This paper presents an extensive analysis of unsteady wind loading data on a 18 m long and 2 m high wall in a rural environment, with the wind at a range of angles to the wall normal. The data is firstly analyzed using standard statistical techniques (moments of probability distributions, auto- and cross-correlations, auto- and cross-spectra etc.). The analysis is taken further using a variety of less conventional methods - conditional sampling, proper orthogonal decomposition and wavelet analysis. It is shown that, even though the geometry is simple, the nature of the unsteady flow is surprisingly complex. The fluctuating pressures on the front face of the wall are to a great extent caused by the turbulent fluctuations in the upstream flow, and reflect the oncoming flow structures. The results further suggest that there are distinct structures in the oncoming flow with a variety of scales, and that the second order quasi-steady approach can predict the pressure fluctuations quite well. The fluctuating pressures on the rear face are also influenced by the fluctuations in the oncoming turbulence, but also by unsteady fluctuations due to wake unsteadiness. These fluctuations have a greater temporal and spatial coherence than on the front face and the quasi-steady method over-predicts the extent of these fluctuations. Finally the results are used to check some assumptions made in the current UK wind loading code of practice.
The rapid development of large-scale integrated circuits has brought great challenges to the circuit testing and diagnosis, and due to the lack of exact fault models, inaccurate analog components tolerance, and some nonlinear factors, the analog circuit fault diagnosis is still regarded as an extremely difficult problem. To cope with the problem that it's difficult to extract fault features effectively from masses of original data of the nonlinear continuous analog circuit output signal, a novel approach of feature extraction and dimension reduction for analog circuit fault diagnosis based on wavelet packet decomposition, local linear embedding algorithm, and clone selection algorithm (WPD-LLE-CSA) is proposed. The proposed method can identify faulty components in complicated analog circuits with a high accuracy above 99%. Compared with the existing feature extraction methods, the proposed method can significantly reduce the quantity of features with less time spent under the premise of maintaining a high level of diagnosing rate, and also the ratio of dimensionality reduction was discussed. Several groups of experiments are conducted to demonstrate the efficiency of the proposed method.
본 논문에서는 디지털 홀로그램의 분해를 위한 프레넬릿 변환을 구현하고 그 특성을 분석한다. 구현한 웨이블릿 유사 기저함수는 광학적으로 생성된 프레넬 홀로그램의 복원과 처리에 매우 적합하다. B-스플라인 함수의 특성을 분석한 이후에 이를 기반으로 하는 웨이블릿 유사 다해상도 해석 방법에 대해서 살펴본다. 이러한 과정을 통해 프린지 패턴을 효과적으로 분해할 수 있는 변환 도구를 구현하였다. 다양한 분해 특성을 갖는 B-스플라인 함수를 구현하였고 이를 이용하여 프린지 패턴을 분해한 결과들을 보인다.
Reservoir Characterization (RC) using 3-D seismic attributes analysis can provide properties of the oil sand reservoirs, beyond seismic resolution. For example, distributions and temporal bed thicknesses of reservoirs could be characterized by Spectral Decomposition (SD) and additional seismic attributes such as wavelet classification. To extract physical properties of the reservoirs, we applied 3-D seismic attributes analysis to the oil sand reservoirs in McMurray formation, in BlackGold Oilsands Lease, Alberta Canada. Because of high viscosity of the bitumen, Enhanced Oil Recovery (EOR) technology will be necessarily applied to produce the bitumen in a steam chamber generated by Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD). To optimize the application of SAGD, it is critical to identify the distributions and thicknesses of the channel sand reservoirs and shale barriers in the promising areas. By 3-D seismic attributes analysis, we could understand the expected paleo-channel and characteristics of the reservoirs. However, further seismic analysis (e.g., elastic impedance inversion and AVO inversion) as well as geological interpretations are still required to improve the resolution and quality of RC.
It is well known that series arc faults in Low Voltage DC (LVDC) distribution system occur at unintended points of discontinuity within an electrical circuit. These faults can make circuit breakers not respond timely due to low fault current. It, therefore, is needed to detect the series fault for protecting circuits from electrical fires. This paper proposes a novel scheme to detect the series arc fault using Wavelet Singular Value Decomposition (WSVD) and state diagram. In this paper, the fault detector developed is designed by using three criterion factors based on the RMS value of Singular value of Approximation (SA), Sum of the absolute value of Detail (SD), and state diagram. LVDC distribution system including AC/DC and DC/DC converter is modeled to verify the proposed scheme using ElectroMagnetic Transient Program (EMTP) software. EMTP/MODELS is also utilized to implement the series arc model and WSVD. Simulation results according to various conditions clearly show the effectiveness of the proposed scheme.
우리는 컨텐츠 복제방지를 위하여 기존의 SVD와 DWT/RDWT를 결합한 워터마킹 시스템에 특이벡터를 추가로 사용하는 방안을 제안하였다. 우리는 SVD를 사용하는 워터마킹 시스템에 존재하는 오류긍정문제(false-positive problem)를 극복하기 위하여 기존의 SVD기반 알고리즘과 같이 특이값에 워트마크를 임베딩할 뿐만 아니라, 커버이미지의 첫 번째 좌/우 특이벡터를 워터마크 이미지의 첫번째 좌/우 특이벡터와 교체하였다. 제안 방안은 오류긍정문제 (false-positive problem)가 발생하지 않는 워터마킹 시스템을 구현할 수 있었으며, 기존의 오류긍정문제가 없는 시스템과 비교하여 우수한 충실성과 강인성을 보여 주었을 뿐만 아니라, 오류긍정문제가 발생하는 시스템에 비해서도 크게 성능차이가 나지 않음을 보여 주었다.
본 논문에서는 비정체성(nonstationary) 잡음 환경을 위한 단일 채널 VAD(Voice Activity Detection) 알고리듬 제안하였다. VAD 판별을 위한 특징계수의 임계값은 과거 비음성 프레임들의 평균과 표준편차를 추산하여 적응적으로 갱신하였다. 특징계수로는 SPD-TE(Spectral Power Difference-Teager Energy)를 사용했는데, 이것은 WPD(Wavelet Packet Decomposition) 계수에 Teager 에너지를 적용한 것으로서 잡음에 강인한 것으로 보고된 바 있다. TIMIT 음성과 NOISEX-92 잡음을 사용하여 10 dB부터 -10 dB까지의 SNR에 대한 실험 결과, 제안된 알고리듬이 표준을 포함한 기존의 알고리듬과 비슷한 정확도를 보였다.
The most widespread techniques for DEM generation are stereoscopy for optical sensor images and SAR interferometry(InSAR) for SAR images. These techniques suffer from certain sensor and processing limitations, which can be overcome by the synergetic use of both sensors and DEMs respectively. This study is associated with improvements of accuracy with consistency of image's characteristics between two different DEMs coming from stereoscopy for the optical images and interferometry for SAR images. The MWD(Multiresolution Wavelet Decomposition) and HPF(High-Pass Filtering), which take advantage of the complementary properties of SAR and stereo optical DEMs, will be applied for the fusion process. DEM fusion is tested with two sets of SPOT and ERS-l/-2 satellite imagery and for the analysis of results, DEM generated from digital topographic map(1 to 5000) is used. As a result of an integration of DEMs, it can more clearly portray topographic slopes and tilts when applying the strengths of DEM of SAR image to DEM of an optical satellite image and in the case of HPF, the resulting DEM.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.3862-3879
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2019
More and more problems for public security have occurred due to the limited solutions for drone detection especially for micro-drone in long range conditions. This paper aims at dealing with drones detection using a radar system. The radio frequency (RF) signals emitted by a controller can be acquired using the radar, which are usually too weak to extract. To detect the drone successfully, the static clutters and linear trend terms are suppressed based on the background estimation algorithm and linear trend suppression. The principal component analysis technique is used to classify the noises and effective RF signals. The automatic gain control technique is used to enhance the signal to noise ratios (SNR) of RF signals. Meanwhile, the empirical mode decomposition (EMD) based wavelet transform (WT) is developed to decrease the influences of the Gaussian white noises. Then, both the azimuth information between the drone and radar and the bandwidth of the RF signals are acquired based on the statistical analysis algorithm developed in this paper. Meanwhile, the proposed accumulation algorithm can also provide the bandwidth estimation, which can be used to make a decision accurately whether there are drones or not in the detection environments based on the probability theory. The detection performance is validated with several experiments conducted outdoors with strong interferences.
본 논문은 초음파 거리계를 이용하는 쿼드로터 무인항공기의 고도 제어 성능 향상을 위한 웨이블릿 패킷 변환 기법을 제시하였다. 쿼드로터의 수직 이착륙 시 많이 사용되는 초음파 거리계를 이용하여 지상시험을 수행하였다. 초음파 거리계는 정반사율 (specular reflectance)과 음향 잡음 (acoustic noise)으로 인한 신호의 스파이크가 생긴다. 짧은 시간 간격으로 발생하는 스파이크는 시간과 주파수 영역에서의 동시 분석을 필요로 한다. 이에 초음파 거리계의 스파이크를 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 분석하였다. DWT (discrete wavelet transform)에 비해 웨이블릿 패킷 분해가 더 풍부한 시간-주파수 국소 정보를 얻을 수 있어 초음파 신호의 스파이크를 분석하고 처리하기에 더 효과적이다. 실험결과 초음파 거리계의 스파이크를 효과적으로 제거할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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