This paper describes a method of parameter estimation of time series data using discrete Fourier transform(DFT). DFT have been mainly used to precisely and rapidly obtain the frequency of a signal. In a dynamic system, a real part of a mode used to learn damping characteristics is a more important factor than the frequency of the mode. The parameter estimation method of this paper can directly estimate modes and parameters, indicating the characteristics of a dynamic system, on the basis of the Fourier transform of the time series data. Real part of a mode estimates by subtracting a frequency of the Fourier spectrum corresponding to 0.707 of a magnitude of the peak spectrum from a peak frequency, or subtracting a frequency of the power spectrum corresponding to 0.5 of the peak power spectrum from a peak frequency, or comparing the Fourier(power) spectrum ratio. Also, the residue and phase of time signal calculate by simple equation with the real part of the mode and the power spectrum that have been calculated. Accordingly, the proposed algorithm is advantageous in that it can estimate parameters of the system through a single DFT without repeatedly calculating a DFT, thus shortening the time required to estimate the parameters.
This paper presents a DFT (Discrete Fourier Transform) based estimation algorithm for the parameters of a low-frequency oscillating signal. The proposed method estimates the parameters, i.e., the frequency, the damping factor, the mode amplitude, and the phase, by fitting a discrete Fourier spectrum with an exponentially damped cosine function. Parameter estimation algorithms that consider the spectrum leakage of the discrete Fourier spectrum are introduced. The multi-domain mode test functions are tested in order to verify the accuracy and efficiency of the proposed method. The results show that the proposed algorithms are highly applicable to the practical computation of low-frequency parameter estimations based on DFTs.
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.
The Spectrum Sensing Technology is the core technology of the Cognitive Radio (CR) System that is one of the future wireless communication technologies. This is the technology that temporarily allocates the frequency bandwidth by scanning surrounding wireless environments to keep licensed terminals and search the unused frequency bandwidth. In this paper, we proposed the efficient Spectrum Sensing Method using the Short Time Fourier Transform (STFT). The Cosine and DVB-H signal with the 6MHz bandwidth is used as the Input Signal. And we confirm the Spectrum Sensing result using Modified Periodogram Method, Welch's Method for compared with Short Time Fourier Transform Algorithm.
스펙트럼 센싱 기술은 차세대 무선통신 기술들 중 하나인 Cognitive Radio (CR) 시스템에서의 핵심 기술이다. 본 논문은 CR 기술 기반의 효율적인 스펙트럼 센싱을 위하여 대상 신호의 시간-주파수 측면의 분석을 위한 알고리즘인 Short Time Fourier Transform을 적용하는 방법을 제안하였다. STFT에 적용된 윈도우는 Kaiser Window이며, 그 중첩 정도는 50%로 규정하였다. 시뮬레이션을 위해 6MHz 대역폭을 가진 DVB-H 신호를 입력 신호로 하였으며, Modified Periodogram Method, Welch's Method와의 비교를 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 확인하였다. 또한, 임베디드 보드를 통하여 스펙트럼 센싱 모듈을 구현하였다.
Spectrum의 시간기복을 나타내는 시간 및 주파수의 함수 F(w,t,T) 및 W(w,t,T)를 정의하였고, 실례에 적용시켰다. Fourier변환을 f(t)와 Phasor ejwt와의 Correlation으로 정의하였고 그 변환시분이 시간마다의 성분의 합계이어서 t 시각에서의 Spectrum을 그 근거에서의 f(t)값에만 의함을 증명하였다. Two new time functions defining Time Dependent Fourier Transform F(w,t,T) and Time Dependent Spectrum Density W(w,t,T) are deduced. courier transform is defined as the correlation between the time function f(t) and phasor ejwt. Several theorems corncerning the new functions are proved in order to verify the instantaneous cause a effet of the function f(t) and the nuctuating spectrum.
Cho, Ju Yong;Lee, Seunghoon;Kim, Hyoungjin;Jang, Won Kweon
Current Optics and Photonics
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제6권3호
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pp.244-251
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2022
We introduce a spectral reconstruction method to enhance the spectral resolution in a static modulated Fourier-transform spectrometer. The optical-path difference and the interferogram in the focal plane, as well as the relationship of the interferogram and the spectrum, are discussed. Additionally, for better spectral reconstruction, applications of phase-error correction and apodization are considered. As a result, the transfer function of the spectrometer is calculated, and then the spectrum is reconstructed based on the relationship between the transfer function and the interferogram. The spectrometer comprises a modified Sagnac interferometer. The spectral reconstruction is conducted with a source with central wave number of 6,451 cm-1 and spectral width of 337 cm-1. In a conventional Fourier-transform method the best spectral resolution is 27 cm-1, but by means of the spectral reconstruction method the spectral resolution improved to 8.7 cm-1, without changing the interferometric structure. Compared to a conventional Fourier-transform method, the spectral width in the reconstructed spectrum is narrower by 20 cm-1, and closer to the reference spectrum. The proposed method allows high performance for static modulated Fourier-transform spectrometers.
본 논문은 수문시계열에서 나타나는 주기성 및 경향성 등을 평가하기 위한 방법으로 Fourier Transform을 개선한 Wavelet Transform방법을 제시하고 이에 대한 타당성 및 적용성을 월강수량 및 연강수량 자료와 대표적인 기상인자인 남방진동지수(SOI)와 해수면온도(SST)를 대상으로 평가해 보았다. Fourier Transform은 시간적인 특성을 파악하지 못하는 반면에 Wavelet Transform은 수문시계열이 갖는 시간적인 특성을 유지하면서 빈도에 대한 스펙트럼을 보다 효율적으로 평가할 수 있었다. Wavelet Transform을 이용하여 분석한 결과 국내 월강수량은 1년을 중심으로 강한 스펙트럼을 나타내고 있으며 연강수량은 2-8년 주기에서 통계적으로 유의한 주기를 확인할 수 있었다. SOI와 SST에서는 2-8년 주기가 지배적임을 확인할 수 있었다.
수 $\mu\textrm{m}$ 이상의 두께를 가지는 비교적 두꺼운 박막의 경우 박막에 의한 간섭효과로 인하여 나타나는 반사율 스펙트럼에서의 진동주기로부터 막의 두께를 얻는다. 대개 빠른 데이터 처리를 위해서 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transformation, FFI)을 사용하여 진동주기(또는 진동수)를 구한다. 본 연구에서는 반사율 또는 투과율 스펙트럼을 빛의 에너지 축상에서 푸리에 변환하는 종래의 방법을 개선하여 박막의 굴절률 분산을 반영하는 수정된 고속 푸리에 변환 방법을 최초로 도입하였다. 이 새로운 방법은 굴절률 분산에서 유래하는 유효굴절률 결정에서의 오차를 줄여주고 푸리에 변환 피크의 폭 넓어짐을 막아줌으로써 막 두께 결정의 정밀도를 크게 향상시킨다. 수정된 고속 푸리에 변환방법을 80 $\mu\textrm{m}$의 덮게층과 13 $\mu\textrm{m}$의 사이층이 있는 시료의 반사 스펙트럼에 적용하여 고 타당성을 확인하였다.
This study intends to extract the efficient spectrum characteristics of the fingerpriint image in the fourier domain and to apply them for image enhancement. In order to effectively acquire the spectrum characteristics of the fingerprint in the fourier domain, I set up a 1*64 window as a processing unit and, combining various kinds of the record and overlap lengths, made the power spectrum density estimate for each of those combinations. each spectrum characeristic acquired was applied to a re-synthesis process of the fingerprint image, and, through comparisons and evaluations of the resultant images, an improved gray scale image could be obtained. The validity of this algorithm could be confirmed by the comparison and evaluation fo the binary images which were grained on the established method and the one I used in this experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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