Underwater ambient noise originating from geophysical, biological, and man-made acoustic sources contains information on the source and the ocean environment. Such noise affectsthe performance of sonar equipment. In this paper, three steps are used to identify the ambient noise source, detection, feature extraction, and similarity measurement. First, we use the zero-crossing rate to detect the ambient noisesource from background noise. Then, a set of feature vectors is proposed forthe ambient noise source using the Hilbert-Huang transform and the Karhunen-Loeve transform. Finally, the Euclidean distance is used to measure the similarity between the standard feature vector and the feature vector of the unknown ambient noise source. The developed algorithm is applied to the observed ocean data, and the results are presented and discussed.
This study aims to present new frequency-related seismic intensity parameters (SIPs) based on the Hilbert-Huang Transform (HHT) analysis. The proposed procedure is utilized for the processing of several seismic accelerograms. Thus, the entire evaluated Hilbert Spectrum (HS) of each considered seismic velocity time-history is investigated first, and then, a delimited area of the same HS around a specific frequency is explored, for the proposition of new SIPs. A first application of the suggested new parameters is to reveal the interrelation between them and the structural damage of a reinforced concrete frame structure. The index of Park and Ang describes the structural damage. The fundamental frequency of the structure is considered as the mentioned specific frequency. Two statistical methods, namely correlation analysis and multiple linear regression analysis, are used to identify the relationship between the considered SIPs and the corresponding structural damage. The results confirm that the new proposed HHT-based parameters are effective descriptors of the seismic damage potential and helpful tools for forecasting the seismic damages on buildings.
Empirical Mode Decomposition(EMD)을 통한 Hilbert Huang Transform(HHT)은 시간-주파수 영역분석 방법 중 하나로 기존의 다른 분석 방법에 비해 비선형, 비정상 신호를 해석 가능하다는 등 여러가지 이점이 있다. 그러나 인접한 주파수를 분별하기 힘들고 잡음에 취약하다는 결점이 있다고 알려져 있다. 본 논문에서는 HHT와 정상신호 분석에 효과적인 Short-Time Fourier Transform(STFT)을 비교하여 각 방법의 장 단점을 분석하고 Rijke 튜브 실험에서 얻은 열음향학적 불안정 데이터에 적용하여 잡음에 취약한 점을 보완한 Improved HHT와 비교한다. 그 결과, EMD를 이용한 Original HHT보다 EEMD를 이용한 Improved HHT가 잡음의 영향을 적게 받아 보다 정확한 신호분석이 가능하다는 것을 알 수 있었다.
Real-life time series characteristic data has significant amount of non-stationary components, especially periodic components in nature. Extracting such components has required many ad-hoc techniques with external parameters set by users in case-by-case manner. In our study, we evaluate whether Hilbert-Huang Transform, a new tool of time-series analysis can be used for effective analysis of such data. It is divided into two points : 1) how effective it is in finding periodic components, 2) whether we can use its results directly in detecting values outside control limits, for which a traditional method such as ARIMA had been used. We use glass furnace temperature data to illustrate the method.
This paper presents an improved version of the Hilbert-Huang transform (HHT) for the modal evaluation of structural systems or signals. In this improved HHT, a well-designed bandpass filter is used as preprocessing to separate and determine each mode of the signal for solving the inherent modemixing problem in HHT (i.e., empirical mode decomposition, EMD, associated with the Hilbert transform). A screening process is then applied to remove undesired intrinsic mode functions (IMFs) derived from the EMD of the signal's mode. A "best" IMF is selected in each screening process that utilizes the orthogonalization coefficient between the signal's mode and its IMFs. Through mode-by-mode signal filtering, parameters such as the modal frequency can be evaluated accurately when compared to the theoretical value. Time history of the identified modal frequency is available. Numerical results prove the efficiency of the proposed approach, showing relative errors 1.40%, 2.06%, and 1.46%, respectively, for the test cases of a benchmark structure in the lab, a simulated time-varying structural system, and of a linear superimposed cosine waves.
Son, Edwin J.;Chu, Hyoungseok;Kim, Young-Min;Kim, Hwansun;Oh, John J.;Oh, Sang Hoon;Blackburn, Lindy;Hayama, Kazuhiro;Robinet, Florent
천문학회보
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제40권2호
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pp.55.4-56
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2015
The Hilbert-Huang Transform (HHT) is composed of the Empirical Mode Decomposition (EMD) and the Hilbert Spectral Analysis (HSA). The EMD decomposes any time series data into a small number of components called the Intrinsic Mode Functions (IMFs), compared to the Discrete Fourier Transform which decomposes a data into a large number of harmonic functions. Each IMF has varying amplitude and frequency with respect to time, which can be obtained by HSA. The time resolution of the modes in HHT is the same as that of the given time series, while in the Wavelet Transform, Constant Q Transform and Short-Time Fourier Transform, there is a tradeoff between the resolutions in frequency and time. Based on the time-dependent amplitudes of IMFs, we develop an Event Trigger Generator and demonstrate its efficiency by applying it to gravitational-wave data.
본 연구에서는 최근에 개발된 Hilbert-Huang 변환(HHT) 기법의 교각시스템에서 손상위치추정을 위한 적용성을 분석하였다. HHT기법으로 시계열의 순간주파수를 분석할 수 있음을 이용하여, 손상에 기인한 비선형 거동이 발생하는 때에 순간주파수의 변화를 분석함으로서, 손상부재와 위치를 추정하는 방법이다. 손상을 입은 교각 시스템에 대하여 수치모의실험을 수행하였는데, 이 때에 주파수가 점차로 증가하는 입력하중을 사용하였다. 연구결과로부터, HHT기법이 한정된 갯수의 가속도센서를 이용하여 계측오차가 포함된 조건하에서도 교각에 발생한 손상위치를 적절히 색출할 수 있다는 것을 알 수 있다.
The concrete bridge is likely to produce fatigue cracks during long period of service due to the moving vehicular loads and the degeneration of materials. This paper deals with the time-frequency analysis of a coupled bridge-vehicle system. The bridge is modeled as an Euler beam with breathing cracks. The vehicle is represented by a two-axle vehicle model. The equation of motion of the coupled bridge-vehicle system is established using the finite element method, and the Newmark direct integration method is adopted to calculate the dynamic responses of the system. The effect of breathing cracks on the dynamic responses of the bridge is investigated. The time-frequency characteristics of the responses are analyzed using both the Hilbert-Huang transform and wavelet transform. The results of time-frequency analysis indicate that complicated non-linear and non-stationary features will appear due to the breathing effect of the cracks.
Rotating machinery has two typical faults with clearance, one is partial rub and the other is looseness. Due to these faults, non-linear and non-stationary signals are occurred. Therefore, time-frequency analysis is necessary for exact fault diagnosis of rotating machinery. In this paper newly developed time-frequency analysis method, HHT(Hilbert-Huang Transform) is applied to fault diagnosis and compared with other method of FFT, SFFT and CWT. The results show that HHT can represent better resolution than any other method. Consequently, the faults of rotating machinery are diagnosed efficiently by using HHT.
This paper discusses the application of piezoelectric sensors used for evaluation of damping ratio of PVC plastics. The development of the mathematical formulation based on the Empirical Mode Decomposition for calculating the damping coefficient and natural frequency of the system is presented. A systematic experimental and analytical investigation was also carried out to demonstrate the integrity of several methods commonly used to evaluate the damping of materials based on a single degree freedom formulation. The influence of the sensors' location was also investigated. Besides the commonly used methods, a newly emerging time-frequency method, namely the Empirical Mode decomposition, is also employed. Mathematical formulations based on the Hilbert-Huang formulation, and a frequency spacing technique were also developed for establishing the natural frequency and damping ratio based on the output voltage of a single piezoelectric sensor. An experimental investigation was also conducted and the results were compared and verified with Finite Element Analysis (FEA), revealing good agreement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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