The object of the present work is the natural frequency analysis of subambient pressure tri-pad and pico sliders. Head/disk interaction during start/stop and constant speed were detected by using the acoustic emission (AE) test system. The frequency spectrum analysis is performed using the AE signal obtained during the head/disk interaction. The FFT (Fast Fourier Transform) analysis of the AE signals is used to understand the interaction between the AE signal and the state of contact. Natural frequency analysis was performed using the Ansys program. The results indicate acceptable accordance of finite element calculation results with the experimental results.
The object of the present work is the natural lre%uency analysis of femto slider, HeaHdisk interaction during starustop and constant speed were detected by using the acoustic emission (AE) test system. The frequency spectrum analysis wasperformed using the AE signal obtained during the head/disk interaction. The FFT (Fast Fourier Transform) analysis of the AEsignals is used to understand the interaction between the AE signal and the state of contact. Natural frequency analysis wasperformed using the ANSYS program. The results indicate acceptable accordance of finite element calculation results with theexperimental results.
By their rapid and periodic actions, the cilia of the human respiratory tract play an important role in clearing inhaled noxious particles. Based on the automated image-processing technique, we studied ciliary beat frequency (CBF) objectively and quantitatively. Microscopic ciliary images were transformed into digitized gray ones through an image-grabber, and from these we extracted signals or CBF. By means of a FFT, maximum peak frequencies were detected as CBFs in each partitioned block or the entire digitized field. With these CBFs, we composed distribution maps visualiy showing the spatial distribution of CBFs. Through distribution maps of CBF, the whole aspects of CBF changes or cells and the difference of CBF of neighboring cells can be easily measured and detected. Histogram statistics calculated from the user-defined polygonal window can show the local dominant frequency presumed to be the CBF of a cell or a crust the region includes.
This paper is a study on frequency analysis and electronic noise reduction of energy storage system (ESS). We acquired 4 necessary data for about 2 minutes and 4 seconds using a sampling frequency of 10,000 Hz in ESS. Fast Fourier transform (FFT) was used for electronic noise analysis from the acquired data. As a result, it was confirmed that DC component, fundamental wave, second and higher harmonic component exist. For the attenuation of harmonics, low-pass filter (LPF) was applied. We confirmed that an attenuation of approximately 59.3% appears from the second harmonic. The presence of many harmonic components in the data of the ESS was expected to occur due to the insufficiency of optimization among the modules inside the ESS. Therefore, we propose that a national certification system for ESS should be introduced to settle down the issue properly.
Acoustic intensity is usually estimated by the cross-spectrum of acoustic pressure at two adjacent microphones. The cross-spectrum calculated by digital Fourier transform technique will unavoidally have leakage error since the period of signal will not be usually coincident with record length. Therefore, the acoustic intensity estimated by the conventional FFT analyzer will show distorted value. In this paper, the expression of the Fourier transformed date of a harmonic signal with a single frequency is formated when there is leakage error. The method to elimate the effect of leakage error from the contaminated data is also proposed. Some numerical examples show the validation of the proposed method.
뇌전도 기반의 뇌-컴퓨터 인터페이스는 향후 손 또는 발과 같은 신체를 대체하거나 사용자의 편의성을 제고하는 등의 다양한 목적으로 여러 산업에서 사용이 될 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 경험 모드 분해와 고속푸리에 변환을 통해 동작 상상 뇌전도 신호를 분해하고 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 뇌전도 신호 분류 과정은 다음과 같이 3단계로 구성된다. 신호 분해에서는 경험모드분해를 이용하여 뇌전도 신호에 대한 내재모드함수를 생성한다. 특징 추출에서는 파워 스펙트럼 밀도를 이용하여 생성된 내재모드함수의 주파수 대역을 확인한 뒤, 뮤파 대역을 포함하고 있는 내재모드함수에 고속푸리에 변환을 적용하여 움직임 상상에 대한 특징을 추출한다. 특징 분류에서는 서포트 벡터 머신을 사용하여 동작 상상 뇌전도 신호에 대한 특징을 분류하고, 10-교차검증을 통해 분류기의 일반화 성능을 추정한다. 제안하는 방법은 다른 방법들과 비교하여 84.50%의 분류 정확도를 보여주었다.
Transient response analysis can be conducted either in the time domain, or via the frequency domain. Sometimes a frequency domain method (FDM) has advantages over a time domain method. A practical issue in the FDM is to find out an appropriate extended period, which may be affected by several factors, such as the excitation duration, the system damping, the artificial damping, the period of interest, etc. In this report, the extended period of the FDM based on the Duhamel's integral is investigated. This Duhamel's integral based FDM does not involve the unit impulse response function (UIRF) beyond the period of interest. Due to this fact, the ever-lasting UIRF can be simply set as zero beyond the period of interest to shorten the extended period. As a result, the preferred extended period is the summation of the period of interest and the excitation duration. This conclusion is validated by numerical examples. If the extended period is too short, then the front portion of the period of interest is more prone to errors than the rear portion, but the free vibration segment is free of the wraparound error.
The ${\Delta}\;V_{10}$ or 10-Hz flicker index, as a common method of measurement of voltage flicker severity in power systems, requires a high computational cost and a large amount of memory. In this paper, for measuring the ${\Delta}\;V_{10}$ index, a new method based on the Adaline (adaptive linear neuron) system, the FFT (fast Fourier transform), and the PSO (particle swarm optimization) algorithm is proposed. In this method, for reducing the sampling frequency, calculations are carried out on the envelope of a power system voltage that contains a flicker component. Extracting the envelope of the voltage is implemented by the Adaline system. In addition, in order to increase the accuracy in computing the flicker components, the PSO algorithm is used for reducing the spectral leakage error in the FFT calculations. Therefore, the proposed method has a lower computational cost in FFT computation due to the use of a smaller sampling window. It also requires less memory since it uses the envelope of the power system voltage. Moreover, it shows more accuracy because the PSO algorithm is used in the determination of the flicker frequency and the corresponding amplitude. The sensitivity of the proposed method with respect to the main frequency drift is very low. The proposed algorithm is evaluated by simulations. The validity of the simulations is proven by the implementation of the algorithm with an ARM microcontroller-based digital system. Finally, its function is evaluated with real-time measurements.
This paper aims to make an artificial arm control strategy. For this, we propose a new feature extraction method and design artificial neural network for the functional classification of myoelectric signal(MES). We first transform the two channel myoelectric signals (MES) for biceps and triceps into frequency domain using fast Fourier transform (FFT). And features were obtained by comparing the magnitudes of ensemble spectrum data and used as inputs to the three-layer neural network for the learning. By changing the number of units in hidden layer of neural network we observed the improvement of classification performance. To observe the effeciency of the proposed scheme we performed experiments for classification of six arm functions to the three subjects. And we obtained on average 94[%] the ratio of classification.
With the development of technology, a new class of smaller and more sensitive electrical systems have emerged, requiring higher quality power system. Improving the quality of the power system requires removing harmonics as much as possible to ensure better efficiency. We should first collect information on what harmonic frequencies are included in the current power system to remove the harmonics. In this paper, a new frequency analysis algorithm is introduced for a three-phase and a 1-phase power system. MTE PRS 600.3 is used to generate any harmonics to ensure that the algorithm performs well. Typing any harmonics on the Windows GUI program shows the analyzed result from the board developed for the algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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