We investigate the sunspot area data spanning from solar cycles 1 (March 1755) to 23 (December 2010) in time domain. For this purpose, we employ the Hilbert transform analysis method, which is used in the field of information theory. One of the most important advantages of this method is that it enables the simultaneous study of associations between the amplitude and the phase in various timescales. In this pilot study, we adopt the alternating sunspot area as a function of time, known as Bracewell transformation. We first calculate the instantaneous amplitude and the instantaneous phase. As a result, we confirm a ~22-year periodic behavior in the instantaneous amplitude. We also find that a behavior of the instantaneous amplitude with longer periodicities than the ~22-year periodicity can also be seen, though it is not as straightforward as the obvious ~22-year periodic behavior revealed by the method currently proposed. In addition to these, we note that the phase difference apparently correlates with the instantaneous amplitude. On the other hand, however, we cannot see any obvious association of the instantaneous frequency and the instantaneous amplitude. We conclude by briefly discussing the current status of development of an algorithm for the solar activity forecast based on the method presented, as this work is a part of that larger project.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권4호
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pp.238-245
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2016
Inverters are considered the basic building blocks of industrial electrical drive systems that are widely used for various applications; however, the failure of electronic switches mainly affects the constancy of these inverters. For safe and reliable operation of an electrical drive system, faults in power electronic switches must be detected by an efficient system that is capable of identifying the type of faults. In this paper, an open switch fault identification technique for a three-phase inverter is presented. Single, double, and triple switching faults can be diagnosed using this method. The detection mechanism is based on stator current analysis. Discrete wavelet transform (DWT) using Daubechies is performed on the Clarke transformed (-) stator current and features are extracted from the wavelets. An artificial neural network is then used for the detection and identification of faults. To prove the feasibility of this method, a Simulink model of the DWT-based feature extraction scheme using a neural network for the proposed fault detection system in a three-phase inverter with an induction motor is briefly discussed with simulation results. The simulation results show that the designed system can detect faults quite efficiently, with the ability to differentiate between single and multiple switching faults.
본 논문에서는 기하 위상 정보를 이용한 영상 정합 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징 점 기반 대응점 검색 기법들이 주로 평행 이동 형 형태나 약간의 회전 및 상하 이동요소가 포함된 영상만을 처리하는 것과 달리 큰 회전이나 상하이동요소가 포함된 입력영상들의 정화한 중첩영역을 자동으로 빠르게 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상내의 특징 점들의 기하 위상 정보와 특징점 사이의 거리 정보를 가지는 DT(Distance Transform) map을 이용하여 정합 위치를 찾기 위한 계산 량을 크게 감축시키고 특히 회전이나 상하 이동요소가 포함된 영상들 간의 정합영역을 검색하는데 있어서 좋은 성능을 나타낸다.
본 논문에서는 피아노 음을 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용하여 주파수 영역으로 변환한 후, 크기(magnitude)와 위상(phase)에 대한 특성들을 분석한다. 이 분석한 결과로 크기와 위상을 모델링하여 파라미터를 생성한다. 크기의 특성에서 기본주파수와 고조파 부분은 다른 부분에 비해 크기가 매우 크다. 그래서 이 부분의 모델링은 오차를 줄이기 위해 곡선의 적합성(Curve Fitting) 방법을 이용하였고, 노이즈 부분의 모델링은 기본주파수 전후의 노이즈가 피아노 음색 특성에 중요한 역할을 하고 불규칙하므로 선분 근사법을 이용하였으며, 크기가 작고 완만하게 변하는 나머지 노이즈 부분은 곡선의 적합성을 이용하였다. 위상은 크기에 적응한 방법과 동일하게 적용하였다. 생성된 파라미터로 크기와 위상을 만들어 역변환 FFT를 하면 피아노 원음에 매우 근접한 음을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 오차역전파알고리즘에 의한 신경회로망을 사용하여 이산푸리에변환에 의한 진폭성분과 위상 성분을 복원하는 음성강조 시스템을 제안한다. 먼저, 신경회로망이 잡음이 부가된 음성신호의 이산푸리에변환의 진폭성분과 위상성분을 사용하여 학습된 후, 제안한 시스템은 백색잡음에 의하여 열화된 잡음이 부가된 음성 신호를 강조한다. 백색잡음에 의하여 열화된 음성신호는 이산푸리에변환에 의한 진폭성분과 위상성분을 입력으로 하는 신경회로망을 사용하여 제안된 시스템에 의하여 강조되는 것을 실험결과로 증명한다. 제안한 시스템은 스펙트럼 왜곡율의 평가법을 사용하여 백색잡음에 의하여 열화된 음성신호에 대하여 효과적인 것을 실험으로 확인한다.
본 논문에서는 현재까지 주파수 영역에서 개발된 4종류의 라우드스피커 TS 매개변수 규명법들에 대하여 비교 검토하였다. 보이스 코일 인덕터에 대한 상세한 모델링을 위해 주파수 종속 모델링 기법을 소개하였고 관련된 매개변수들을 유도하였다. 라우드스피커의 동적 질량을 알고 있을 때에 TS 매개변수를 규명하는 방법을 소개하고 이를 실제 라우드스피커에 적용할 때에 고려할 사항들도 기술하였다. 1채널 장비로 전기 임피던스를 측정할 때에는 크기만을 측정하게 되므로 위상값 추정을 위해 최소 위상 변환법을 사용하는 방법도 기술하였다.
We present the Hilbert-Huang transform (HHT) analysis on the quasi-periodic modulation of SMC X-1. SMC X-1, consisting of a neutron star and a massive companion, exhibits superorbital modulation with a period varying between ~40 d and ~65 d. We applied the HHT on the light curve observed by the All-Sky Monitor onboard Rossi X-ray Timing Explorer (RXTE) to obtain the instantaneous frequency of the superorbital modulation of SMC X-1. The resultant Hilbert spectrum is consistent with the dynamic power spectrum while it shows more detailed information in both the time and frequency domains. According to the instantaneous frequency, we found a correlation between the superorbital period and the modulation amplitude. Combining the spectral observation made by the Proportional Counter Array onboard RXTE and the superorbital phase derived in the HHT, we performed a superorbital phase-resolved spectral analysis of SMC X-1. An analysis of the spectral parameters versus the orbital phase for different superorbital states revealed that the diversity of $n_H$ has an orbital dependence. Furthermore, we obtained the variation in the eclipse profiles by folding the All Sky Monitor light curve with orbital period for different superorbital states. A dip feature, similar to the pre-eclipse dip of Her X-1, can be observed only in the superorbital ascending and descending states, while the width is anti-correlated with the X-ray flux.
본 논문에서는 ETS EN 300 392-2에 기반을 둔 Wideband VHF 통신시스템의 FMT (Filtered Multi-Tone) 전송방식으로서, 기존의 세 가지 구현 방법, 즉 각 부반송파 별로 대역이 다른 SRRC (Square-Root Raised Cosine) 필터를 사용하는 direct filtering 방식과, 송 수신측에서 각각 IDFT-PPN (Poly-Phase Network)와 PPN-DFT를 사용하는 PPN-DFT 방식, 그리고 이 두 가지 방식처럼 시간영역에서 필터링하는 대신 주파수영역에서 필터링하는 Extended IDFT-DFT 방식을 기술한다. 그리고, 수신측에서 관심있는 부반송파들만에 대한 DFT값들을 매 샘플시점마다 계산하는 Extended DFT-SDFT (Sliding Discrete Fourier Transform) 방식을 제안하고, 다중 사용자에게 부반송파가 할당되고 각 사용자 신호가 서로 다른 채널을 통해 전송되는 환경에서 이 방식이 각 사용자 신호에 대해 개별적으로 (다른 사용자 신호들에 상관없이) 훈련 심볼을 사용하지 않는 블라인드 심볼 타이밍의 강점이 있다는 것을 보여준다.
단계형 확률분포는 마코프 체인이 특정 상태로 흡수되는 시점까지 거쳐가는 여러 단계에서 체재하는 시간들의 합으로 정의되며 대기행렬 시스템과 신뢰성 분석 모형 등에 광범위하게 사용된다. 연속적 단계형 분포의 경우 흡수 상태로 진입하기까지 거쳐가는 각각의 단계에서의 체재 시간이 지수분포를 따르므로 연속적 단계형 분포는 다양한 지수분포들의 합 또는 볼록 결합으로 나타낼 수 있다. 단계형 분포를 생성하는 가장 일반적이면서도 직관적인 방법은 마코비안 표현방법이라 불리는 초기 확률벡터와 전이 생성행렬에 의해 주어지는 조건부 확률을 이용하는 것이다. 적률이 주어진 상황에서 단계형 변수를 생성하는 방법에 대한 기존의 연구들은 대부분 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하는 것을 전제로 하고 있다. 본 연구에서는 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하지 않고 확률 분포함수를 결정하여 단계형 확률변수를 생성하는 방법에 대해 살펴보고 마코프 표현을 사용하는 기존의 방법 대신에 조단 분해법과 최소 표현 라플라스 변환을 이용하여 2계 단계형 확률변수를 분포함수를 결정하는 공식과 절차를 제시한다. 이러한 접근 방법은 고차원의 단계형 확률분포를 이용하여 대기행렬의 시뮬레이션을 하는 경우에 마코비안 표현방법의 전이행렬을 결정하여 변수를 생성하는 경우보다 효율적이다.
본 논문에서는 디지털 홀로그램을 효율적으로 분해하기 위해서 다양한 웨이블릿 함수들을 이용한 프레넬릿 변환 방식을 제안하였다. 제안한 웨이블릿 함수 기반의 프레넬릿 변환들을 구현한 후에 디지털 홀로그램에 적용하고 계수들의 에너지에 대한 특성을 분석한다. 구현한 웨이블릿 함수 기반의 프레넬릿 변환은 광학적으로 획득되거나 혹은 컴퓨터 생성 홀로그램 기법으로 생성된 홀로그램의 복원과 처리에 매우 적합하다. 스플라인 함수의 특성을 분석한 이후에 이를 기반으로 하는 웨이블릿 다해상도 해석 방법에 대해서 살펴본다. 이러한 과정을 통해 광학적 간섭 현상을 통해 생성된 프린지 패턴을 효과적으로 분해할 수 있는 변환 도구를 제안하였다. 다양한 분해 특성을 갖는 웨이블릿 함수기반의 프레넬릿 변환을 구현하였고 이를 이용하여 프린지 패턴을 분해한 결과들을 보인다. 결과를 살펴보면 랜덤 위상의 포함여부에 따라 계수들의 에너지 분포가 크게 다르다는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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