In this paper, we propose a new filtered-x least mean fouth (LMF) algorithm where the error raised to the power of four is minimized and analyze its convergence behavior or a multiple sinusoidal acoustic noise and Gaussian measurement noise. Application of the filtered-x LMF adaptive filter to active noise cancellation (ANC) requires estimating of the transfer characteristic of the acoustic path between the ouput and error signal of the adaptive canceller. The results of the convergence analysis of the filtered-x LMF algorithm indicates that the effects of the parameter estimation inaccuracy on the convergence behavior of the algorithm are characterized by two distinct component . Phase estimation error and estimated again. In particular , the convergence is shown to be strongly affected by the accuracy of the phase response estimate. Also, we newly show that convergence behavior can differ depending on the relative sizes of the Gaussian measurement noise and convergence constant.
Due to the measurement noise or system noise, the performance of photovoltaic power generation system can be degraded. If this noise is contained in the solar array voltage measurement signal, the correct operation of the maximum power point tracker can not be guaranteed. The application of the extended Kalman filter to the photovoltaic system can obtain enhanced states estimation result. The Kalman filter provides a recursive solution to optimally estimate from random noise signals. Additionally, as a consequence of Kalman filter, the unmeasurable state such as inductor current can be estimated without current sensor. The methods for system modeling and extended Kalman filter design are presented and the experimental results verify the validity of the proposed system.
We have all heard sounds that did not sound "right" while riding in an automobile. Objectionable sounds are difficult to find and understand because the sound field is complex and dynamic in the near field of an automobile. Many different noise sources and transmission paths must be understood before an engineering change can be recommended. This paper reviews the fundamental characterization of sound and chscusses the Sound Intensity measurement technique. Sound intensity measurements locate sources and sinks of acoustic energy. Used with narrowband analysis equipment, acoustic noise sources can be identified. Sound intensity measurements are made -in-situ and do not require specmi anechoic facilities. The measurement results in a vector representation of the near field sound field and can discriminate between multiple sound sources.d sources.
동하중 측정 데이터에 추가되는 여러 가지 종류의 오차로 인하여, 신뢰할 수 있는 하중을 구하기 위해 측정 오차를 감소시키는 적절한 방법이 필요하다. 과도한 진동으로 인해 발생하는 측정 오류는 쉽게 제거하기 어렵다. 이러한 오류를 최소화하기 위하여 측정 장치 혹은 측정 대상의 수직 운동과 상호 관계가 전혀 없는 광 센서 시스템을 이용한다. 여러 가지 시료들의 흐름률을 광 센서를 이용하여 측정함으로써 로드셀을 이용한 부정확한 측정 부분을 보완한다. 동하중 측정시 발생하는 잡음 감소를 확인하기 위하여 모형 트레일러 시스템을 사용하며, 제안된 방법이 효과적임을 확인한다.
본 논문은 관성 항법 시스템(Inertial Navigation System)을 활용한 자세 및 방향 결정시스템(Attitude & Heading Reference System)의 성능을 향상시키기 위한 새로운 기법인, 순차적 측정 오차 공분산(Sequential Measurement Noise Covariance) 기법을 제시하였다. 관성 센서는 시간이 지남에 따라 발생하는 적분오차와 진동이나 가속구간과 같은 외란이 가해 졌을 때 성능이 저하된다는 단점이 있다. 특히, 저가의 관성 센서의 경우 이러한 현상이 더욱 두드러지게 나타난다. 이를 극복하기 위한 알고리즘들은 많이 존재한다. 하지만 가장 일반적으로 사용되는 확장 칼만 필터의 경우 가속도계를 사용할 때 측정값(Measurement)이 일정 범위를 넘어가면 센서값을 배제하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 범위를 설정하지 않고 과거의 데이터를 순차적으로 활용하여 측정값의 가중치를 변화하는 기법이다. 최종적으로 제안된 기법을 수치 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
PURPOSES : This study presents the noise level and frequency characteristics investigated in the national highways with the consideration of various measuring conditions and/or methods. METHODS : The noise levels on the asphalt concrete pavement(ACP) and the jointed plain concrete pavement(JPCP) of the national highway were measured and analysed with respect to three variables, i.e., pavement type, surface condition, and measurement distance. The PASS-By method is utilized for the noise measurement and then using CPB spectrum analysis method with 1/3 octave bandwidth, the noise levels and frequency characteristics were calculated for two-second periods before and after the peak noise. RESULTS : Depending on the pavement type, the noise level was changed as the average noise levels are 73.3dB(A) and 78.3dB(A) for ACP and JPCP, respectively. With respect to the effect of surface condition, the average noise levels for crack H(high), M(medium), and L (low) sections are 77.4dB(A), 77.4dB(A), and 78.1dB(A), respectively. Regarding the measurement distance, 1.2meter difference in measuring location reduces 1.6dB(A) of noise level; the average noise levels at 5.3m and 7.5m from the centerline of outer lane are 72.8dB(A) and 71.2dB(A), respectively. It should be noted that the noise levels are slightly different as a function of vehicle speed and type. However, the overall trends for each case was similar. It was found that the domain frequency bands for ACP and JPCP were 400Hz~2000Hz and 500Hz~2000Hz, respectively. CONCLUSIONS : Based on the analysis with the measured noise date from national highway, it was concluded that the noise level and frequency band vary depending on the various conditions. It was also found that some variables significantly affect the noise level while others do not. With further systematic investigation, the comprehensive noise characteristics on the national highway can be achieved. Using such database, it is possible to develop the fundamental noise reduction technology.
Development of light-weight high speed train (HST) based on distributed motor control with the top speed of 350 km/hr has engendered a need for abatement of the interior noise of the train cabin. The development of noise abatement measures is crucial at the design stage of the train car since the noise transmission characteristics of the car structure directly influences the cabin interior noise. Since the transmission loss measurement using the entire car structure is often not feasible, especially at the initial stages of the train development, investigation of transmission characteristics using small-scale reverberation chamber can furnish useful alternative source of predicting the noise level. In the present study, white noise is generated at source and transmission loss estimated by performing measurement of a specimen in a scaled reverberation chamber. Comparison of measured values with the previously derived numerical values show good agreement in the overall trend but appreciable quantitative differences still remain.
This paper presents the intelligent external noise analysis method for nonlinear maneuvering target. After recognizing maneuvering pattern of the target by the proposed method, we track the state of the target. The external noise can be divided into mere noise and acceleration using only the measurement. divided noise passes through the filtering step and acceleration is punched into dynamic model to compensate expected states. The acceleration is the most deterministic factor to the maneuvering. By dividing, approximating, and compensating the acceleration, we can reduce the tracking error effectively. We use the fuzzy c-means (FCM) clustering as the method to divide external noise. FCM can separate the acceleration from the noise without criteria. It makes the criteria with the data made by measurement at every sampling time. So it can show the adaptive tracking result. The proposed method proceeds the tracking target simultaneously with the learning process. Thus it can apply to the online system. The proposed method shows the remarkable tracking result on the linear and nonlinear maneuvering. Finally, some examples are provided to show the feasibility of the proposed algorithm.
수중소음 계측의 가능성을 파악하기 위하여 KRISO 캐비테이션 터널의 음향학적 특성을 조사하였다. 유속과 압력을 변화시키면서 배경소음을 100kHz까지 계측하였으며, 소음계측을 수행하기 위하여 건설된 캐비테이션 터널[HYKAT(독일), GTH(프랑스)등]들의 배경소음과 비교하였다. 배경소음원을 조사하기 위하여 B&K 3550 FFT 분석기를 이용하여 구조물의 진동과 소음과의 상관도를 해석하였다. 실험결과로부터 소음계측 가능성을 파악할 수 있었으며, 소음환경의 개선방안도 도출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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