많은 시간-주파수 영역 해석법들이 레이다 영상의 이동보상기법에 적용되어져 오고 있다. 이 논문에서는 새로운 시간-주파수 영역 해석법으로서 진화 프로그래밍을 이용한 적응 웨이브릿 변환과 적응 시간-주파수 영역 해석법을 제안하고 이들을 움직이는 표적물에 대한 2차원 레이다 영상의 이동보상기법에 적용해 본다. 제안하는 알고리즘의 타당성을 증명하기 위해서, 우리는 MIG-25와 B-727 데이터를 이용하였다. 진화 프로그래밍을 이용한 적응 웨이브릿 변환과 적응 시간-주파수 영역 해석법을 이용한 레이다 영상은 다른 시간-주파수 영역 해석법과 마찬가지로 퍼짐 현상이 제거된 깨끗한 영상을 얻을 수 있음을 보여 준다.
In this study, the time delay model were simulated using the well-known AR model. Frequency response of the time delay model can be obtained by mapping AR model to JTC model in the time domain. That is, from the few measurement data in JTC model, the channel frequency response can be obtained by the estimation of AR model parameters. From this channel frequency response, the time delay model can be obtained using Fourier transformation. To prove the validity of the suggested method, three models of JTC were shown and analyzed.
The terrestrial impact cratering record recently has been examined in the time domain by Chang & Moon (2005). It was found that the ${\sim}26$ Myr periodicity in the impact cratering rate exists over the last ${\sim}250$ Myrs. Such a periodicity can be found regardless of the lower limit of the diameter up to D ${\sim}35km$. It immediately called pros and cons. The aim of this paper is two-fold: (1) to test if reported periodicities can be obtained with an independent method, (2) to see, as attempted earlier, if the phase is modulated. To achieve these goals we employ the time/frequency analysis and for the first time apply this method to the terrestrial impact cratering records. We have confirmed that without exceptions noticeable peaks appear around ${\sim}25$ Myr, corresponding to a frequency of ${\sim}0.04(Myr)^{-1}$. We also find periodicities in the data base including small impact craters, which are longer. Though the time/frequency analysis allows us to observe directly phase variations, we cannot find any indications of such changes. Instead, modes display slow variations of power in time. The time/frequency analysis shows a nonstationary behavior of the modes. The power can grow from just above the noise level and then decrease back to its initial level in a time of order of 10 Myrs.
시간 영역과 주파수 영역을 사이의 공간을 뜻하는 부분 푸리에 영역으로 (fractional Fourier domains) 선형 시간-주파수 분포의 옮김 불변 특성을 일반화한다. 다른 선형 사주파수 분포와 달리 짧은 시간 푸리에 변환은(short time Fourier transform: STFT) 부분 푸리에 영역에서 크기 (magnitude-wise) 옮김 불변을 지니는데, 이 짧은 시간 푸리에 변환을 쓰면 분포를 좀더 쉽게 해석할 수 있다. 특히, 부분 푸리에 영역에서 크기 옮김 불변인 선형 분포는 짧은 시간 푸리에 변환뿐이라는 것을 밝힌다.
This study proposes that the Phase Linearization Interpolation is higher efficency than the existed Orthogonal Frequency Division Multiplexing system in the Multipath channels time-varient. Also, it showed that time domain equalization is better than the existed frequency domain equalization about the calculation and efficency for clear Inter Carrier Interference of the doppler effect.
The time domain adaptive noise canceller (time domain ANC) with the adaptive compensator and its algorithm, so called compensated least mean squares(CLMS) algorithm, had been introduced to improve the performance of ANC[1]. In this paper the time domain ANC with the adaptive compensator is transformed into the frequency domain ANC with the adaptive ocmpensator. An compensated frequency-domain least mean squares(CFLMS) algorithm that can adapt the proposed frequency domain ANC is presented.
Vibroarthrographic(VAG) signals, emitted by human knee joints, are non-stationary and multi-component in nature and time-frequency distributions(TFD) provide powerful means to analyze such signals. The objective of this paper is to classify VAG signals, generated during joint movement, into two groups(normal and patient group) using the characteristic parameters extracted by time-frequency transform, and to evaluate the classification accuracy. Noise within TFD was reduced by singular value decomposition and back-propagation neural network(BPNN) was used for classifying VAG signals. The characteristic parameters consist of the energy parameter, energy spread parameter, frequency parameter, frequency spread parameter by Wigner-Ville distribution and the amplitude of frequency distribution, the mean and the median frequency by fast Fourier transform. Totally 1408 segments(normal 1031, patient 377) were used for training and evaluating BPNN. As a result, the average value of the classification accuracy was 92.3(standard deviation ${\pm}0.9$)%. The proposed method was independent of clinical information, and showed good potential for non-invasive diagnosis and monitoring of joint disorders such as osteoarthritis and chondromalacia patella.
전자 탐사는 신호원의 파형에 따라 주파수 영역과 시간 영역법으로 나누어진다. 주파수 영역과 시간 영역은 수학적으로 Fourier 변환 관계에 있으므로, 주파수 영역 자료를 Fourier 변환하여 시간 영역 자료를 얻어낼 수 있다. 즉, 시간 영역 전자 탐사의 모델링 자료는 주파수 영역에서 수행한 모델링 자료의 적절한 변환을 통해 얻어질 수 있다. 따라서 주파수-시간 영역 변환은 전자 탐사에서 매우 중요한 부분이다. 분산 전개법(DEM)은 신속하고 효과적인 주파수-시간 영역 변환 기법 중의 하나이다. 분산 전개법에서는 전자기장은 분산 함수와 분산 시간의 급수로 전개하며, 분산 시간은 주어진 주파수 자료에 의해 결정된다. 특히 적정 분산 시간의 설정은 분산 전개법의 정확성을 결정하는 주요 요소이다. 이 연구에서는 급수 전개에 의해 얻어진 주파수 영역 자료의 오차를 최소화하는 방법을 사용하여 적정 분산 시간의 설정 방법을 개발하였다. 반무한 공간 및 2층 구조 모델에 대하여 이 방법을 적용한 결과, 분산 전개법은 상당히 넓은 시간 대역에서 정확한 결과를 나타냄을 확인하였다.
In tire presence of incident waves with different frequencies, there are second order sum and difference frequency wave exciting forces due to the nonlinearity of tire incident waves. Although the magnitude of these nonlinear wave forces are small, they act on TLPs at sum and difference frequencies away from those of the incident waves. So, the second order sum and difference frequency waveexciting forces occurring close to tire natural frequencies of TLPs often give greater contributions to high and law frequency resonant responses. Nonlinear motion responses and tension variations in the time domain are analyzed by solving the motion equations with nonlinear wave exciting forces using tire numerical analysismethod. The numerical results of time domain analysis for the nonlinear wave exciting forces on the ISSC TLP in regular waves are compared with the numerical and experimental ones of frequency domain analysis. The results of this comparison confirmed tire validity of the proposed approach.
FFT 나 AR 방법에 기초해서 파워스펙트럼을 구하는 방법은 생체신호와 같이 시간에 따라 그 특성이 빠르게 변화하는 신호에는 적합하지 않다. 반면, 시-주파수 방법은 시간에 따라 특성이 변하는 신호를 분석하기에 유용한 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 시-주파수 분석방법을 이용하여 시-주파수 영역에서 심박변동신호를 분석하는 방법을 연구하였다. 여러 종류의 시-주파수 커널 함수들 중에서 심박변동 신호에 적합한 방법을 찾기 위해서 모의 HRV 신호를 이용하였다. HRV 모의신호를 이용하여 커널 함수들의 시간-주파수 분해 능력과 교차성분제거 능력에 대한 평가를 하였고 시-주파수 영역에서 심박변동신호의 주파수 성분들을 추출해 내는 방법들을 제시하였다. 17명의 피험자들을 대상으로 동전쌓기 실험을 3분씩 시행하여 심전도 실험을 측정한 다음 이를 심박변동 신호로 재구성하여 분석하였다. 실험결과 피험자들에게 가해진 정신적 스트레스는 교감신경을 활성화 시켜 LF/HF 증가의 원인이 되는 것으로 나타났다. 실험수행능력에 따라 두 그룹으로 나누어 관찰하였는데 스트레스를 많이 받는 그룹이 그렇지 않은 경우에 비해 작업능력이 떨어짐을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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