We consider fractional Brownian motion and FARIMA process with Gaussian innovations and show that the suitably scaled distributions of the FARIMA processes converge to fractional Brownian motion in the sense of finite dimensional distributions. We figure out ACF function and estimate the self-similarity parameter H of FARIMA(0, d, 0) by using R/S method. Finally, we display power spectrum density of FARIMA process.
선형 자귀회귀(AR) 모델을 근거로한 심박변동의 파워 스펙트럼 해석은 비침습적으로 자율신경의 반응을 정량화 하는데 폭넓게 사용된다. 본 연구는 짧은 데이터 저장(2분 미만)의 심전도와 맥파 신호의 심박변동에 대한 파워스펙트럼밀도을 추정한다 심박변동의 시계열은 정상인을 대상으로 검출한 심전도와 맥파신호의 특징점 사이의 시간간격(RRI, PPI)으로부터 구하였다. 발생된 시계열은 다항식 보간법에 의해 AR모델에 적합하게 새로운 시계열로 재구성하였다 AR모델에 의한 파워스펙트럼 밀도는 Burg 알고리즘을 사용하여 계산하였다 AR 모델을 적용한 단 구간의 심전도와 맥파의 심박변동에 대한 파워스펙트럼밀도는 저주파수와 고주파수 영역에서 매끄러운 스펙트럼 파워를 나타내고 있다. 또한 통일한 피험자의 심전도와 맥파의 파워스펙트럼밀도를 비교한 결과 유사한 모양을 나타내었다.
In this paper, new index was developed to estimate the depth of anesthesia during general anesthesia using EEG. Analysis of the power spectral density(PSD) of EEG was used to develop new parameters because EEG signal tends to have slow wave during anesthesia. Classifier for index creator was developed by using SEF, BDR and BTR parameters, which are calculated by power spectral density. EEG data were obtained from 7 patients (ASA I, II) during general anesthesia with Sevoflurane. The anesthetic depth evaluation indexes ranged from 0 to 100. The average were $86.05{\pm}10.1$, $36.98{\pm}20.2$, $15.33{\pm}13.6$, $50.87{\pm}16.5$ and $87.72{\pm}11.7$ for the states of pre-operation, induction of anesthesia, operation, awaked and post-operation, respectively. The results show that while the depth of anesthesia was evaluated, more accurate information can be provided for anesthetician.
This paper describes a real time algorithm for blood flow estimation of LDF(laser Doppler flowmeter). Many algorithms for blood flow estimation are using power spectral density of Doppler signal by blood flow. In these research, the fast Fourier transformation is used to estimate power spectral density. This is a block processing procedure rather than real time processing. The algorithm in this paper used parametric spectral estimation. This has real time capability by estimation of AR(autoregressive) parameters sample by sample, and has smoothing power spectrum. Also, the frequency resolution is not limited by number of samples used to estimate AR parameter. Another advantage of this algorithm is that AR model enhance SNR.
The equipment composed of many complicated electronic stuffs undergoes diverse stresses caused by mechanical vibrations during its service. Thus, to ensure its proper operation in the field a simulated vibration test has to be carried out in the laboratory with the Vibration Qualification Level, the test specification, which can include the real environment. In this paper we intent to deal with method and procedure for determining the Vibration Qualification Level so as to estimate the vibration-endurance for the equipment precisely.
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.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제11권4호
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pp.250-256
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2011
This paper applies a compressed algorithm to improve the spectrum sensing performance of cognitive radio technology. At the fusion center, the recovery error in the analog to information converter (AIC) when reconstructing the transmit signal from the received time-discrete signal causes degradation of the detection performance. Therefore, we propose a subspace pursuit (SP) algorithm to reduce the recovery error and thereby enhance the detection performance. In this study, we employ a wide-band, low SNR, distributed compressed sensing regime to analyze and evaluate the proposed approach. Simulations are provided to demonstrate the performance of the proposed algorithm.
In order to investigate the characteristics of torsional wind loads on rectangular tall buildings, five models with different rectangular cross-sections were tested in a boundary wind tunnel. Based on the test results, the RMS force coefficients, power spectrum densities as well as vertical correlation functions of torsional wind loads were analyzed. Formulas that took the side ratio as parameters were proposed to fit the test results above. Comparisons between the results calculated by the formulas and the wind tunnel measurements were made to verify the reliability of the proposed formulas. An simplified expression to evaluate the dynamic torsional wind loads on rectangular tall buildings in urban terrain is presented on basis of the above formulas and has been proved by a practical project. The simplified expressions as well as the proposed formulas can be applied to estimate wind-induce torsional response on rectangular tall buildings in the frequency domain.
This paper introduces the Bootstrap method for statistical analysis of noise and vibration spectrum in aeronautic and space fields. Generally, all components of a launch vehicle and its payloads are subjected to high intensive noise and vibration environment during the lift-off phase and the ascent phase through Mach =1 and Max Q. In order to verify their survivabilities against these severe vibroacoustic environments during qualification tests and acceptance tests, it is most important to estimate the proper upper limits of the environmental condition. Although NASA has typically utilized the Normal Tolerance Limit method in deriving these levels, the reference[1] says that the Bootstrap can be also an alternative method to estimate the maximum expected environments. In this paper, a general procedure of the Bootstrap method is summarized, and it is applied to analyze acceleration power spectral density functions, which were measured during acoustic test on the upper stage of KSLV-I.
이 연구는 고령자를 대상으로 탄성저항운동을 수행하였을 경우 운동 전 후로 보행 시 지면반력 신호 크기와 이들의 variability에 어떠한 영향을 미치는 가를 구명하고자 하였다. 이를 위하여 여성 고령자 12명을 대상으로 12주간 탄성저항운동을 실시하였으며, 운동 전 후로 보행 시 3방향 지면반력 신호의 주파수 크기와 variability 값을 산출하였다. FFT(fast Fourier transform)를 이용하여 주파수 분석을 하였으며, PSD(power spectral density)를 계산하였다. 총 대상자들의 변이 계수(SD/Mean*100)을 이용하여 집단 간 variability를 계산하였다. 그 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 지면반력 신호의 주파수 크기는 좌우 방향에서 운동 전보다 운동 후에 작은 값을 보였으며, 통계적으로도 유의한 차이(p<.05)가 나타났다. 지면반력 신호의 variability에서는 좌우 방향에서 운동 전보다 운동 후에 큰 값이 나타났으며, 통계적으로도 유의한 차이(p<.05)가 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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