This paper describes an improved Prony method in its speed, accuracy and reliability by efficiently determining the optimal sampling interval with use of DFT (discrete Fourier transformation). In the Prony method the computation time is dominated by the size of the linear prediction matrix, which is given by the number of data times the modeling order The size of the matrix in a general Prony method becomes large because of large number of data and so does the computation time. It is found that the Prony method produces satisfactory results when SNR is greater than three. The maximum sampling interval resulting minimum computation time is determined using the fact that the spectrum in DFT is inversely proportional to sampling interval. Also the process of computing the modes is made efficient by applying Hessenberg method to the companion matrix with complex shift and computing selectively only the dominant modes of interest. The proposed method is tested against the 2003 KEPCO system and found to be efficient and reliable. The proposed method may play a key role in monitoring in real time low frequency oscillations of power systems .
The discrete wavelet transform is utilized as preprocessing of Neural Network(NN) to identify aging state of internal partial discharge in transformer. The discrete traveler transform is used to produce wavelet coefficients which are used for Classification. The statistical parameters (maximum of wavelet coefficients, average value, dispersion, skewness, kurtosis) using the wavelet coefficients are input into an back-propagation neural network. The neurons whose weights have obtained through Result of Cross-Validation. The Neural Network learning stops either when the error rate achieves an appropriate minimum or when the learning time overcomes a constant value. The networks, after training, can decide if the test signal is Early Aging State or Last Aging State or normal state.
본 연구에서, Daubechies'Mother Wavelet를 이용한 이산 웨이블렛 변환(Discrete Wavelet Transform)에 기초한 새롭고 효과적인 특정추출방법을 제안하였다. 특정추출을 이용하여 응용방향을 설명하고 또는 통계적 파라메터의 평가를 행하였다. 본 연구에서는 다음과 같은 몇 가지 사실을 알 수 있었다. 1. 시스템에서 발생된 (인가전압이 0[V]) 노이즈라 볼 수 가있는 렌덤노이즈(Random Noise)를 디지털필터인 FIR(Finite Impulse Response)필터를 통하여 상당한 노이즈를 억제할 수가 있었다. 2. 이산 웨이블렛 변환 시 레벨 1~4까지 변환한 결과 최적의 변환상태 Level-3을 기준으로 하였다. 3. 특정추출 파라메터는 음향방출신호의 최대값, 평균값, 분산, 왜도, 첨쇄도를 특정추출파라메터로 이용하였다. 4. 특정추출 결과를 이용하여 전체 열화시간 중 대표적 음향방출신호 중 초기열화신호, 중기열화신호, 말기열화신호를 얻을 수 있었다. 이런 특정추출을 통하여 변압기열화상태를 진단할 수 있는 가능성을 확인 할 수가 있었다.
워터마킹은 소유권을 주장하기 위하여 워터마크라는 디지털 신호를 영상에 첨가하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 DCT를 이용한 디지털 워터마킹 방법을 개선하여 비가시성과 견고성을 동시에 향상시키는 새로운 DCT 기반의 디지털 워터마킹 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 원 DCT 계수의 상대적 중요성이 워터마킹된 DCT 계수에서도 보존되며, 원 DCT 계수의 왜곡을 최소화시키는 워터마크 재정렬 방법을 이용함으로서 비가시성과 견고성을 향상시킨다. 실험을 통하여 제안한 방법은 기존의 워터마킹 방법보다 비가시성을 약 9~12[dB] 향상시키며, 다양한 공격에 대해 견고성이 월등히 우수함을 확인하였다.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 높은 데이터 속도로 인해 고속 통신에 매우 좋은 방식이다. 그러나 OFDM은 멀티캐리어를 이용하기 때문에 동위상의 신호가 합쳐져 높은 PAPR(Peak to Average Power)이 발생하고, 그로 인해 비선형 증폭기를 거치면서 신호가 왜곡되는 문제점이 발생한다. Tone reservation (TR) 기법은 몇 개의 서브 채널에 임의의 tone 신호를 삽입한 후 원 신호와 결합하여 PAPR을 측정하고, 이 신호를 변경 후 다시 같은 과정을 거치면서 최종적으로 최적의 PAPR값을 갖는 tone 신호를 송신 데이터와 함께 보내는 기법이다. 또한, discrete cosine transform(DCT)은 cosine 값을 데이터에 곱해 줌으로써 위상 회전을 통해 PAPR을 저감하는 기법이다. 본 논문에서는 OFDM 시스템의 보다 효과적인 PAPR 저감을 위해 TR(Tone Reservation)과 DCT 변환 기법을 사용하였다. 그 두 가지 기법을 이용하여 시뮬레이션 비교, 분석 결과 TR 기법에 DCT를 첨가하였을 경우, PAPR 저감 성능이 각각의 성능에 비해 개선되고 또한 $10^{-5}$에서 BER 성능이 TR 기법보다 1 dB, DCT 변환보다 2 dB 정도 향상되는 것을 확인하였다.
본 논문은 웨이블릿 영역에서 인간지각시스템 특성, 적응 스케일(Scale) 개수와 가중치 함수를 이용하고 실험적 임계값을 적용하여 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 디지털 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 실험적 임계값을 기초로 하여 웨이블릿 영역에서 중요 계수를 찾아 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위한 워터마크를 삽입하였다. 원본영상을 3-레벨(Level)로 웨이블릿 변환하여, 저주파에 해당하는 기저대역을 제외한 나머지 모든 부대역을 워터마크 정보를 삽입하였다. 디지털 워터마크의 삽입용량 최적화를 위하여 인간시각시스템 특성을 근거로 한 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 고려되었으며, 이 적응 스케일 계수와 가중치 함수는 강인성과 비가시성의 향상을 도모하였다. 워터마크는 가우시안 랜덤 시퀀스로 구성되어 있고 워터마크의 검출은 상관도를 이용하여 워터마크의 삽입 여부를 판단한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 모의 실험한 결과 비교적 우수한 화질에서 JPEG 손실 압축, 잡음 첨가, 잘라내기, 흐림, 예리화, 그리고 선형 및 비선형 필터링 등의 공격에 강인함을 알 수 있었다.
Harmonic/inter-harmonic detection and analysis is an important issue in power system signal processing. This paper proposes a fast algorithm based on matching pursuit (MP) sparse signal decomposition, which can be employed to extract the harmonic or inter-harmonic components of a distorted electric voltage/current signal. In the MP iterations, the method extracts harmonic/inter-harmonic components in order according to the spectrum peak. The Fast Fourier Transform (FFT) and nonlinear optimization techniques are used in the decomposition to realize fast and accurate estimation of the parameters. First, the frequency estimation value corresponding to the maxim spectrum peak in the present residual is obtained, and the phase corresponding to this frequency is searched in discrete sinusoids dictionary. Then the frequency and phase estimations are taken as initial values of the unknown parameters for Nelder-Mead to acquire the optimized parameters. Finally, the duration time of the disturbance is determined by comparing the inner products, and the amplitude is achieved according to the matching expression of the harmonic or inter-harmonic. Simulations and actual signal tests are performed to illustrate the effectiveness and feasibility of the proposed method.
Faults of rotating parts of a train normally generate unexpected frequency band or impulsive sound[1] which has a period when it moves with a constant speed. The former can be detected by the moving frame acoustic holography method, which visualizes sound field that is generated by a moving and emitting pure tone or band limited noise source. We have attempted to apply the method to the latter case: the periodic impulsive sound which generate different signal compared with what can be measured by the band limited noise. The signal to noise ratio which determines the success of early fault detection must also be studied with the impulsive and moving signal. This research shows how the problems related with these issues can be resolved. The main idea is that periodic impulsive signal can be expressed by infinite set of discrete pure tones. This enables us to obtain lots of holograms that visualize periodic impulsive sound field including noise by using the moving frame acoustic holography method. Therefore holograms can be averaged to improve the signal to noise ratio until having reliable information that exhibits where the impulsive sources are. Theory and experiment by using the miniature vehicle are described [Work supported by BK21 & KRRI].
In this paper, a new algorithm to measure the ultrasonic travel time is proposed, which is fundamental to estimate distance depth and volume in several media. Pulse wave has been used to measure travel time of transmitted signal. However, due to the characteristic of transducer and propagation, the received signal is so distorted that it is difficult to measure travel time, which is propagation, the received signal is so distorted that it is difficult to measure travel time, which is to be time difference between transmitted and received signals. In this proposed method, transmitted and received signal are transformed respectively into norm phase newly designed by this paper and displayed on phase-time curve. And travel time is simply determined by the arithmetic numerical mean of time difference at the identical norm phase on the phase-time curves of transmitted and received signals. This method has several features; firstly, travel time is calculated analytically with high accuracy by least square error method, secondly, it is useful to compare the difference of signal magnitude for time information, thirdly, noise and discrete errors are relatively small, finally, the measurement accuracy is not influenced by D.C. bias. In particular, this method is useful and applicable to measuring very short distance and sound speed with high accuracy.
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.211-220
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2023
Surface electromyography (sEMG) is a noninvasive method used to capture electrically muscle activity, which can be easily measured even during exercise. The basic unit of muscle activity is the motor unit, and because an sEMG signal is a superposition of motor unit action potentials, analysis of muscle activity using sEMG should ideally be done from the perspective of motor unit activity. However, conventional techniques can only evaluate sEMG signals based on abstract signal features, such as root-mean-square (RMS) and mean-power-frequency (MPF), and cannot detect individual motor unit activities from an sEMG signal. On the other hand, needle EMG can only capture the activity of a few local motor units, making it extremely difficult to grasp the activity of the entire muscle. Therefore, in this study, a method to visualize the activities of motor units in a single-channel sEMG signal by relocating wavelet coefficients obtained by redundant discrete wavelet analysis is proposed. The information obtained through this method resides in between the information obtained through needle EMG and the information obtained through sEMG using conventional techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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