Practical non-synoptic fluctuating wind often exhibits nonstationary features and should be modeled as nonstationary random processes. Generally, the coherence function of the fluctuating wind field has time-varying characteristics. Some studies have shown that there is a big difference between the fluctuating wind field of the coherent function model with and without time variability. Therefore, it is of significance to simulate nonstationary fluctuating wind field with time-varying coherent function. However, current studies on the numerical simulation of nonstationary fluctuating wind field with time-varying coherence are very limited, and the proposed approaches are usually based on the traditional spectral representation method with low simulation efficiency. Especially, for the simulation of multi-variable wind field of large span structures such as transmission tower-line, not only the simulation is inefficient but also the matrix decomposition may have singularity problem. In this paper, it is proposed to conduct the numerical simulation of nonstationary fluctuating wind field in one-spatial dimension with time-varying coherence based on the wavenumber-frequency spectrum. The simulated multivariable nonstationary wind field with time-varying coherence is transformed into one-dimensional nonstationary random waves in the simulated spatial domain, and the simulation by wavenumber frequency spectrum is derived. So, the proposed simulation method can avoid the complicated Cholesky decomposition. Then, the proper orthogonal decomposition is employed to decompose the time-space dependent evolutionary power spectral density and the Fourier transform of time-varying coherent function, simultaneously, so that the two-dimensional Fast Fourier transform can be applied to further improve the simulation efficiency. Finally, the proposed method is applied to simulate the longitudinal nonstationary fluctuating wind velocity field along the transmission line to illustrate its performances.
This study investigates the use of time-frequency coherence analysis for detecting and evaluating coherent "structures" of surface pressures and wind turbulence components, simultaneously on the time-frequency plane. The continuous wavelet transform-based coherence is employed in this time-frequency examination since it enables multi-resolution analysis of non-stationary signals. The wavelet coherence quantity is used to identify highly coherent "events" and the "coherent structure" of both wind turbulence components and surface pressures on rectangular prisms, which are measured experimentally. The study also examines, by proposing a "modified" complex Morlet wavelet function, the influence of the time-frequency resolution and wavelet parameters (i.e., central frequency and bandwidth) on the wavelet coherence of the surface pressures. It is found that the time-frequency resolution may significantly affect the accuracy of the time-frequency coherence; the selection of the central frequency in the modified complex Morlet wavelet is the key parameter for the time-frequency resolution analysis. Furthermore, the concepts of time-averaged wavelet coherence and wavelet coherence ridge are used to better investigate the time-frequency coherence, the coherently dominant events and the time-varying coherence distribution. Experimental data derived from physical measurements of turbulent flow and surface pressures on rectangular prisms with slenderness ratios B/D=1:1 and B/D=5:1, are analyzed.
This paper examined dynamic characteristics of high speed trains using a time varying frequency transform. Fourier transform based methods are frequently used for the calculation of the dynamic characteristics of trains in the frequency domain, but they cannot represent the time-varying characteristics. Therefore it is necessary to examine their characteristics using a time-varying frequency transform. For the examination, the non-stationary vibration of wheelset, bogie, and carbody are measured using accelerometers and stored in a data aquisition system. They are processed with localization of the data by modulating with a window function, and Fourier transform is taken to each localized data, called the short-time Fourier transform. From the processed results, time varying auto-spectral density, cross-spectral density, frequency response, and coherence functions have been calculated. From the analysis, it is confirmed that the time varying frequency transform is a useful method for analyzing the dynamic characteristics of high speed trains.
본 연구에서는 코히어런스 분석을 통하여 시각집중 기간 동안 시간 변화에 대한 뇌기능과 관련된 공간-주파수간 연관관계를 해석하였다. 집중관련 시각자극 실험 데이터를 통해 ${\theta}$와 ${\alpha}$ 대역에서 서로 다른 두피 위치간 위상연관변화를 확인하였다. 좌우 전두엽, 전두엽과 두정엽 간 뇌유발전위는 P100, N200지점에서 위상동조를 보였으며, 전두엽과 후두엽 간 뇌유발전위는 시각 처리 정보가 반영되는 P300지점에서 위상동조를 보였다. 고정된 길이의 창을 이용하는 단구간 푸리에 변환에 비하여 연속 웨이블릿 변환은 모 웨이블릿의 파라미터 조정을 통한 다중해상도 분석이 가능하였다. 따라서 연속 웨이블릿 변환을 이용한 코히어런스 결과가 시간변화에 대한 뇌유발전위의 공간-주파수간 연관관계의 변화를 확인하는데 유효함을 확인하였다. 비 집중 자극수행에 대해서는 위상동조 현상이 나타나지 않았다.
The recorded thunderstorm winds at a point contain tri-directional components. The probabilistic characteristics of such recorded winds in terms of instantaneous mean wind speed and direction, and the probability distribution and the time-frequency dependent crossed and non-crossed power spectral density functions for the high-frequency fluctuating wind components are unclear. In the present study, we analyze the recorded tri-directional thunderstorm wind components by separating the recorded winds in terms of low-frequency time-varying mean wind speed and high-frequency fluctuating wind components in the alongwind direction and two orthogonal crosswind directions. We determine the time-varying mean wind speed and direction defined by azimuth and elevation angles, and analyze the spectra of high-frequency wind components in three orthogonal directions using continuous wavelet transforms. Additionally, we evaluate the coherence between each pair of fluctuating winds. Based on the analysis results, we develop empirical spectral models and lagged coherence models for the tri-directional fluctuating wind components, and we indicate that the fluctuating wind components can be treated as Gaussian. We show how they can be used to generate time histories of the tri-directional thunderstorm winds.
Al KhanbashI, Nuha;Al Sindi, Nayef;Ali, Nazar;Al-Araji, Saleh
ETRI Journal
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제38권4호
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pp.634-644
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2016
Channel-based radio-frequency fingerprinting such as a channel impulse response (CIR), channel transfer function (CTF), and frequency coherence function (FCF) have been recently proposed to improve the accuracy at the physical layer; however, their empirical performance, advantages, and limitations have not been well reported. This paper provides a comprehensive empirical performance evaluation of RF location fingerprinting, focusing on a comparison of received-signal strength, CIR-, CTF-, and FCF-based fingerprinting using the weighted k-nearest neighbor pattern recognition technique. Frequency domain channel measurements in the IEEE 802.11 band taken on a university campus were used to evaluate the accuracy of the fingerprinting types and their robustness to human-induced motion perturbations of the channel. The localization performance was analyzed, and the results are described using the spatial and temporal radio propagation characteristics. In particular, we introduce the coherence region to explain the spatial properties and investigate the impact of the Doppler spread in time-varying channels on the time coherence of RF fingerprint structures.
본 논문에서는 양이형 음성 음질개선 시스템에 적용 가능한 잡음 상관도 온라인 추정 알고리즘을 제안한다. 양이형 시스템에서 공간 상관도(spatial coherence) 정보를 이용해 잡음의 파워 스펙트럼을 추정하거나 음질 개선 이득을 형성하는 기술들이 다수 연구되어 왔다. 이때 잡음 상관도는 통상적으로 수학적으로 모델링된 실수의 고정 값을 사용하여왔다. 하지만 실생활에서 접하게 되는 잡음의 상관도는 음향 환경에 따라 변화하는 특성을 가지게 되며 이때 발생하는 오차는 음질 개선 알고리즘의 정확도를 떨어뜨리는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 변화하는 잡음의 상관도를 온라인으로 업데이트하여 정확한 잡음 상관도를 추정함으로써 양이형 음질 개선 알고리즘의 성능을 향상 시키고자 하였다. 잡음의 상관도는 음성 부재 구간에서 업데이트 될 수 있으며 실험 결과 제안 알고리즘이 기존의 수학적 모델에 비해 음질 개선 알고리즘의 성능을 향상시킴을 볼 수 있다.
해면 상태의 변화는 수중 음향 통신 수신 신호에 전방 산란 및 도플러 확산을 야기하여 수신 신호의 진폭, 주파수 및 위상은 시간적으로 변화한다. 따라서 통신채널의 일관성 대역폭과 페이딩 변화에 의해 고속 동기식 디지털 통신 성능은 장애를 받게 된다. 본 논문에서는 2가지의 해면 상태에서 QPSK의 성능을 평가하였다. 해면 산란이 성능에 미치는 영향은 LFM 신호를 이용하여 구한 채널의 임펄스 응답과 시간 일관성을 기반으로 해석하였다. 잔잔한 해면보다 거친 해면 상태의 임펄스 응답은 불안정하고 일관성 시간은 짧다. 이러한 결과와 수신 신호의 포락선, 진폭 및 위상과의 관계를 해석하여 QPSK의 비트 오류율이 해면 상태와 직접적으로 관계되는 것을 확인하였다.
수중음향 채널은 시변적인 특징을 가진다. 채널의 시변동성은 지속적인 정보 데이터 전송을 방해하여 수중음향통신의 신뢰도를 감소시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 채널의 시변동성을 시간영역 상관도로 기술하고, 정보 데이터의 실질 전송시간을 스루풋 효율로 표현하였다. 그리고 수중음향 채널의 시변동성이 통신 스루풋 효율에 미치는 영향을 분석하였다. 실제 수중음향통신 실험을 통하여 수중채널의 시변동성이 클수록 통신의 스루풋 효율도 감소한다는 것을 확인하였다.
This paper is focused on the analysis of the noise and vibration measured near the wheelset of the high-speed trains using a time-varying frequency transform as a preliminary research of running monitoring. Due to the non-stationary characteristics, it is necessary to examine noise and vibration of the train with time-varying frequency transforms. In this paper, the short-time Fourier transform method is utilized - the stored data is localized by modulating with a window function, and Fourier transform is taken to each localized data. For the examination, the non-stationary noise and vibration of the high-speed train's wheelset are measured by using some microphones and accelerometers, and those signals are stored in a on-board data acquisition system. The non-stationary random signal analyses with the short-time Fourier transform are performed, and the result are classified as follows; auto-spectral density, cross-spectral density, frequency response, and coherence functions. From those functions, it is possible to observe the frequency characteristics of sleepers, switchers, tunnels, and steel bridges. Also, some distinct peaks, which are not dependent upon the train's speed, are identified from the results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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