In multivariate analysis, absorbance spectrum is measured over a band of wavelengths. One does not often pay attention to the size of this wavelength band. However, it is desirable that spectrum is measured at only necessary wavelengths as long as the acceptable accuracy of prediction can be met. In this paper, the method of selecting an optimal band of wavelengths based on the loading vector analysis was proposed and applied for determining total protein in human serum using near-infrared transmission spectroscopy and PLSR. Loading vectors in the full spectrum PLSR were used as reference in selecting wavelengths, but only the first loading vector was used since it explains the spectrum best. Absorbance spectra of sera from 97 outpatients were measured at 1530∼1850 nm with an interval of 2 nm. Total protein concentrations of sera were ranged from 5.1 to 7.7 g/㎗. Spectra were measured by Cary 5E spectrophotometer (Varian, Australia). Serum in the 5 mm-pathlength cuvette was put in the sample beam and air in the reference beam. Full spectrum PLSR was applied to determine total protein from sera. Next, the wavelength region of 1672∼1754 nm was selected based on the first loading vector analysis. Standard Error of Cross Validation (SECV) of full spectrum (1530∼l850 nm) PLSR and selected wavelength PLSR (1672∼1754 nm) was respectively 0.28 and 0.27 g/㎗. The prediction accuracy between the two bands was equal. Wavelength selection based on loading vector in PLSR seemed to be simple and robust in comparison to other methods based on correlation plot, regression vector and genetic algorithm. As a reference of wavelength selection for PLSR, the loading vector has the advantage over the correlation plot since the former is based on multivariate model whereas the latter, on univariate model. Wavelength selection by the first loading vector analysis requires shorter computation time than that by genetic algorithm and needs not smoothing.
In this work, effects of plasma on different hardness of welding steel using laser-induced breakdown spectroscopy were investigated. The ratios of ionic to atomic spectrum peaks were related to its material hardness. The major spectrum peak (Fe) and minor spectrum peak (Mn) were considered as monitoring elements. The stronger repulse plasma was generated, the harder material it was. The ratios of ionic to atomic spectrum peaks increased with respect to the material hardness as well. The correlation of minor spectrum peaks was stronger than that of major spectrum peaks. However, the major spectrum peaks indicated a similar trend, which could be used to estimate the hardness, too. Based on this result, the method could be used as a non-contact remote measurement of material properties.
Based on the random vibration theory, a response spectrum method is developed for seismic response analysis of linear, multi-degree-of-freedom structures under multi-support excitations is developed. Various response quantities, including the mean and variance of the peak response, the response mean frequency, are obtained from proposed combination rules in terms of the mean response spectrum. This method makes it possible to apply the response spectrum to the seismic reliability analysis of structures subjected to multi-support excitations. Considering that the tedious numerical integration is required to compute the spectral parameters and correlation coefficients in above combination rules, this paper further offers simplified procedures for their computation, which enhance dramatically the computational efficiency of the suggested method. The proposed procedure is demonstrated for tow numerical examples: (1) two-span continuous beam; (2) two-tower cabled-stayed bridge by using Monte Carlo simulation (MC). For this purpose, this paper also presents an approach to simulation of ground motions, which can take into account both mean and variation properties of response spectrum. Computed results based on the response spectrum method are in good agreement with Monte Carlo simulation results. And compared with the MSRS method, a well-developed multi-support response spectrum method, the proposed method has an incomparable computational efficiency.
Objective of the study was to compare reflectance spectrum in the blade and the vein parts of cabbage and kale leaves. A total 6 cabbage and kale leaves were taken from a plant factory in Chungnam National University, Korea. Spectra data were collected with a UV/VIS/NIR spectrometer (model: USB2000, Ocean Optics, FL, USA) in the wavelength region of 190 - 1130 nm. Median filter smoothing method was selected to preprocess the obtained spectra data. We computed reflectance difference by subtraction of averaged spectrum from individual spectrum. To estimate correlation at different parts of cabbage and kale leaves, cross - correlation method was used. Differences between cabbage and kale leaves are clearly manifested in the green, red and near - infrared ranges. The percent reflectance of cabbage leaves in the NIR wavelength band was higher than that of kale leaves. Reflectance in the blade part was higher than in the vein part by 18%. Reflectance difference in the different parts of cabbage and kale leaves were clear in all of the wavelength bands. Standard deviation of reflectance difference in the vein part was greater for kale, while the value in the blade part was greater for cabbage leaves. Standard deviation of cross - correlation increased from 0.092 in the first sensor (UV/VIS) and 0.007 in the second sensor (NIR) to 0.099 and 0.015, respectively.
건축구조물의 응답스펙트럼 해석법은 주로 내진설계를 위하여 많이 사용되고 있고 시간이력 해석법은 기계, 설비, 사람에 의한 하중 등이 건축물에 가해지는 경우에 많이 사용되고 있다. 응답스펙트럼 해석법과 시간이력해석법을 비교해 보면 시간이력 해석법은 복잡하고 분석이 어려우며 해석에 시간을 많이 필요로 하고 구조물이 복잡해질 경우에는 해석이 어려운 경우도 있다. 본 연구에서는 응답스펙트럼해석법을 이용하여 기계나 사람에 의한 하중을 받는 건축물 바닥판의 연직응답을 구하고자 한다. 이를 위하여 모드조합에서는 CQC기법을 적용하였으며, 사람의 활동을 중심으로 하중간의 상관관계를 분석하여 해석에 적용하였다. 제안방법은 시간이력해석결과와도 비교하였으며 하중간의 상관계수는 복수의 하중을 받는 바닥판구조물의 응답스펙트럼 해석에 반드시 고려해야 하는 결과를 얻었다.
An automatized latency calculation method of an e-OAE(evoked otacoustic emission) is proposed. The e-OAE signal measured from a normal adult is averaged 1000 times to remove noises. This averaged signal is converted to digital signal and that is processed by IBM-AT computer for latency calculation. we separate the stimulated and the emitted signal on the time domain by a modified LPC (linear prediction coding) spectrum, and the latency is calculated by cross-correlation method. By proposed latency calculation method the latency is 7.9[ms] for normal adult. The performance of the proposed method is also compared with that of the auto-correlation and cross performance of the proposed method is also compared with that of the auto-correlation and cross-correlation method. The result show that the proposed method has same precision with the conventional methods and can automatically calculate latency without subjective observation.
Background: Parkinson's disease is movement disorder due to dopaminergic deficiency. It has been noted that cognitive dysfunction also presented on Parkinson's disease patients. But, it is not clear whether such a cognitive dysfunction was a dopaminergic dysfunction or cholinergic dysfunction. Using linear and non-linear analyses, we analysed the effect of cognitive and motor symptom on EEG change. Methods: EEGs were recorded from patients with Parkinson's disease and essential tremor, and normal controls during rest. We calculated the power spectrum, correlation dimension and Lyapunov exponent by using 'Complexity'program. The power spectrum, correlation dimension, and Lyapunov exponent were compared between Parkinson's disease patients and essential tremor patients. Results: Theta power was increased in Parkinson's disease patient group. Correlation dimension was increased in Parkinson's disease patients. Positive correlation was noted between MMSE and correlation dimension, and negative correlation was noted between MMSE and Lyapunov exponent. Lyapunov exponent was decreased in Parkinson's disease patient. Conclusions: We conclude that the state of Parkinson's disease patient is characterized by increased correlation dimension and decreased Lyapunov exponent.
Ding, Youliang;Zhou, Guangdong;Li, Aiqun;Deng, Yang
Wind and Structures
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제17권1호
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pp.43-68
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2013
The fluctuating wind induced vibration is one of the most important factors which has been taken into account in the design of long-span bridge due to the low stiffness and low natural frequency. Field measurement characteristics of sustained wind on structure site can provide accurate wind load parameters for wind field simulation and structural wind resistance design. As a suspension bridge with 1490 m main span, the Runyang Suspension Bridge (RSB) has high sensitivity to fluctuating wind. The simultaneous and continuously wind environment field measurement both in mid-span and on tower top is executed from 2005 up to now by the structural health monitoring system installed on this bridge. Based on the recorded data, the wind characteristic parameters, including mean wind speed, wind direction, the turbulence intensity, the gust factors, the turbulence integral length, power spectrum and spatial correlation, are analyzed in detail and the coherence functions of those parameters are evaluated using statistical method in this paper. The results indicate that, the turbulence component of sustain wind is larger than extremely strong winds although its mean wind speed is smaller; the correlation between turbulence parameters is obvious; the power spectrum is special and not accord with the Simiu spectrum and von Karman spectrum. Results obtained in this study can be used to evaluate the long term reliability of the Runyang Suspension Bridge and provide reference values for wind resistant design of other structures in this region.
The power spectrum of the galaxy distribution is accurately measured up to wavelengths over $100\;h^{-1}$ Mpc from the CfA 1 and 2 catalogs. We find that our results agree with power spectra calculated by others from smaller samples of optical, radio and infrared galaxies. The power spectrum of an open CDM model (${\Omega}h$ = 0.2 and ${\delta}_8$ = 1; see below for definitions) best approximates the observed power spectrum. The power spectrum of the standard COM model (${\Omega}h$ = 0.5 and ${\delta}_8$ = 1) is inconsistent with the observed one at the 99% confidence level. Our best estimation of the corresponding correlation function in real space is ${\xi}(r)\;=\;(r/6.2h^{-1}Mpc)^{-1.8}$ for r < $20h^{-1}$ Mpc.
In this research we propose a method far rain rate estimation by using Doppler spectrum's data of wind profiler. The Doppler spectrum is used to calculate the wind velocity and wind direction. But in this research uses the parameters from Doppler spectrum, it calculates the rain rate. The rain rate estimation in this method will be compared to the obtained rain rate from the surface rain gauge. Two equipments are installed in the same area. The correlation coefficient between rain rate measuring method is 0.65.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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