In this paper, we proposed complex demodulation method(CDM) to visualize the instantaneous frequency change of LF component and HF component of HRV signals, which represent the dynamics of sympathetic and parasympathetic (vagal) tone, respectively. As we know the range of the center frequencies of each autonomic tones, we could apply complex demodulation method. To simulate the heart rate variability signal, the IFPM model was adopted for generation of simulated cardiac event series. Then, we can visualize and access the dynamic changes of LF and HF component of autonomic tones in the time-frequency domain.
In our country, when the replacement for individual components of equipment in nuclear power plants is required, establishment of individual criteria i.e. Required Response Spectra(RRS) of seismic test/analysis for the component is very difficult because of the absence of Test Response Spectra(TRS) for the individual component to be replaced, from the existing qualification documents. In this case, it is required to perform the structural analysis for the nuclear equipment including the components to be replaced. After the structural analysis, Analysis Response Spectra(ARS) at the point of the component shall be generated and used for seismic test of the component. However, as of today, no standard program authorized for the response spectra generation by using the structural analysis exists in korea. Because of above reason, the STAR-Egs computer program was developed by using the method which calculates directly the expected response spectrum(frequency vs. acceleration type) of the selected points in the nuclear equipment with input spectrum(Required Response Spectra, RRS), based on the dynamic characteristics of the Finite Element(FE) model that is equivalent to the nuclear equipment. The STAR-Egs controls ANSYS/I-DEAS commercial software and automatically extract modal parameters of the FE model. The STAR-Egs calculates response spectrum using the established algorithm based on the extracted modal parameters, too. Reliance on the calculation result of the STAR-Egs was verified through comparison output with the result of MATLAB commercial software based on the identical algorithm. Moreover, actual seismic testing was performed as per IEEE344-1987 for the purpose of program verification by comparison of the FE analysis results.
Better fundamental understanding of the interactions between the in-cylinder flows and combustion process is an important requirement for further improvement in the fuel economy and emissions of internal combustion(IC) engines. Flow near a spark plug at the time of ignition plays an important role for early flame kernel development(EFKD). Velocity data measurements in this study were made with a two-component laser Doppler velocimetry(LDV) near a spark plug in a single cylinder optical spark ignition(SI) engine with a heart-shaped combustion chamber. LDV velocity data were collected on an individual cycle basis under wide-open motored conditions with an engine speed of 1,000rpm. This study examines and compares the flow fields as interpreted through ensemble, cyclic and discrete wavelet transformation(DWT) analysis. The energy distributions in the non-stationary engine flows are also investigated over crank angle phase and frequency through continuous wavelet transformation(CWT) for a position near a spark plug. Wavelet analysis is appropriate for analyzing the flow fields in engines because it gives information about the transient events in a time and frequency plane. The results of CWT analysis are provided and compared with the mean flows of DWT first decomposition level for all cycles at a position. Low frequency high energy found with CWT corresponds well with the peak locations of the mean velocity. The high frequency flows caused by the intake jet gradually decay as the piston approaches the bottom dead center(BDC).
Computed radiography (CR) systems, which convert an analog signal recorded on a cassette into a digital image, combine the characteristics of analog and digital imaging systems. Compared to digital radiography (DR) systems, CR systems have presented difficulties in evaluating system performance because of their lower detective quantum efficiency, their lower signal-to-noise ratio (SNR), and lower modulation transfer function (MTF). During the step of energy-storing and reading out, a baseline offset occurs in the edge area and makes low-frequency overestimation. The low-frequency offset component in the line spread function (LSF) critically affects the MTF and other image-analysis or qualification processes. In this study, we developed the method of baseline correction using mathematical morphology to determine the LSF and MTF of CR systems accurately. We presented a baseline correction that used a morphological filter to effectively remove the low-frequency offset from the LSF. We also tried an MTF evaluation of the CR system to demonstrate the effectiveness of the baseline correction. The MTF with a 3-pixel structuring element (SE) fluctuated since it overestimated the low-frequency component. This overestimation led the algorithm to over-compensate in the low-frequency region so that high-frequency components appeared relatively strong. The MTFs with between 11- and 15-pixel SEs showed little variation. Compared to spatial or frequency filtering that eliminated baseline effects in the edge spread function, our algorithm performed better at precisely locating the edge position and the averaged LSF was narrower.
Since the characteristic frequency is decreased in proportion to the fault distance, the characteristic frequency component may be insufficiently eliminated by a low-pass filter on a long transmission line. In order to set a standard for the cut-off frequency of the low-pass filter, this paper proposes a method for obtaining the characteristic frequencies due to line faults. The application results of the proposed method are presented for line to ground (LG) faults and line to line (LL) faults on a 345 kV 200 km overhead transmission line. The EMTP is used to generate fault signals under different fault locations and fault inception angles. By comparison between the characteristic frequencies obtained from the proposed method and the EMTP simulation, it is shown that the proposed method accurately obtains the characteristic frequency.
가스 하이드레이트의 탐사에서 탄성파 진폭과 주파수 특성은 가스 하이드레이트의 부존 여부에 대한 매우 중요한 판단 근거이다. 본 연구에서 탄성파 진폭특성은 탄성파 수치모델링 기법을 이용하여 음원 주파수 및 산란체의 크기에 따른 변화 양상을 파악하고자 하였다. 일반적으로 진폭에 큰 영향을 미치는 산란은 음원의 주파수 제곱에 비례하고 산란 이상체의 체적에 비례한다. 음원의 주파수가 높아질수록 가스 하이드레이트 지층에서의 산란이 심하여 BSR이 잘 나타나지 않는 반면 음원의 주파수가 낮아질수록 가스 하이드레이트 지층의 진폭공백대 특성이 잘 나타나고 또한 하부의 BSR이 보다 뚜렷히 보이나 해상도가 낮아지게 된다. 가스 하이드레이트 지층 하부의 Free-Gas층을 통과한 반사파는 고주파수 성분이 감쇠되어 저주파수 성분이 우세해지고, Free-Gas로 인하여 나타나는 BSR의 진폭은 극성역전현상이 발생되며 이것은 가스 하이드레이트 지층의 존재와 분포를 판단하는 중요한 인자가 된다. 탄성파 주파수 특성 분석은 Wavelet Transform을 이용하여 시간에 따른 탄성파동의 주파수 변화를 관찰하는 방법을 사용하였다. 탄성파 모형 실험 자료에 대하여 적용한 결과 Free-Gas층에 대비되는 공기층을 통과하여 반사된 탄성파의 주파수는 고주파수 성분이 상당히 감쇠되었음을 관찰할 수 있었다.
The objective of this study is to analyze the regionalization of point rainfall by statistical methods for regional frequency analysis of the rainfall. The rainfall data used in this study are annual maximum rainfall at 57 stations during the period of more than 30 years for 12 durations(10min, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 12, 18, 24hr) in Korea. The Mann-Whitney U test, Kruskal-Wallis one-way analysis of variance of nonparametric test the principal component and the cluster analysis have been performed to analyze the regionalization of rainfall. The results of this study are as follows; (1) The region which hydrological homogeneous is accepted does not exist for whole duration in Korea. (2) The result of nonpametric test shows that hydrological homogeneous regions of point rainfall are divided by 5 regions. (3) In case of cluster analysis hydrological homogeneous regions of point rainfall are divided by 6 regions and 4 other areas.
Speech enhancement aims to improve speech quality by removing background noise from noisy speech. Independent vector analysis is a type of frequency-domain independent component analysis method that is known to be free from the frequency bin permutation problem in the process of blind source separation from multi-channel inputs. This paper proposed a new method of microphone array based speech enhancement that combines independent vector analysis and beamforming techniques. Independent vector analysis is used to separate speech and noise components from multi-channel noisy speech, and delay-sum beamforming is used to determine the enhanced speech among the separated signals. To verify the effectiveness of the proposed method, experiments for computer simulated multi-channel noisy speech with various signal-to-noise ratios were carried out, and both PESQ and output signal-to-noise ratio were obtained as objective speech quality measures. Experimental results have shown that the proposed method is superior to the conventional microphone array based noise removal approach like GSC beamforming in the speech enhancement.
In this paper, we propose a technique to determine the normal and arc of an alternating current using a mixed filter composed of an average filter and a band-pass filter and a frequency analysis. The proposed method uses the moving average filter of the FIR filter structure for noise removal and the band-pass filter of the IIR filter structure for detecting only specific frequency components after normalizing the measured current signal based on the maximum value. After performing Fast Fourier Transform (FFT) using the band-pass filtered signal, the total energy is calculated using the magnitude component of the frequency, and the arc is detected using the magnitude of the calculated energy. In order to show the validity of the proposed method, we experimented with various data and found that arc and steady state can be easily discriminated by calculating spectral energy. Therefore, it is considered that the proposed method can be applied to arc diagnosis of low voltage electric wire.
본 논문에서는 화자 인식의 성능을 개선하기 위해서 glottal flow로부터 source mel-frequency cepstral coefficient (SMFCC), 왜도, 첨도를 추출하여 활용하였다. 일반적으로 glottal flow의 고주파 대역은 응답의 크기가 평탄하므로 미리 정한 차단주파수 미만에 대해서만 SMFCC를 추출한다. 추출된 SMFCC, 왜도, 첨도는 종래의 특징 파라미터와 결합된 후 종래의 화자인식 시스템과 동등한 조건에서의 성능 비교를 위하여 principal component analysis (PCA) 및 linear discriminiat analysis (LDA)를 통한 차원축소가 행해진다. 대용량의 화자인식 실험결과를 통해서 제안된 인식 시스템이 종래의 화자인식 시스템 보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인할 수 있었으며, 특히 가우시안 혼합이 낮을 때 더 높은 성능향상을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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