주파수 영역 빔형성기 (frequency domain beamformer)는 시간 영역 빔형성기에 비해 연산량 측면에서 효율성이 높아 다수의 빔과 센서가 요구되는 수동 소나 시스템에서 널리 사용되고 있다. 주파수 영역 빔형성기에서는 푸리에 변환을 통한 입력 신호의 스펙트럼 분석 과정이 필수적이며, 이 과정의 효율성에 따라 전체 시스템의 성능이 결정된다. 또한 기본적으로 실시간 신호처리가 요구되는 실제 전장 환경에서 이러한 스펙트럼 연산 과정 최적화의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 수신되는 협대역 신호의 효율적인 국부 스펙트럼 분석 (partial spectrum analysis)을 위해, TD (transform decomposition) 기법과 GSFFT (generalized sliding fast Fourier transform) 기법의 장점을 모두 적용한 pruned-GSFFT 기법을 제안한다. 또한 제안된 기법의 구현상의 특성을 분석하고 요구되는 연산량을 기존 기법들과 비교한다.
일반적으로 EEG 신호는 Alpha파, Beta파, Theta파, Delta파로 구분할 수 있다. Alpha파는 사람에게 있어서 가장 우세한 파형으로써 정신적으로 안정 시 잘 나타나는 뇌파이며, Beta파는 흥분 시 우세하게 나타난다. 본 연구에서는 EEG의 안정 상태를 정량적으로 나타내기 위해 웨이브렛 변환과 파워 스펙트럼 분석을 이용하였다. EEG신호를 웨이브렛 변환을 통해 Alpha파와 Beta파만 검출하여 고속 푸리에 변환을 이용 Alpha파와 Beta파의 파워 스펙트럼을 구하였다. 이후 Beta파의 파워 스펙트럼에 대한 Alpha파의 파워 스펙트럼 비율로 정의되는 상대적 안정상태비(Stable State Ratio)를 계산하였다. 그 결과 피험자가 정상적인 활동 상태에서 정신적으로 편안한 안정 상태에 이르기까지 5분 이내가 16%, $5{\sim}10$분 사이가 9%, 그리고 최소 10분 이상의 시간이 소요되는 피험자집단이 총 69%로 우세하게 나타났다.
본 연구에서는 물리광학법 (physical optics)과 푸리에 변환 (Fourier transform)을 바탕으로 잠수함과 같이 크고 형상이 복잡한 수중표적의 시간영역 음파 후방산란 신호를 모의하기 위한 수치해석방법을 구현하였다. 키르코프-헬름홀쯔 적분식 (Kirchhoff-Helmholtz integral equation)에 키르코프 근사이론 (Kirchhoff approximation)을 적용하여 유도한 물리광학법을 바탕으로 수중표적의 후방산란 음파에 대한 주파수 응답을 계산하였으며, 시간영역 신호모의를 위해 구해진 주파수응답에 고속 역푸리에 변환 (inverse fast Fourier transform)을 취하였다. 입사 음파의 직접조사 면적을 산정하기 위한 적응 삼각형 빔 방법과 다중반사 효과를 고려하기 위한 가상면 개념을 도입하였다. 평면 음파가 정사각형 평판에 수직으로 입사하는 경우에 대한 수치해석 결과를 시간영역 물리광학법에 근거한 해석해와 비교하여 본 연구에서 구현한 수치해석방법의 정확성을 검증하였으며, 반구형 원통모델에 대한 수치모의 결과를 측정결과와 비교하여 본 연구방법이 거울반사 (specular reflection) 효과가 우세한 경우에 유효한 해를 제공할 수 있으나 작은 표적에 대해서는 오차를 줄 수 있음을 확인하였다. 또한, 이상화된 잠수함 모델에 대한 수치해석을 통해 실제 수중표적에 대한 시간영역 후방산란 해석으로의 적용 가능성을 확인하였다.
Electromagnetic vortex flowmeter is a new type of instrument for detecting leakage of steam generator, and the signal processing method based on the envelope to calculate energy ratio can effectively detect bubbles in sodium flow. The signal processing method is not affected by changes in the amplitude of the sensor output signal, which is caused by changes in magnetic field strength and other factors. However, the detection sensitivity of the electromagnetic vortex flowmeter is reduced. To this end, a signal processing method based on inverse Fourier transform to calculate energy ratio is proposed. According to the difference between the frequency band of the bubble noise signal and the flow signal, only the amplitude in the frequency band of the flow signal is retained in the frequency domain, and then the flow signal is obtained by the inverse Fourier transform method, thereby calculating the energy ratio. Using this method to process the experimental data, the results show that it can detect 0.1 g/s leak rate of water in the steam generator, and its performance is significantly better than that of the signal processing method based on the envelope to calculate energy ratio.
This paper presents a Fourier based algorithm for estimating the parameters of the low frequency oscillating modes. The proposed methods estimates various parameters(frequency, damping factor, mode magnitude, phase) by fitting Fourier spectrum and phase with a damped exponential cosine function. Dominant frequency is selected by taking frequency corresponding to the peak spectrum, and damping factor is estimated using the left/right spectra of Fourier spectrum. In addition, mode magnitude is calculated by the normalized peak spectrum, and phase is estimated from spectrum phase. Also, we introduce an accuracy index in order to determine the accuracy of the estimated parameters, and the index is calculated using the deviations of the peak spectrum and the left/right spectra. The parameter estimation methods proposed in this paper include very simple arithmetical processes, so the algorithms are simple and the calculation speed is very fast. The proposed methods are applied to test functions with two dominant modes. The results show that the proposed methods are highly applicable to low frequency parameter estimation.
정규 상호 상관 (상관계수)은 입자영상유속계(PIV) 분석에서 형태 분석을 위한 가장 정확하고 적합한 척도이다. 그러나 상관계수는 주파수 영역에서 그에 상당하는 간단한 수식 표현이 없기 때문에, 빠르지만 부정확한 척도들이 종종 이용된다. 이러한 척도 중에서 선정된 세 가지 방법과 상관계수법을 상호 비교하였다. 그 결과 상관계수법을 제외한 나머지 척도들은 모두 종종 부정확한 결과를 도출함을 알 수 있었다. 그러나 상관계수법은 계산 시간이 많이 걸린다는 단점을 지니고 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 상관계수법을 계산하는 빠르고 정확한 방법을 제시하였다. 이 방법은 상관계수의 분산을 계산하는 Fn 알고리듬과 분모를 계산하는 순차가감법을 결합한 것이다. 시험 결과 이 방법은 상관계수를 빠르고 정확하게 계산할 수 있음을 보였다.
대부분의 2차 및 3차 위상 보간을 사용하는 하모닉 합성 방법은 각각의 정현파 성분에 대해 샘플단위로 합성되기 때문에 구현하는데 있어 많은 연산량이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 2차 및 3차 위상 항을 가지는 정현파 음성 및 오디오 모델을 위한 빠른 하모닉 합성 방법을 제안한다. 제안하는 빠른 하모닉 합성 방법은 2차 및 3차 위상함수의 계수를 하모닉과 독립적으로 강요함으로써 오버 샘플링 함수와 위상 변조 함수를 정의하고, Inverse Fast Fourier Transform(IFFT)을 이용한 합성식을 유도한다. 제안한 빠른 하모닉 합성 방법은 연산량과 Segment SNR(Segment Signal-to-Noise Ratio)을 코사인 함수를 이용한 합성 방법과의 비교를 통해 음질의 저하없이 연산량이 현저히 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.
고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Transform: FFT)은 입력신호가 주기적이라는 가정하에 빠른 계산량과 좋은 성능으로 영상복원에 다방면으로 적용되고 있다. 하지만 실제취득영상은 주기가 무한한 영역의 일부분을 한 주기로 가정하고, 또한 외부영역에 대한 정보손실로 인하여 경계왜곡이 발생한다. 본 논문은 현재까지 진행되어온 경계왜곡을 줄이기 위한 기술들에 대해 고찰정리 하였다. 뿐만 아니라 FFT의 계산량 감소를 위해 블록기반의 영상처리와 이때 발생하는 경계왜곡 감소를 위한 알고리듬을 제안한다. 외부영역의 정보를 알고 있는 경우의 보다 좋은 결과를 위하여 안쪽 블록과 바깥블록의 처리를 달리 적용하였다. 이러한 과정을 통해 경계왜곡을 줄이면서 고속으로 영상복원을 가능하게 한다.
본 논문에서는 직접 대역 확산 (direct- sequence spreading spectrum) 시스템을 위한 주파수 영역 톤간섭 (tone interference) 제거 알고리듬을 제안한다. 기존에 제안된 주파수 영역 톤 간섭 제거 기법들에서는 FFT (Fast Fourier Transform)를 이용하여 수신 신호를 주파수 영역 신호로 전환한 다음 간섭 신호를 제거하고 그 결과로 얻어진 주파수 영역 신호를 IFFT (inverse FFT)를 이용하여 시간 영역 신호로 변환한 후 나머지 수신 과정을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 간섭 신호 제거 기법은 주파수 영역으로 변환된 수신 신호에서 간섭 신호에 해당하는 주파수 영역 신호만을 추출하고 그 추출된 신호에 대한 시간 영역 선호를 생성하여 수신 신호에서 제거하는 방법을 사용한다. 따라서 기존의 주파수 영역 간섭 제거 기법들에서 요구되는 IFFT 수행에 필요한 하드웨어 복잡도 (hardware complexity)를 크게 줄일 수 있는 장점이 있다.
Practical non-synoptic fluctuating wind often exhibits nonstationary features and should be modeled as nonstationary random processes. Generally, the coherence function of the fluctuating wind field has time-varying characteristics. Some studies have shown that there is a big difference between the fluctuating wind field of the coherent function model with and without time variability. Therefore, it is of significance to simulate nonstationary fluctuating wind field with time-varying coherent function. However, current studies on the numerical simulation of nonstationary fluctuating wind field with time-varying coherence are very limited, and the proposed approaches are usually based on the traditional spectral representation method with low simulation efficiency. Especially, for the simulation of multi-variable wind field of large span structures such as transmission tower-line, not only the simulation is inefficient but also the matrix decomposition may have singularity problem. In this paper, it is proposed to conduct the numerical simulation of nonstationary fluctuating wind field in one-spatial dimension with time-varying coherence based on the wavenumber-frequency spectrum. The simulated multivariable nonstationary wind field with time-varying coherence is transformed into one-dimensional nonstationary random waves in the simulated spatial domain, and the simulation by wavenumber frequency spectrum is derived. So, the proposed simulation method can avoid the complicated Cholesky decomposition. Then, the proper orthogonal decomposition is employed to decompose the time-space dependent evolutionary power spectral density and the Fourier transform of time-varying coherent function, simultaneously, so that the two-dimensional Fast Fourier transform can be applied to further improve the simulation efficiency. Finally, the proposed method is applied to simulate the longitudinal nonstationary fluctuating wind velocity field along the transmission line to illustrate its performances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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