This paper describes the use of power spectral densing in the examination of the electromogram (EMG). The EMG signals were obtained with surface electrodes from the biceps brachii muscle. Shifts of the high-energy regions of the power spectra can be inferred from the changes in the mean frequency. This paper is consistent with result that most information of EMG signal is located 10-200 Hz.
In this paper, the optimum pump light powers of optical phase conjugator(OPC) are numerically investigated as a function of amplifier spacing in 1,200 km $8{\times}40$ Gbps WDM systems with 0.1, 0.4, 0.8, or 1.6 ps/nm/km dispersion coefficient. It is confirmed that the variation of optimal pump light power dependence on amplifier spacing for NRZ transmission system is smaller than that for RZ transmission system through the evaluations and analysis of eye opening penalty(EOP) characteristics. And, in both cases of NRZ and RZ transmission, the variation of optimal pump light power is more increased as amplifier spacing becomes longer. Additionally, it is confirmed that the best amplifier spacing in NRZ and RZ transmission system is 50 km.
한국지진공학회 1999년도 춘계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Spring
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pp.61-68
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1999
In the nonlinear dynamic structural analysis the given ground excitation as an input should be well defined. Because of the lack of recorded accelerograms in Korea it is required to generate an artificial earthquake by a stochastic model of ground excitation with various dynamic properties rather than recorded accelerograms. It is well known that earthquake motions are generally non-stationary with time-varying intensity and frequency content. Many researchers have proposed non-stationary random process models. Yeh and Wen (1990) proposed a non-stationary modulation function and a power spectral density function to describe such non-stationary characteristics. Satio and Wen(1994) proposed a non-stationary stochastic process model to generate earthquake ground motions which are compatible with design reponse spectrum at sites in Japan. this paper shows the process to modify power spectrum compatible with target design response spectrum for generating of nonstationary artificial earthquake ground motions. Target reponse spectrum is chosen by ATC14 to calibrate the response spectrum according to a give recurrence period.
Objectives : The aim of this study was to examine the effects of electroacupuncture(EA) at the $H_7$ (Shinmun) on normal humans using power spectral analysis. Methods : EEG power spectrum exhibit site-specific and state-related differences in specific frequency bands. In this study, power spectrum was used as a measure of complexity. 32 channel EEG study was carried out in 9 subjects (9 males; age=25,8 years). Results : In alpha band, the power values at Fp2 channels(p<0.05) during the $H_7-acupoint$ treatment significantly were decreased. In beta band, the power values at Fp1, Fp2 channels(p<0.05) during the $H_7-acupoint$ treatment significantly were decreased. In delta and theta band, the power values at the $H_7-acupoint$ treatment significantly was increased than the before-acupuncture treatment. Conclusions : This results suggest that electroacupuncture at the $H_7$ is significantly in beta band of EEG.
During thirty years, deterministic chaos has moved center stage in many areas of applied mathematics. One important stimulus for this, particularly in the early 1970s, was work on nonlinear aspects of the dynamics of plant and animal populations. There are many situations, at least to a crude first approximation, by a simple first-order difference equation. Past studies have shown that such equations, even though simple and deterministic, can exhibit a surprising array of dynamical behavior, from stable points, to a bifurcating hierarchy of stable cycles, to apparently random fluctuations. But higher-order spectral analyses of such behavior are usually not considered. Higher-order spectra of a signal contain important information that is not present in its power spectrum. So, if we find the spectral pattern and get information from it, it will be able to be used effectively in so many fields. Hence, this paper uses auto bicoherence and bicoherence residue which are sort of bispectrum. Applying these to behavior of logistic difference equation, which is typical chaotic signal, the phenomenon of phase coupling and the appearance of frequency band can be analyzed. Such information means that bispectral analysis is useful to detect nonlinearity of signal.
In this study high power Nd:YAG laser welding of structural steel was investigated. For the test steel blocks of $50{\times}50{\times}200mm$ were cut and machined, and bead-on-plate weld was made on the machined surface. Argon, nitrogen, helium, dry air or mixed gases were used to find the effect of shielding conditions on the bead formation. Results demonstrated that there were Fe I rich region and Fe II rich region in the laser induced plasma column based on the spectral analysis with S-2000 field spectrometer The Fe I region was located at the root of the column near keyhole opening. On the other hand, Fe II region was found at the middle of the plasma column. In the Nd:YAG laser welding, Fe I region emitted continuum which had peak value at wave length of around 710nm, and Fe II region had the peak at 580nm. In the welding of steel by $CO_2$ laser, however, no continuum was observed. There showed two groups of strong spikes in the $CO_2$ laser welding; the first group was displayed at the wave band of 450-560nm. This spike group emitted stronger intensity of light and sharper peaks than those group at 680-800nm.
This paper analyzes the performance of various single channel speech enhancement algorithms when they are applied to automatic speech recognition (ASR) systems as a preprocessor. The functional modules of speech enhancement systems are first divided into four major modules such as a gain estimator, a noise power spectrum estimator, a priori signal to noise ratio (SNR) estimator, and a speech absence probability (SAP) estimator. We investigate the relationship between speech recognition accuracy and the roles of each module. Simulation results show that the Wiener filter outperforms other gain functions such as minimum mean square error-short time spectral amplitude (MMSE-STSA) and minimum mean square error-log spectral amplitude (MMSE-LSA) estimators when a perfect noise estimator is applied. When the performance of the noise estimator degrades, however, MMSE methods including the decision directed module to estimate a priori SNR and the SAP estimation module helps to improve the performance of the enhancement algorithm for speech recognition systems.
Owing to a lack of appropriate biomarkers for accurate diagnosis and treatment, psychiatric disorders cause significant distress and functional impairment, leading to social and economic losses. Biomarkers are essential for diagnosing, predicting, treating, and monitoring various diseases. However, their absence in psychiatry is linked to the complex structure of the brain and the lack of direct monitoring modalities. This review examines the potential of electroencephalography (EEG) as a neurophysiological tool for identifying psychiatric biomarkers. EEG noninvasively measures brain electrophysiological activity and is used to diagnose neurological disorders, such as depression, bipolar disorder (BD), and schizophrenia, and identify psychiatric biomarkers. Despite extensive research, EEG-based biomarkers have not been clinically utilized owing to measurement and analysis constraints. EEG studies have revealed spectral and complexity measures for depression, brainwave abnormalities in BD, and power spectral abnormalities in schizophrenia. However, no EEG-based biomarkers are currently used clinically for the treatment of psychiatric disorders. The advantages of EEG include real-time data acquisition, noninvasiveness, cost-effectiveness, and high temporal resolution. Challenges such as low spatial resolution, susceptibility to interference, and complexity of data interpretation limit its clinical application. Integrating EEG with other neuroimaging techniques, advanced signal processing, and standardized protocols is essential to overcome these limitations. Artificial intelligence may enhance EEG analysis and biomarker discovery, potentially transforming psychiatric care by providing early diagnosis, personalized treatment, and improved disease progression monitoring.
The Pacific Earthquake Engineering Research (PEER) Center has been developing a performance-based earthquake engineering (PBEE) methodology, which is based on explicit determination of performance, e.g., monetary losses, in a probabilistic manner where uncertainties in earthquake ground motion, structural response, damage estimation, and losses are explicitly considered. To carry out the PEER PBEE procedure for a component of the nuclear power plant (NPP) such as the cable tray system, hazard curve and spectra were defined for two hazard levels of the ground motions, namely, operation basis earthquake, and safe shutdown earthquake. Accordingly, two sets of spectral compatible ground motions were selected for dynamic analysis of the cable tray system. In general, the PBEE analysis of the cable tray in NPP was introduced where the resulting floor motions from the time history analysis (THA) of the NPP structure should be used as the input motion to the cable tray. However, for simplicity, a finite element model of the cable tray was developed for THA under the effect of the selected ground motions. Based on the structural analysis results, fragility curves were generated in terms of specific engineering demand parameters. Loss analysis was performed considering monetary losses corresponding to the predefined damage states. Then, overall losses were evaluated for different damage groups using the PEER PBEE methodology.
근피로로 인해 운동단위들의 모집과 발화율이 감소하므로 근전도 전력스펙트럼이 낮은 주파수로 전이되는 스펙트럼 압축을 나타나며 이로 인해 중앙주파수가 낮아진다. 그러나 중앙주파수의 변화는 저주파수 대역의 크기 변화보다 상대적으로 미약한 변화를 보인다. 본 연구에서는 이미 제안된 주파수 대역의 범위 중에서 대퇴이두근의 스펙트럼 피로지수로서 적당한 주파수 대역의 범위를 통계적으로 선택하고자 한다. 실험에 참여한 피검자의 수는 12명이며, 4.5 km/h의 속도로 트레드밀 보행시 대퇴이두근의 근전도를 측정하였다. 근전도의 중앙주파수를 기준으로 저역 및 고역 주파수 대역의 크기들을 ANOVA 분석으로 비교하였다. 그 결과 저주파수 대역 25-82Hz과 고주파수 대역 142-300Hz가 대퇴이두근의 근피로지수로서 적당함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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