The multifrequency eddy current testing(ECT) have been proposed various frequency mixing algorithms. In this study, we compare these approaches to frequency mixing of ECT signals from steam generator tubes; time-domain optimization, discrete cosine transform-domain optimization. Specifically, in this study, two different frequency mixing algorithms, a time-domain optimization method and a discrete cosine transform(DCT) optimization method, are investigated using the experimental signals captured from the ASME standard tube. The DCT domain optimization method is computationally fast but produces larger amount of residue.
In this paper we develop the software simulator written in a C language for a frequency modulation synthesis and the approximate range of parameters, for a musically satisfactory timbre, obtained by using the software simulator will be applied to develop an algorithm for parameter extraction. For a frequency modulation synthesis, we also develop an algorithm for parameter extraction through waveform analysis in the time domain as well as spectrum analysis using a FFT in the frequency domain. To verify the validity of the developed algorithm as well as software simulator experimentally, we extract parameters for the several music instruments using the suggested algorithm and analyze the synthesized sound by applying the parameters to the software simulator. The evaluation of the synthesized sound is first done by listening the sound directly as a subjective testing. Secondly, to evaluate the synthesized sound objectively with an engineering sense, we compare the synthesized sound with an original one in a time domain and a frequency domain.
Nonlinear wave loads can lead to resonant responses of offshore structures in sum or difference frequencies. In this study, the roll motion of an FPSO with a low natural frequency is simulated in the time domain. To generate the time signals of wave loads, the quadratic transfer functions of the second-order excitations are calculated in the frequency domain. The equations of motions based on the time memory functions are used to evaluate the roll responses in irregular waves. The roll damping in empirical form is accounted for in the simulation.
Explicit Kutta condition approximation, proved useful in existing time-domain solver of the unsteady propeller problem, requires a specified functional behavior of the vorticity in space near the trailing edge. In this paper, the strength of the discrete vortices is controlled to have a specified behavior in space in the frequency domain approach. A new formulation is introduced and is implemented for analysis of a lifting surface of a rectangular planform. Sample computations carried out according to the new formulation compares well with that of existing unsteady lifting problem in the time domain.
In this paper, two dimensional analytical infinite elements which can include multiple wave components to model a underlying half-space are developed. Since these elements are expressed clearly and simply using Legendre polynomials of frequencies in frequency domain, these are very economical and efficient in computing the responses of strip foundations in frequency domain and are easily transformed for SSI analysis in time domain. To prove the behavior of the proposed two dimensional analytical infinite elements, vertical, horizontal, and rocking compliances of a rigid strip foundation in layered soils are analyzed and compared with those of Tzong ' Penzie $n^{(17)}$ and with those which calculated by numerical infinite elemen $t^{(1)}$ in frequency domain, and good agreements are noticed between them. As an application for a further study, a new scheme for SSI analysis in time domain are proposed and verified by comparing the displacement responses of the soil with a underlying rock due to a rectangular impulse loading with those of a soil modeled extended FE meshes.soil modeled extended FE meshes.
In this paper, we consider iterative soft-decision feedback equalizers (sDFE), a.k.a. turbo equalizers for single-carrier transmission. Turbo equalizer takes log-likelihood ratio (LLR) feedback from channel decoder and convert the LLR into symbol estimates and variances to be used for the LLR update at the sDFE. Specifically, we consider both time domain and frequency-domain sDFE and compare their performances. The results shows that frequency-domain sDFE performs better than time-domain one and also that considerable gain can be obtained especially when the channel has deep nulls.
The two-dimensional finite difference time domain algorithm is used to numerically reconstruct the electron density profile in O-mode ultrashort pulse reflectometry. A Gaussian pulse is employed as the source of a probing electromagnetic wave. The Gaussian pulse duration is chosen in such a manner as to have its frequency spectrum cover the whole range of the plasma frequency. By using a number of numerical band-pass filters, it is possible to compute the time delays of the frequency components of the reflected signal from the plasma. The electron density profile is reconstructed by substituting the time delays into the Abel integral equation. As a result of simulation, the reconstructed electron density profile agrees well with the assumed profile.
Input filtering as a preprocessing method is so much crucial to get good performance in time series forecasting. There are a few preprocessing methods (i.e. ARMA outputs as time domain filters, and Fourier transform or wavelet transform as time-frequency domain filters) for handling time series. Specially, the time-frequency domain filters describe the fractal structure of financial markets better than the time domain filters due to theoretically additional frequency information. Therefore, we, first of all, try to describe and analyze specially some issues on the effectiveness of different filtering methods from viewpoint of the performance of a neural network based forecasting. And then we discuss about neural network model architecture issues, for example, what type of neural network learning architecture is selected for our time series forecasting, and what input size should be applied to a model. In this study an input selection problem is limited to a size selection of the lagged input variables. To solve this problem, we simulate on analyzing and comparing a few neural networks having different model architecture and also use an embedding dimension measure as chaotic time series analysis or nonlinear dynamic analysis to reduce the dimensionality (i.e. the size of time delayed input variables) of the models. Throughout our study, experiments for integration methods of joint time-frequency analysis and neural network techniques are applied to a case study of daily Korean won / U. S dollar exchange returns and finally we suggest an integration framework for future research from our experimental results.
In this study, OSA (the obstructive sleep apnea) periods were detected in patients with OSA during sleep because of the treatment was different according to the frequency and symptoms of obstructive sleep apnea. ANS (autonomic nervous activity) was changed by obstructive sleep apnea periods so we intended to detect the periods to care the obstructive sleep apnea patients. RR intervals, SDNN (standard deviation of normal to normal) and RMSSD (root mean square standard deviation) were calculated in time domain analysis and LF (low frequency), HF (high frequency), NHF (normalized high frequency), NLF (normalized low frequency) were calculated in frequency domain analysis of HRV (heart rate variability) with obstructive sleep apnea patients. In this paper, SDNN (standard deviation of normal to normal) of time domain analysis were decreased in the obstructive sleep apnea periods. And NLF and LF/HF ratio were increased and NHF (normalized high frequency) was decreased in the frequency domain analysis. The parameters can be used to treat obstructive sleep apnea patients by detecting the obstructive sleep apnea periods such as CPAP (continuous positive airway pressure).
본 논문에서는 null 부반송파를 갖는 OFDM 시스템에서 단순화된 시간 영역 채널 추적(tracking) 방식을 제안하였다. 제안된 채널 추적 방식은 결정 귀환된 데이터를 이용하여 간단한 주파수 영역 채널 추정을 먼저 수행함으로써 시간 영역 채널 추정을 간략화한 방식이다. 제안된 방식은 기존의 시간영역 채널 추정 방식 보다 계산량 면에서 약 93% 정도 감소한다. 본 논문에서 성능 분석은 추정된 채널 응답의 MSE 성능과 수신기의 BER 성능면에서 이루어졌다. 시뮬레이션 결과 제안된 방식은 줄어든 계산량에도 불구하고 기존의 시간 영역 채널 추적 방식과 동일한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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