본 연구에서 관심을 갖는 수중환경에서의 천이소음도 가청주파수 대역임에 착안하여 이동통신 시스템의 표준 음성부호화기인 EVRC의 전처리단을 이용하여 배경잡음 구간을 판별하고 이를 바탕으로 수중 천이신호를 탐지하는 알고리즘을 제안하였다. EVRC 전처리 모듈에 프레임 단위의 입력신호가 들어가면 모듈로부터 잡음 구간을 결정하는 플래그, 각 채널의 에너지, 잡음이 제거된 신호, 입력신호의 에너지, 배경잡음의 에너지, 잡음이 제거된 신호의 에너지에 해당하는 파라미터 값을 얻게 된다. 잡음이 제거된 신호의 에너지를 배경잡음의 에너지로 정규화하고 이를 문턱값과 비교함으로써 천이신호를 검출할 수 있다. 또한 문턱 값은 잡음 구간에서 구한 이전 값을 이용해서 갱신된다. 실험결과를 통해 제안한 알고리즘이 백색 또는 유색잡음 하에서도 4% 미만의 오차를 보여주는 것을 검증한다.
Cho, Yoon-Sung;Gilsoo Jang;Kwon, Sae-Hyuk;Yanchun Wang
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제11A권4호
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pp.15-20
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2001
Power system stability is correlated with system structure, disturbances and operating conditions, and power flows on transmission lines are closely related with those conditions. This paper proposes a methodology to identify correlative power flows for power system transient and small-signal stability prediction. In transient stability sense, the Critical Clearing Time is used to select some dominant contingencies, and Transient Stability Prediction index is proposed for the quantitative comparison. For small-signal stability discusses a methodology to identify crucial transmission lines for stability prediction by introducing a sensitivity factor based on eigenvalue sensitivity technique. On-line monitoring of the selected lines enables to predict system stability in real-time. Also, a procedure to make a priority list of monitored transmission lines is proposed. The procedure is applied to a test system, and it shows capabilities of the proposed method.
Kwak, Kyoung-Won;Cho, Min-Haeng;Fleming, Graham R.;Agarwal, Ritesh;Prall, Bradley S.
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제24권8호
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pp.1069-1074
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2003
A theoretical description and experimental demonstration of homodyne-detected two-color transient grating (2-C TG) signal are presented. By treating the coupled bath degrees of freedom as a collection of harmonic oscillators and using a short-time expansion method, approximated nonlinear response functions were obtained. An analytic expression for the two-color transient grating signal was obtained by carrying out relevant Gaussian integrals. The initial rising and decaying parts of the 2-C TG signal is shown to be critically dependent on the ultrafast inertial component of the solvation correlation function. The experimental results confirm the predictions of the theoretical model.
Power system stability is correlated with system structure, disturbances and operating conditions, and power flows on transmission lines are closely related with those conditions. This paper proposes a methodology to identify correlative power flows for power system transient and small-signal stability prediction. In transient stability sense, the Critical Clearing Time is used to select some dominant contingencies, and Transient Stability Prediction index is proposed for the quantitative comparison. For small-signal stability, this paper discusses a methodology to identify crucial transmission lines for stability Prediction by introducing a sensitivity factor based on eigenvalue sensitivity technique. On-line monitoring of the selected lines enables to predict system stability in real-time. Also, a Procedure to make a priority list of monitored transmission lines is proposed. The procedure is applied to a test system and the KEPCO systems in the year of 2003 and it shows capabilities of the proposed method
In this paper, a transient signal classification system using logistic regression and neural networks is presented, where four neural networks such as MLP, MLP-Class, RBF and LVQ are utilized to classify given transient signals, based on the logistic regression method. Also, some test results with experimental transient signal data are provided.
본 논문에서는 음성 신호에 더해진 돌발 잡음을 제거하는 시스템을 제안한다. 제안한 돌발 잡음 제거 시스템은 중앙값 필터를 이용하여 돌발 잡음을 제거한다. 중앙값 필터는 잡음을 제거하는 과정에서 음성을 왜곡시킬 수 있기 때문에, 음성의 왜곡을 최소화하기 위하여 장구간 예측 필터를 전처리단으로 사용한다. 장구간 예측 필터로 보존된 음성 정보는 잡음이 제거된 후 다시 합성된다. 본 논문에서는 돌발 잡음이 존재하는 환경에서 음성의 정보를 보존하는데 있어 단구간 예측 필터의 문제점을 밝히고 장구간 예측 필터의 우수함을 보인다. 제안한 돌발 잡음 제거 시스템의 출력 신호는 입력 신호에 비해 음성이 존재하는 구간에서 신호 대 잡음비가 약 8dB 향상 되었으며, PESQ 점수가 약 1점 증가하였다.
Transient characteristics of a signal can be effectively exhibited in time-frequency domain. Hilbert-Huang Transform (HHT) is one of the time-frequency domain analysis methods. HHT is known for its several advantages over other signal analysis methods. The capability of analyzing non-stationary or nonlinear characteristics of a signal is the primary advantage of HHT. Moreover, it is known that HHT can provide fine resolution in high frequency region and handle large size data efficiently. In this study, the effectiveness of Hilbert-Huang transform is illustrated by employing structural systems undergoing impact. A simple discrete system and an axially oscillating cantilever beam undertaking periodic impulsive force are chosen to show the effectiveness of HHT.
일반적으로 천이 신호의 식별은 지진학이나 상태 모니터링 분야, 특히 수중 음향 신호 처리 분야에서 활발한 연구가 이루어지고 있다. 수중 환경에서 발생하는 천이 신호로는 돌고래와 같은 해양 생물이 내는 천이 신호와 선박, 잠수함 등에서 발생하는 인위적인 천이 신호 등이 있으며, 수중 감시 체계에서 이러한 수중 천이 신호를 식별하는 문제는 매우 중요한 연구 주제이다. 본 논문에서는 음성 인식 분야에서 우수한 인식 성능을 보이는 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 기반으로, 천이 신호로 탐지된 입력 신호에 대하여 분석 프레임 단위로 MFCC 특징 벡터를 추출하고, 식별하고자 하는 데이터베이스에 있는 모든 참조 신호들의 MFCC 특징 벡터와의 유클리디언 거리(euclidean distance)를 계산한 후, 가장 작은 값을 갖는 참조 신호로 입력 프레임들을 사상(mapping)시킴으로써 사상이 가장 많이 된 참조 신호로 탐지된 수중 천이신호를 식별하는 프레임 기반의 식별 알고리즘을 제안한다.
A new signal processing technique, the directional harmonic wavelet map(dHWM), is presented to characterize the instantaneous planar motion of a measurement point in a structure from its transient complex-valued vibration signal. It is proven that the directional auto-HWM essentially tracks the shape and directively of the instantaneous planar motion, whereas the phase of the directional cross-HWM indicates its inclination angle. Finally, the technique is suessfully applied to an automobile engine for characterization of its transient motion during crank-on/idling/engine-off.
함정에 탑재되는 주요장비는 내충격성능을 확인하기 위해 충격시험을 실시하고 계측된 신호는 최대충격가속도, 지속시간, 응답스펙트럼 등 충격응답신호의 신간이력을 분석한다. 그러나 계측된 신호는 배경잡음, 계측기오차, 케이블의 과도운동 등으로 충격성잡음과 백색잡음으로 인한 신호왜곡이 발생할 수 있으므로 충격시험으로부터 정확한 시간이력을 추출하기 위해서는 이러한 잡음을 제거해야 한다. 충격성잡음은 중간값필터를 이용하여 제거하고 백색잡음은 웨이블렛의 계수값을 축소함으로써 잡음이 제거된 충격응답신호의 시간이력으로부터 정도높은 최대충격, 지속시간 및 충격응답스펙트럼이 획득가능하다. 제안된 기법의 타당성을 판단하기 위해 수치 시뮬레이션을 수행한 결과 신호대잡음비가 30dB 이상 향상되었음을 확인하였고, 실제계측된 수중폭발충격신호에 적용시켜 향상된 충격응답스펙트럼을 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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