There has been a number methods for the presentation of time-frequency analysis of non-stationary signal. In this paper, STFT(short time Fourier transform), wavelet transform, Wigner distribution, and higher order Wigner distribution are discussed in details with simulation signals. They are also applied to the analysis of the wave propagation of a semi finite beam. Wigner distribution and higher order Wigner distribution have good time-frewuency resolutions. Wavelet transform is required for impact analysis but should be applied carefully. STFT suffers from time-frequency resolutions. Each method is has its advantage and disadvantage depending on each application signals.
Impulsive acoustic and vibration signals within gear are often induced by impacting of fault tooths in gear. Thus the detection of these impulses can be useful for fault diagnosis. Recently there is an increasing trend towards the use of higher order statistics for fault detection within mechanical systems based on the observation that impulsive signals then to increase the kurtosis values. We show that the fourth order Wigner Moment Spectrum, called the Wigner Trispectrum, has found superior detection performance to second order Wigner distribution for typical impulsive signals in a condition monitoring application. These methods are also applied to data sets measured within an industrial gear box.
본 논문에서는 수중 천이신호 탐지를 위하여 시간주파수 영역에서 신호분석이 가능한 웨이브렛을 적용하였다. 낮은 신호대 잡음비를 가지는 관측신호로부터 천이신호를 탐지하기 위하여 고차통계 기법과 웨이브렛을 사용하였으며, 웨이브렛을 이용하여 신호를 주파수 영역에서 분해한 다음 고차통계 기법을 이용하여 분해된 웨이브렛 계수들의 정규분포 특성을 측정하였다. 제안한 방법으로 천이신호를 탐지할 경우 낮은 신호대 잡음비를 가지는 관측 신호로부터 천이신호를 잘 탐지할 수 있었다.
본 논문에서는 고차모드 시간영역 유한차분법(FDTD)을 이용하여 원통형 메타물질 Slab의 주파수 영역 특성을 정확하게 구하는 방법을 연구하였다. 메타물질의 해석방법에는 분산매질 FDTD방정식이 가장 광범위하게 사용되는데 주파수 분산특성을 갖는 유전율과 투자율 모델을 가정하기 때문에, 주파수 응답특성을 구하기 위해서는 주파수 영역에서 차분방정 식을 전개해야 한다. 본 논문에서는 고차모드 FDTD 방법을 유도하여 기존의 분산매질 FDTD 방법과 비교하여 유전체물질에서는 동일한 결과를 얻을 수 있지만 메타물질 해석에서는 오차가 발생을 한다는 것을 확인하였다. 원통형 메타물질 Slab을 해석하기 위해서 고차모드 FDTD 방법을 이용하면 계산오차를 줄일 수 있고 정확한 주파수 특성을 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하면 메타물질을 이용한 다양한 회로구조에 대하여 정 확한 주파수 특성을 얻을 수 있다.
This paper deals with the analysis of leakage current characteristics of silicone rubber insulator in order to develop a new condition monitoring tool to identify the flashover of outdoor insulators. In this work, laboratory based pollution performance tests are carried out on silicone rubber insulator under ac voltage at different pollution levels and relative humidity conditions with sodium chloride (NaCl) as a contaminant. Min-Norm spectral analysis is adopted to calculate the higher order harmonics and Signal Noise Ratio (SNR). Choi-Williams Distribution (CWD) function is employed to understand the time frequency characteristics of the leakage current signal. Reported results on silicone rubber insulators show that the flashover development process of outdoor polymer insulators could be identified from the higher order harmonics and signal noise ratio values of leakage current signals.
This study aims to analyze international trade papers published in Korea during the past 2002-2022 years. Through this study, it is possible to understand the main subject and direction of research in Korea's international trade field. As the research mythologies, this study uses the big data analysis such as the text mining and Social Network Analysis such as frequency analysis, several centrality analysis, and topic analysis. After analyzing the empirical results, the frequency of key word is very high in trade, export, tariff, market, industry, and the performance of firm. However, there has been a tendency to include logistics, e-business, value and chain, and innovation over the time. The degree and closeness centrality analyses also show that the higher frequency key words also have been higher in the degree and closeness centrality. In contrast, the order of eigenvector centrality seems to be different from those of the degree and closeness centrality. The ego network shows the density of business, sale, exchange, and integration appears to be high in order unlike the frequency analysis. The topic analysis shows that the export, trade, tariff, logstics, innovation, industry, value, and chain seem to have high the probabilities of included in several topics.
본 논문에서는 2차원 유한차분 시간영역 방법을 사용하여 균일 평변 전송선로의 고차 모드 주파수 분산 특성을 해석하였다. 전자계 스펙트럼의 크기만을 사용하는 기존 방볍과는 달리, 퓨리에 계수의 크기 및 위상 특성을 동시에 사용함으로써, 다른 공진모드에 비하여 스펙트럼의 크기가 상대적으로 착을 경우에도 모드 식 별이 용이하도록 하였다. 수치해석 결과, 20 GHz 이내에서 스트립 선로에서는 고차 모드가 몇 개 발생되지 않았지만, 접지된 coplanar waveguide에서는 상당히 많은 고차 모드가 발생되며, 특히, 첫 번째 고차 모드가 기본 모드에 매우 근접해 았었다 이와 같이, 기본 모드와 고차 모드가 매우 근접하여 있는 경우 또는 고차 모드가 매우 많이 발생되는 평변형 전송선로의 해석에 본 연구에서 해석 방볍이 효과적으로 적용될 수 있다.
Popular methods for extracting a text region in video images are in general based on analysis of a whole image such as merge and split method, and comparison of two frames. Thus, they take long computing time due to the use of a whole image. Therefore, this paper suggests the faster method of extracting a text region without processing a whole image. The proposed method uses line sampling methods, FFT and neural networks in order to extract texts in real time. In general, text areas are found in the higher frequency domain, thus, can be characterized using FFT The candidate text areas can be thus found by applying the higher frequency characteristics to neural network. Therefore, the final text area is extracted by verifying the candidate areas. Experimental results show a perfect candidate extraction rate and about 92% text extraction rate. The strength of the proposed algorithm is its simplicity, real-time processing by not processing the entire image, and fast skipping of the images that do not contain a text.
This study has analyzed the process of space information perceived and recognized through the estimation of observation frequency and number according to the time range of observation data acquired from observation experiment with the object of hospital lobby. The followings are the results analyzed at this study. First, the continual observation of 3 and 6 times was attentive and conscious for probing to find an object rather than for acquiring exact information and that of 9 times could be regarded as the time for acquiring visual appreciation. However, the repetitive occurrence of high and low frequencies can be thought of repetitive acts for visual appreciation. Second, the continual observation of 3 and 6 times had the highest observation frequency of II, while that of 9 times had the highest observation frequency of III. In case of 3 and 6 times, the observation frequency had the tendency to become a little higher after being low since V, and in case of 9 times it had the repetition of becoming low and high and from IX it characteristically got higher. This feature can be thought to be the process that the subject repeats the fixation and movement of observation at a visual activity for perception and recognition. In the process of first observation, the observation frequency was the highest after 20 seconds or so, but since then, it gets lower and repeatedly gets higher and lower as time passes. After 90 seconds, the frequency showed the tendency of getting higher continuously. Third, the examination of changing features of frequency may show the characteristics of exploration for and attention to space but if the observation frequency is not associated with observation times for analysis there will a limitation that the features of observation frequency cannot be clarified. Accordingly, the simultaneous analysis of both is very effective for estimating the observation characteristics seen at the processes of perception and recognition. Fourth, the general analysis of the both revealed: with the progress of observation time the discontinuous space exploration decreased, and as the observation time got longer the fixed attention to a specific spot increased. Fifth, in order to estimate the observation characteristics by the change of time range the observation frequency and times by trend line was analyzed, which approach seems to be an appropriate technique that can comprehensively show the overall flow of time series data.
Condition monitoring of the reciprocating compressor is important task. As a traditional method, health monitoring system of refrigerator depends on decision of a skilled person based on his experience. However, the skilled person cannot monitor all the compressors completely. If a sampled compressor is faulty, thousands of compressors manufactured at that place are regarded as faulty compressors. Therefore it is necessary to monitor all compressors in the production line. In the paper real time health monitoring system is developed based on high order time frequency method and artificial neural network. The system is installed in the mass production line. The result of the application has been very successful, and currently the system is working very well on the production line.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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