본 논문에서는 케이블 첩속부 내부 계면얘서 발생하는 부분방전에 의한 초음파 선호를 계측, 분석함으로써 예방진단기법을 제시하고자 한다, 초음파 선호의 분석 방법으로는 wavelet transfonn으로 필터링 하여 얻은 주요 특성 선호만올 Fast Fourier Transform (FFT)로 분석하였다. 그 결과 계면에 수분과 금속가루 존재시 그리고 인가 전압이 높아짐에 따라 서로 다른 특성을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 먼저 피아노 음을 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용하여 주파수 영역으로 변환을 한 후, 크기(magnitude)와 위상(phase)에 대한 특성들을 분석한다 이 분석한 결과를 가지고 모델링을 함으로써 피아노 원음에 근접한 음을 만들 수 있다. 크기에서의 특성은 기본주파수와 고조파 부분에서 다른 부분에 비해 크기의 차이가 크다. 그래서 기본주파수와 고조파부분은 오차를 줄이기 위해 적은 데이터를 가지고 곡선의 적합성(Curve Fitting) 방법을 이용하고, 노이즈 부분은 기본주파수 전·후의 노이즈가 피아노 음색 특성에 중요한 역할을 하므로, 이 부분을 최고점과 최저점른을찾아 선형으로 모델링 하였고, 나머지 노이즈 부분은 적은 값을 가지므로 많은 데이터를 가지고 곡선의 적합성을 이용하였다. 위상은 크기에서 모델링한 결과를 바탕으로 모델링을 하였다 모델링을 한 결과를 가지고 역변환 FFT를 하면 피아노 원음에 매우 근접한 음을 생성할 수 있다.
본 논문에서는 자체 개발한 Java Platform 기반의 뇌파 분석 도구와 Android 기반의 Mobile 기기를 연계하여 중증 장애인의 상태 및 상황 등을 모니터링 할 수 있는 시스템을 제시한다. 제안된 시스템은 뇌파 측정기, 뇌파 분석 툴(PC Client) 그리고 Mobile 기기(Android)로 크게 3부분으로 구성된다. 뇌파 측정기로부터 수집된 원 주파수에서 저주파 대역의 잡음을 제거하기 위해 고주파 필터를 적용한 후, 적용된 데이터를 주파수 영역에서 분석하기 위해 FFT를 적용한다. FFT를 적용한 데이터를 Power Spectrum 분석 기법을 이용하여 Theta, Delta, Alpha, SMR, Beta 파형의 값을 추출하고, 14 채널의 뇌파 측정 위치에 따른 상관관계 분석기법을 통해 중증 장애인의 상태를 표현한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험한 결과, 중증 장애인 모니터링 시스템에 효율적으로 적용되는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 복합소재인 GFRP(Glass Fiber Reinforced Polyester)의 2차원 절삭공정에서 주파수 스팩트럼과 절삭 메커니즘과의 연관성에 관하여 논의한다. 해석방법으로는, 공정중 발생하는 절삭력 신호를 FFT에 의해 주파수 분석하고 주파수 스팩트럼과 다양한 칩형성 메커니즘과의 연관관계를 모델링한다. 특히, 섬유경사각(Fiber orientation angle), 절삭변수 그리고 공구형상이 절삭 메커니즘에 미치는 영향을 평가하였다.
Mucociliary transport is one of the essential defensive functions of the airway mucosa. In this paper, the objective and quantitative method of measuring CBF(Ciliary Beat Frequency) was developed based on the image processing method. Microscopic ciliary images are acquired through image processing board inside PC, and data necessary for the FFT(Fast Fourier Transform) analysis are extracted. By means of FFT analysis, maximum peak frequencies are found in each divided block of a whole acquired image. Finally using these frequencies, we compose a frequency map showing the spatial distribution of CBF's.
블럭적응 여파기는 구현시에 고속푸리에변환 기법을 이용하면 계산량을 대폭 줄일 수 있음이 밝혀져서 연구자들의 관심을 끌어 왔다. 본 논문은 2편으로 구성되어 있는데, 제 1 부에서는 블럭적응 여파기의 여러가지 구현방법을 연구하고 제 2 부에서는 성능분석의 결과들을 논의하고 있다. 블럭적응 여파기의 계수가 최적해를 추적하도록 하는 적응알고리즘은 시간영역 또는 주파수영역에서 동작하게 할 수 있는데 이를 각각 시간영역 및 주파수영역 블럭적응 여파기로 부른다. 특히 제 1 부에서는 이들 두 구조 사이의 공통점 및 대비 관계를 명확하게 할 것이다. 구체적으로 제 1 부에서는 먼저 overlap-add 방식에 의한 고속 구현방법과 정수론적 변환 기법에 의한 효율적인 구현방법에 관한 새로운 결과들을 발표한다. 그리고 나서 계수 설계시에 주파수영역의 정보를 주파수대역마다 차등으로 적용하는 방법과 여파기 계수의 최적해 추정에 있어서 수렴시간 단축을 위한 self-orthogonalization방법을 주파수영역은 물론 시간영역 블럭적응 여파기들에도 적응할 수 있음을 보인다. 다음으로 계수의 블럭적응을 위한 입출력데이터 블럭분할 방법의 특질에 근거해서 고속푸리에변환 연산을 (부분적으로) 생략할 수 있는 비제약 주파수영역 블럭적응 여파기에 관해서 논의한다. 제 1 부의 마지막으로 여러가지 여파기 상수값들과 서로 다른 알고리즘들이 여파기 수렴특성에 미치는 영향을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 조사한 결과를 발표한다.
고정자 전류 스펙트럼(stator current spectrum)은 유도전동기의 고장 검출에 널리 사용되어왔다. 본 논문에서는 고정자 전류 스펙트럼 중에서 회전자 고장에 의해서 큰 영향을 받는 주파수 성분들로 특징벡터(feature vector)를 구성하고, 특징벡터와 기준벡터(reference vector)와의 평균 절대치 차이(mean absolute difference)를 구함으로써, 회전자 고장을 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 전류 스펙트럼 중에서 추출된 매우 작은 크기(dimension)의 특징 벡터에 대한 평균 절대치 차이를 이용하기 때문에 신경회로망에 의한 고장 검출 알고리즘 둥에 비해서 훨씬 적은 계산량만으로 모터의 고장을 효율적으로 검출할 수 있다
본 논문은 베셀타원체상에서 한반도 일원의 지오이드모델을 개발하기 위한 연구이다. 여러가지의 유용한 데이터를 사용하여 remove and restore technique에 의하여 GRS80 타원체상에서 정밀지오이드고를 계산하였으며, FFT 기법에 의하여 Stokes 적분을 수행하였다. GTOPO30으로부터 표고값을 추출하여 모든 격자점의 위치를 3 매개변수 방법에 의하여 베셀타원체 좌표계로 환산하였으며, 기하학적 방법으로 베셀지오이드고를 계산하였다. 연구 결과 한반도 일원에서의 GRS80 기준의 정밀 중력지오이드모델(KOGGDM33)과 베셀타원체 기준의 지오이드모델 (KOBGDM33)을 얻을 수 있었으며, 베셀타원체상에서의 지오이드고는 용암포의 -91.8 m에서 대한해협의 -39.0 m 에 이르기까지의 점진적인 분포를 보이는 것을 알 수 있었다.
음향 인텐시티는 근접한 두 개의 마이크로폰으로부터 얻어지는 음압의 크로스스펙트럼으로부터 얻어진다. 크로스스펙트럼은 이산 푸리에 변환에 의해 얻어지는데 이는 기록시간과 신호의 주기가 일반적으로 일치하지 않기 때문에 누설오차의 발생을 피할 수 없다. 그러므로 기존의 FFT 해석기로부터 얻어지는 음향 인텐시티는 왜곡된 값을 보여준다. 본 논문에서는 단일주파수를 가지는 조화 신호에 누설오차가 발생한 경우 푸리에 변환된 데이터를 규정한다. 또한 왜곡된 데이터로부터 누설오차의 영향을 제거하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 보이기 위해 몇 가지 수치해석 예를 보인다.
본 논문에서는 프레스공정라인에서 발생하는 고장을 감지하고 분류하기 위한 고장진단기법을 제안한다. 또한 윤활유 레벨을 자동감지 하기 위한 방법도 제안하다. 제안한 방법에서는 FFT 주파수해석과 여러 경계인수를 갖는 ART2 신경회로망을 사용하며, LabVIEW를 이용하여 고장진단 및 윤활유 레벨 자동감시를 위한 GUI(Graphical User Interface) 프로그램을 제작하여 고장진단을 수행하였다. 실험결과들로부터 제안한 유도전동기 고장진단 및 윤활유 레벨 자동감시시스템의 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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