In order to reduce the noise of BLDC motor, a systematic optimization procedure for rotor structure is presented. The noise index is defined as the sum of volume velocity of FE-model that are calculated at the dominant frequencies during dehydration process, which is based on the principle of radiation simple volume source. Then, the five design variables are selected to represent the shape and layout or rotor structure. This discrete design optimization problem for minimizing the noise index is solved by 3-level orthogonal array based effect analysis. Finally, the response surface method (RSM) combined optimization approach is employed for more refining the approximate optimum.
A method based on derivatives of eigen-parameters is presented for damage detection in discrete systems with dampers. The damage is simulated by decrease on the stiffness coefficient and increase of the damping coefficient. In the forward analysis, the derivatives of eigen-parameters are derived for the discrete system. In the inverse analysis, a derivative of eigen-parameters based model updating approach is used to identify damages in frequency domain. Two numerical examples are investigated to illustrate efficiency and accuracy of the proposed method. Studies in this paper indicate that the proposed method is efficient and robust for both single and multiple damages and is insensitive to measurement noise. And satisfactory identified results can be obtained from few numbers of iterations.
Spectral analysis is an important signal processing tool for time series data. The transformation of a time series into the frequency domain is the basis for a significant number of processing algorithms and interpretive methods. Recently developed transforms based on the new mathematical field of wavelet analysis bypass the resolution limitation and offer superior spectral decomposition. The discrete wavelet transform of Sonar data provides spectral localization of noises, hence noises can be filtered out successfully.
We describe a solution to the Ornstein-Uhlenbeck equation $\frac{dI}{dt}-\frac{1}{\tau}$I(t)=cV(t) where V(t) is a constant multiple of a Gaussian white noise. Our solution is based on a discrete set of Gaussian white noise obtained by taking sample points from a sum of single frequency harmonics that have random amplitudes, random frequencies, and random phases. Hence, it is different from the solution by the standard random walk using random numbers generated by the Box-Mueller algorithm. We prove that the power of the signal has the additive property, from which we derive that the Lyapunov characteristic exponent for our solution is positive. This compares with the solution by other methods where the noise is kept to be in an error range so that its Lyapunov exponent is negative.
Speech recognition is one of the fascinating fields in the area of Computer science. Accuracy of speech recognition system may reduce due to the presence of noise present in speech signal. Therefore noise removal is an essential step in Automatic Speech Recognition (ASR) system and this paper proposes a new technique called combined thresholding for noise removal. Feature extraction is process of converting acoustic signal into most valuable set of parameters. This paper also concentrates on improving Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) features by introducing Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) in the place of Discrete Fourier Transformation (DFT) block to provide an efficient signal analysis. The feature vector is varied in size, for choosing the correct length of feature vector Self Organizing Map (SOM) is used. As a single classifier does not provide enough accuracy, so this research proposes an Ensemble Support Vector Machine (ESVM) classifier where the fixed length feature vector from SOM is given as input, termed as ESVM_SOM. The experimental results showed that the proposed methods provide better results than the existing methods.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.303-316
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2021
Digital content protection has recently become an important requirement in biometrics-based authentication systems due to the challenges involved in designing a feasible and effective user authentication method. Biometric approaches are more effective than traditional methods, and simultaneously, they cannot be considered entirely reliable. This study develops a reliable and trustworthy method for verifying that the owner of the biometric traits is the actual user and not an impostor. Watermarking-based approaches are developed using a combination of a color face image of the user and a mobile equipment identifier (MEID). Employing watermark techniques that cannot be easily removed or destroyed, a blind image watermarking scheme based on fast discrete curvelet transform (FDCuT) and discrete cosine transform (DCT) is proposed. FDCuT is applied to the color face image to obtain various frequency coefficients of the image curvelet decomposition, and for high frequency curvelet coefficients DCT is applied to obtain various frequency coefficients. Furthermore, mid-band frequency coefficients are modified using two uncorrelated noise sequences with the MEID watermark bits to obtain a watermarked image. An analysis is carried out to verify the performance of the proposed schema using conventional performance metrics. Compared with an existing approach, the proposed approach is better able to protect multimedia data from unauthorized access and will effectively prevent anyone other than the actual user from using the identity or images.
SC-FDMA(Single Carrier-Frequency Division Multiple Access)는 DFT(Discrete Fourier Transform)-spreading 방식을 사용하여 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 신호의 PAPR(Peak to Average Power Ratio) 저감하여 전력효율을 향상시키는 방식이다. 그러나, PAPR을 저감하기 위하여 블록 type 파일럿을 사용하기 때문에 이동 환경에 따른 도플러 주파수와 송수신기 사이의 주파수 불일치로 인한 주파수 옵셋과 시간 도메인에서의 위상 잡음으로 주파수 도메인에서 ICI(Inter Channel Interference)가 발생하여 SC-FDMA 시스템의 성능은 저감된다. 그러므로 이동 환경 및 위상 잡음을 제거하기 위하여 comb type 파일럿을 고려하고, 이에 대한 PAPR을 감소시키기 위하여 SLM(Selective Mapping) 기법을 사용하며, 효과적인 채널 추정 및 ICI 제거를 위한 기법을 제안한다. 그러므로 기존 블록 type에 비해 comb type을 사용함으로써 이동 수신 성능이 향상될 수 있으며 효과적으로 주파수 옵셋 및 위상 잡음을 효과적으로 제거 가능함을 보인다.
본 연구에서는 이중구조팬의 소음특성을 알아보고 소음저감 방법으로 알려진 톱니형 뒷전(Serrated Trailing Egde)을 적용하여 이중구조팬의 소음을 저감시켰다. 해석에는 Lattice Boltzmann Method(LBM)를 이용한 비정상 전산해석을 수행하였으며 해석의 타당성을 평가하기 위하여 시험을 실시하였다. 이중구조팬은 일반적인 팬처럼 단일의 Blade Passing Frequency(BPF)를 갖는 것이 아니라 내부팬과 외부팬 각각의 BPF가 서로 다른 음역대에서 나타나는 것을 확인 하였다. 톱니형 뒷전을 내부팬에 적용하여 경계층에서의 구속와류와 뒷전에서의 와류흘림이 억제 또는 분산되고 광역소음뿐만 아니라 팬의 토크도 저감되었다.
This paper proposes an optimal design scheme to reduce the noise of the engine cooling fan by adapting Kriging with two meta-heuristic techniques. An engineering model has been developed for the prediction of the noise spectrum of the engine cooling fan. The noise of the fan is expressed as the discrete frequency noise peaks at the BPF and its harmonics and line spectrum at the broad band by noise generation mechanisms. The object of this paper is to find the optimal design for noise reduction of the engine cooling fan. We firstly show a comparison of the measured and calculated noise spectra of the fan for the validation of the noise prediction program. Orthogonal array is applied as design of experiments because it is suitable for Kriging. With these simulated data, we can estimate a correlation parameter of Kriging by solving the nonlinear problem with genetic algorithm and find an optimal level for the noise reduction of the cooling fan by optimizing Kriging estimates with simulated annealing. We notice that this optimal design scheme gives noticeable results. Therefore, an optimal design for the cooling fan is proposed by reducing the noise of its system.
This paper proposes an optimal design scheme to reduce the noise of the engine cooling fan by adapting Kriging with two meta-heuristic techniques. An engineering model has been developed for the prediction of the noise spectrum of the engine cooling fan. The noise of the fan is expressed as the discrete frequency noise peaks at the BPF and its harmonics and line spectrum at the broad band by noise generation mechanisms. The object of this paper is to find the Optimal Design for Noise Reduction of the Engine Cooling Fan. We firstly show a comparison of the measured and calculated noise spectra of the fan for the validation of the noise prediction program. Orthogonal array is applied as design of experiments because it is suitable for Kriging. With these simulated data, we can estimate a correlation parameter of Kriging by solving the nonlinear problem with genetic algorithm and find an optimal level for the noise reduction of the cooling fan by optimizing Kriging estimates with simulated annealing. We notice that this optimal design scheme gives noticeable results. Therefore, an optimal design for the cooling fan is proposed by reducing the noise of its system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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