Two-dimensional (2D) correlation method, which generates the synchronous and the asynchronous 2D spectrum by complex cross correlation of the Fourier transformed spectra, is an analysis method for the changes of the sample spectrum induced by vari ous perturbations. In the present work, the 2D electronic correlation spectra have been simulated for the cases where the sample spectrum composed of two gaussian bands changes linearly. When only the band amplitudes of the sample spectrum change, the synchronous spectrum shows strong peaks at the band centers of the sample spectrum, but the asynchronous spectrum does not make peaks. When the sample spectrum shifts without changing intensity and width, the synchronous spectrum shows peaks around the initial and final positions of the band maximum and the asynchronous spectrum shows long peaks spanning the shifting range. The band width change produces the complex 2D correlation spectra. When the sample spectrum shifts with band broadening, the width change by 50% of full width at half maximum (FWHM) does not give so large an effect on the correlation spectrum as the spectral shift by one half of FWHM of the sample spectrum.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.495-513
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2020
The correlation identification of the subsurface is a novel electrical prospecting method which could suppress stochastic noise. This method is increasingly being utilized by geophysicists. It achieves the frequency response of the underground media through division of the cross spectrum of the input & output signal and the auto spectrum of the input signal. This is subject to the spectral leakage when the cross spectrum and the auto spectrum are computed from cross correlation and autocorrelation function by Discrete Fourier Transformation (DFT, "To obtain an accurate frequency response of the earth system, we propose an improved correlation identification method which uses all phase Fast Fourier Transform (APFFT) to acquire the cross spectrum and the auto spectrum. Simulation and engineering application results show that compared to existing correlation identification algorithm the new approach demonstrates more precise frequency response, especially the phase response of the system under identification.
Cognitive radio, which is designed to dynamically adapt its transmission to the environments, is believed to be one of the fundamental techniques for future spectrum utilization. As the first step of cognitive radio, spectrum sensing is treated as the most important technique, through which cognition is well explained. In this paper, we propose a spectral correlation based detection method for spectrum sensing. An unlicensed secondary user system operating in TV broadcast bands is taken as an example. Based on the cyclostationarity of communication signals, spectral correlation function is used to minimize the effect of random noise and interference. Energy measurement and peak detection based criteria are proposed. Simulation results show that the proposed detection method outperforms the energy detection and is more suitable for spectrum sensing in cognitive radios.
협력 스펙트럼 감지(cooperative spectrum sensing) 방식은 지역적으로 분산되어 있는 다수의 부 사용자들이 협력하여 스펙트럼 감지를 수행하는 방법으로, 페이딩으로 인한 검파 성능의 손실을 효과적으로 줄일 수 있는 것으로 알려져 있다. 지금까지 협력 스펙트럼 감지에 관해 발표된 대부분의 연구 결과들은 부 사용자들의 스펙트럼 감지 결정이 통계적으로 서로 독립이라는 가정에 기초한 것이다. 그러나 실제 환경에서는 음영 효과(shadowing effect)로 인해 서로 가까이에 위치한 부 사용자들의 감지 결정(decision)들은 상관 관계(correlation)를 가질 수 있다. 이런 요인이 협력 스펙트럼 감지 방식의 성능에 미치는 영향을 평가하기 위하여, 본 논문에서는 주 사용자(primary user)가 활동할 때는 서로 다른 부 사용자 2명의 스펙트럼 감지 결정 사이에 일정한 통계적 상관도(correlation)가 존재하고, 활동하지 않는 경우에는 통계적으로 독립인 것으로 CR 시스템 환경을 설정한 후, 통계적 상관도에 따라 전송 용량(throughput)이 어떻게 변화하는 지를 분석하였다. 분석 결과 부 사용자들의 스펙트럼 감지 결정 사이의 상관 계수가 커질수록 OR 융합 규칙을 사용하는 경우에는 전송 용량이 줄어들은 반면 AND 융합 규칙을 사용하는 경우는 전송 용량이 증가하는 것으로 나타났다.
Assuming that EEG(electroencephalogram), which is generated by a nonlinear electrical of billions of neurons in the brain, has chaotic characteristics, it is confirmend by frequency spectrum analysis, log frequency spectrum analysis, correlation dimension analysis and Lyapunov exponents analysis. Some chaotic characteristics are related to the degree of brain activity. The slope of log frequency spectrum increases and the correlation dimension decreasess with respect to the activities, while the largest Lyapunov exponent has only a rough correlation.
It is important to select an accurate set of ground motions when conducting linear and nonlinear response history analyses of structures. This study proposes a method for selecting ground motions from a ground motion library with response spectra that match the target response spectrum mean, variance and correlation structures. This study also has addressed the determination of an appropriate value for the weight factor of a correlation structure. The proposed method is conceptually simple and straightforward, and does not involve a simulation algorithm. In this method, a desired number of ground motions are sequentially selected from first to last. The proposed method can be also used for selecting ground motions with response spectra that match the conditional spectrum. The accuracy and efficiency of the proposed procedure are verified with numerical examples.
무선인지기술은 환경에 능동적으로 적응하여 스펙트럼 이용을 효율적으로 할 수 있도록 하는 기술이다. 무선인지 기술의 가장 중요한 첫 단계는 센싱 부분으로서 본 논문에서는 주파수 상관관계를 이용한 방법을 제안하였다. 통신신호의 주기적인 특성을 기반으로 잡음과 간섭의 효과를 최소화하기 위해 주파수 상관함수를 사용하였다. 이미 알려진 에너지 측정 방법의 동작특성을 보이고 시뮬레이션을 통하여 제안된 측정 방법과 기존의 방법을 비교하여 무선인지환경을 이용한 스펙트럼 센싱의 효율성을 보인다.
분자들의 전자 흡수스펙트럼에 영향을 주는 분자 핵 운동은 이론적으로 양자동역학적 시간상관함수로 표현된다. 본 연구에서는 분자동역학 전산모사와 양자화학적 계산등의 순 이론적 계산을 이용해 고전역학적 시간상관함수를 구하고 두 가지의 준고전역학적 근사방법으로 양자동역학적 시간상관함수를 얻었다. 또한 이차 축적전개 근사식을 이용하여 액체상에 있는 nile blue 색소분자의 전자전이 흡수스펙트럼을 얻었다. 계산 결과는 실험에서 얻은 스펙트럼과 비교적 잘 일치하였으며, 실험 결과와의 비교를 통해, 본 계의 용매화 동역학의 시간 척도는 1ps 보다 길며 색소분자에 인접한 용매분자들이 용매화에 영향을 주는 주 성분임을 확인하였다.
Two-dimensional infrared (2D-IR) spectroscopy can probe the fast structural evolution of molecules under thermal equilibrium. Vibrational frequency fluctuation caused by structural evolution produced the time-dependent line shape change in 2D-IR spectrum. A variety of methods has been used to connect the evolution of 2D-IR spectrum with Frequency-Frequency Correlation Function (FFCF), which connects the experimental observables to a molecular level description. Here, a new method to extract FFCF from 2D-IR spectra is described. The experimental observable is the time-dependent frequency shift of maximum peak position in the slice spectrum of 2D-IR, which is taken along the excitation frequency axis. The direct relation between the 2D-IR peak shift and FFCF is proved analytically. Observing the 2D-IR peak shift does not need the full 2D-IR spectrum which covers 0-1 and 1-2 bands. Thus data collection time to determine FFCF can be reduced significantly, which helps the detection of transient species.
The purpose of this paper was the determination of the relationship between the chaotic charateristics and various levels of brain activities. Assuming that EEG(eletroencephalogram), which is generated by a nonlinear electiecal behavior of billions of neurons in the brain, has chaotic characteristics, it was confirmed by frequency spectrum analysis, log frequency spectrum analysis, correlation dimension analysis and Lyapunov exponents analysis. Chaotic characteristics are related to the degree of brain activity. The slope of log frequency spectrum increased and the correlation dimension decreased with respect to the brain activities, while the lagrest Lyapunov exponent has some rough correlation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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