2005.11a
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pp.302-305
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2005
Recently, many methods to analyze signal have been proposed and representative methods are the Fourier transform and wavelet transform. In these methods, the Fourier transform represents signal with combination cosine and sine at all locations in the frequency domain. However, it doesn't provide time information that particular frequency occurs in signal and denpends on only the global feature of the signal. So, to improve these points the wavelet transform which is capable of multiresolution analysis has been applied to many fields such as speech processing, image processing and computer vision. And the wavelet transform, which uses changing window according to scale parameter, presents time-frequency localization. In this paper, we proposed a new approach using a wavelet of cosine and sine type and analyzed features of signal in a limited point of frequency-time plane.
In this study, our purpose is to develop a technique to discriminate artificial explosions from local microearthquakes on the basis of time-frequency domain. To obtain spectral features of artificial explosions and microearthquakes, we used 3-d spectrograms(frequency, time and amplitude) because this is a useful tool to study the frequency content of entire seismic waveforms observed at local and regional distances (e. g., Kim et al., 1994). P and S waves from quarry blasts show that frequency content of dominant amplitude appeared above 10 Hz and Rg phases that are observed at near distance ranges. But P and S waves from microearthquakes have more broad frequency content as well as below 10 Hz. And for discrimination, Pg/Lg spectral ratio is performed below 10 Hz. In order to select time windows we computed group velocity using multiple filter method(MFM) and removed free surface effects from all 3-components data for improving on data quality. Next step, we computed Fast-Fourier transform, and a log average spectral amplitude over seven frequency bands : 0.5 to 3, 2 to 4, 3 to 5, 4 to 6, 5 to 7, 6 to 8 and 8 to 10 Hz. The best separation is observed from 6 to 8 Hz.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.3
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pp.103-108
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2016
In daily life, humans get stress very often. Stress is one of the important factors of healthy life and closely related to the quality of life. Too much stress is known to cause hormone imbalance of our body, and it is observed by the brain and bio signals. Based on this, the relationship between brain signal and stress is explored, and brain signal based stress index is proposed in our work. In this study, an EEG measurement device with 32 channels is adopted. However, only two channels (FP1, FP2) are used to this study considering the applicability of the proposed method in real enveironment, and to compare it with the commercial 2 channel EEG device. Frequency domain features are power of each frequency bands, subtraction, addition, or division by each frequency bands. Features in time domain are hurst exponent, correlation dimension, lyapunov exponent, etc. Total 6 subjects are participated in this experiment with English sentence reading task given. Among several candidate features, ${\frac{{\theta}\;power}{mid\;{\beta}\;power}}$ shows the best test performance (70.8%). For future work, we will confirm the results is consistent in low price EEG device.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.2C
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pp.145-152
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2009
Ultra-wideband communication systems for impulse radio have merits that are possible for either high resolution ranging system or radio determination. Conventionally, in order to accomplish these functions, the rapid analog to digital convertor (ADC) is necessary to apply radio determination system operating in time domain. However, considering that low rate - wireless personal area network (LR-WPAN) aims to low-cost hardware implementation, the expensive ADC converting GHz sampling per second is not appropriate. So, this paper introduces the high resolution ranging system operating in frequency domain with using low sampling rate ADC, and a new non-coherent ranging scheme utilizing analog Frequency Modulation (FM) mode for the frequency domain transformation. To verify the superiority of the proposed ranging algorithm working in frequency domain, the suggested IEEE 802.15.4a TG channel model is used to exploit affirmative features of the proposed algorithm with conducting the simulation results.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2014.10a
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pp.84-89
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2014
Data-driven method for fault diagnostics system often use machine learning technique. To use such technique proper signal processing should be implemented such as time synchronous averaging (TSA) for ball bearing systems. However, for journal bearing diagnostics systems not much has been researched, and yet a proper signal processing method has not been studied. Therefore, in this research an optimal datum unit for a reliable journal bearing diagnostics system along with angular resampling process is being suggested. Before extracting time and frequency domain features, angular resampling is applied to each cycle of vibration data. As to preserve the characteristics of vibration signal, averaging method is replaced by finding the optimal datum unit which strengthens statistical characteristics of vibration signal. Then 20 features were extracted for various cases, and those features are being evaluated by two criteria, separability and classification accuracy.
The separation of spectrally overlapped broadband echo signals from free-swimming Japanese needlefish Hypohamphus sajori using the fractional Fourier transform (FrFT) was investigated. The broadband echo signals were measured over frequency ranges of 40-80 and 110-220 kHz. The overlapped echo signals were separated after eliminating noise signals in the smoothed pseudo-Wigner-Ville distribution domain. The echo signal from a 40 mm WC sphere suspended just below a chirp transducer was used to calibrate the broadband of the chirp echo sounder and estimate the frequency dependence of target strength for the separated echo signals. The experimental results show that the proposed FrFT method can analyze the time-frequency image of broadband echo signals from free-swimming individual fish effectively and can be used as a quantitative tool for extracting the acoustic features used for fish species identification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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