In this paper, a variable bandwidth filter(VBF) is realized with the purpose of the decomposition of speech signals with time-varying instantaneous of frequencies. The proposed VBF can extract AM-FM components of a speech signal whose time-frequency representations(TFRs) are not overlapped in time-frequency domain
Modulated components of a speech signal are frequently used for speech coding, speech recognition, and speech synthesis. Time-frequency representation (TFR) reveals some information about instantaneous frequency, instantaneous bandwidth and boundary of each component of the considering speech signal. In many cases, the extraction of AM-FM components corresponding to instantaneous frequencies is difficult since the Fourier spectra of the components with time-varying instantaneous frequency are overlapped each other in Fourier frequency domain. In this paper, an efficient method decomposing speech signal into AM-FM components is proposed. A variable bandwidth filter is developed for the decomposition of speech signals with time-varying instantaneous frequencies. The variable bandwidth filter can extract AM-FM components of a speech signal whose TFRs are not overlapped in timefrequency domain. Also, amplitude and instantaneous frequency of the decomposed components are estimated by using Hilbert transform.
The rigid-plastic finite element analysis requires a large amount of computation time due to its non-linearity. For economic computation, mismatching refinement, and efficient domain decomposition method with different mesh density for each sub domain, is developed. A modified velocity alternating scheme for the interface treatment is proposed in order to obtain good convergence and accuracy. As a numerical example, the axisymmetric extrusion process is analyzed. The results are discussed for the various velocity update schemes form the viewpoint of convergence and accuracy. The three-dimen-sional extrusion process with rectangular section is analyzed in order to verify the effectiveness of the proposed method. Comparing the results with those of the conventional method of full region analysis, the accuracy and the computational efficiency of the proposed method are then discussed.
Kwak, Jun Young;Cho, Haeseong;Chun, Tae Young;Shin, SangJoon;Bauchau, Olivier A.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.16
no.2
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pp.177-189
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2015
This paper presents an all-direct domain decomposition approach for large-scale structural analysis. The proposed approach achieves computational robustness and efficiency by enforcing the compatibility of the displacement field across the sub-domain boundaries via local Lagrange multipliers and augmented Lagrangian formulation (ALF). The proposed domain decomposition approach was compared to the existing FETI approach in terms of the computational time and memory usage. The parallel implementation of the proposed algorithm was described in detail. Finally, a preliminary validation was attempted for the proposed approach, and the numerical results of two- and three-dimensional problems were compared to those obtained through a dual-primal FETI approach. The results indicate an improvement in the performance as a result of the implementing the proposed approach.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.23
no.11
s.188
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pp.93-102
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2006
In this study an advanced domain decomposition method is suggested in order to construct surface models from very large amount of points. In this method the spatial domain of interest that is occupied by the input set of points is divided in repetitive manner. First, the space is divided into smaller domains where the problem can be solved independently. Then each subdomain is again divided into much smaller domains where the problem can be solved locally. These local solutions of subdivided domains are blended together to obtain a solution of each subdomain using partition of unity function. Then the solutions of subdomains are merged together in order to construct whole surface model. The suggested methods are conceptually very simple and easy to implement. Since RDDM(Repetitive Domain Decomposition Method) is effective in the computation time and memory consumption, the present study is capable of providing a fast and accurate reconstructions of complex shapes from large amount of point data containing millions of points. The effectiveness and validity of the suggested methods are demonstrated by performing numerical experiments for the various types of point data.
In this paper, several modal identification techniques for output-only structural systems are extensively investigated. The methods considered are the power spectral method, the frequency domain decomposition method, the Ibrahim time domain method, the eigensystem realization algorithm, and the stochastic subspace identification method. Generally, the power spectral method is most widely used in practical area, however, the other methods may give better estimates particularly for the cases with closed modes and/or with large measurement noise. Example analyses were carried out on typical structural systems under three different loading cases, and the identification performances were examined throught the comparisons between the estimates by various methods.
For the finite element analysis of highly saturated rotating machines involving rotation of a rotor such as dynamic analysis. cogging torque analysis and etc, so much time is needed because a new system matrix equation should be solved for each iteration and time step. It is proved in this paper that. in linear systems. the computational time can be greatly reduced by using the domain decomposition method (DDM). In nonlinear systems. however. this advantage vanishes because the stiffness matrix changes at each iteration especially when using the Newton-Raphson (NR) method. The transmission line modeling (TLM) method resolves this problem because in TLM method the stiffness matrix does not change throughout the entire analysis. In this paper, a new technique for FEA of rotating machines including rotation of rotor and non-linearity is proposed. This method is applied to a test problem. and compared with the conventional method.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.2
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pp.89-96
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2015
In this paper, time-frequency analysis algorithms, empirical mode decomposition and local mean decomposition, are reviewed and their applications to nonlinear and nonstationary real-world data are discussed. In addition, their generic extensions to complex domain are addressed for the analysis of multichannel data. Simulations of these algorithms on synthetic data illustrate the fundamental structure of the algorithms and how they are designed for the analysis of nonlinear and nonstationary data. Applications of the complex version of the algorithms to the synthetic data also demonstrate the benefit of the algorithms for the accurate frequency decomposition of multichannel data.
Park, Sungmin;Chu, Kwang-Uk;Ju, Saehoon;Park, Yoon-Mi;Kim, Ki-Baek;Jung, Kyung-Young
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.25
no.3
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pp.357-364
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2014
In this work, we construct a CPU cluster to implement a parallel finite-difference time domain(FDTD) algorithm for fast electromagnetic analyses. This parallel FDTD algorithm can reduce the computational time significantly and also analyze electrically larger structures, compared to a single FDTD counterpart. The parallel FDTD algorithm needs communication between neighboring processors, which is performed by the MPI(Message Passing Interface) library and a 3-D domain decomposition is employed to decrease the communication time between neighboring processors. Compared to a single-processor FDTD, the speed up factor of a-CPU-cluster-based parallel FDTD algorithm is investigated for the normal mode and the hypermode and finally analyze an electrically large concrete structure by the developed parallel algorithm.
Using the most up-to-date system identification methods in both time and frequency domains, the dynamic monitoring data from the reinforced concrete Egebaekvej Bridge near Holte, Denmark, is examined in this investigation. The bridge was erected in the 1960s and was still standing during test campaign before demolishing. The ARTeMIS Modal was adopted to derive the modal parameters from ambient vibration data. Several Operational Modal Analysis (OMA) approaches were applied, including Enhanced Frequency Domain Decomposition (EFDD), Curve-fit Frequency Domain Decomposition (CFDD), and Frequency Domain Decomposition (FDD). Afterward, Principal Component (SSI-PC), Unweighted Principal Component (SSI-UPC) Stochastic Subspace Identification methods were utilized. Danish engineering consulting company, COWI with the allowance of the bridge contractor BARSLUND, allow the researcher for this experimental test to demonstrate the impact of OMA applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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