The objective of this paper is to apply a newly developed wavelet-based semblance filtering and eigenvalue analysis to investigate the geomagnetic variations in some micro-earthquakes that had occurred in the Korean Peninsula. The wavelet-based filtering showed improved results in delineating the geomagnetic variations in relation to earthquake events from their background field. In addition, the eigenvalues analysis was also useful for the interpretation of three components geomagnetic fields during the earthquake events. The wavelet-based semblance analysis showed a prominent result for short-term geomagnetic variation related to the earthquake event, and the eigenvalue analysis was feasible to long-term geomagnetic variation. Considering the fact that the basement rock of the Korean Peninsula has a highly resistive electrical structure, it seems to be possible for small magnitude earthquakes to generate some distinguished geomagnetic variations.
Chandra, D. Rakesh;Kumari, Matam Sailaja;Sydulu, Maheswarapu;Grimaccia, F.;Mussetta, M.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권6호
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pp.1812-1821
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2014
Wind has been a rapidly growing renewable power source for the last twenty years. Since wind behavior is chaotic in nature, its forecasting is not easy. At the same time, developing an accurate forecasting method is essential when wind farms are integrated into the power grid. In fact, wind speed forecasting tools can solve issues related to grid stability and reserve allocation. In this paper 30 hours ahead wind speed profile forecast is proposed using Adaptive Wavelet Neural Network (AWNN). The implemented AWNN uses a Mexican hat mother Wavelet, and Morlet Mother Wavelet for seven, eight and nine levels decompositions. For wind speed forecasting, the time series data on wind speed has been gathered from the National Renewable Energy Laboratory (NREL) website. In this work, hourly averaged 10-min wind speed data sets for the year 2004 in the Midwest ISO region (site number 7263) is taken for analysis. Data sets are normalized in the range of [-1, 1] to improve the training performance of forecasting models. Total 8760 samples were taken for this forecasting analysis. After the forecasting phase, statistical parameters are calculated to evaluate system accuracy, comparing different configurations.
The present study analyzed noise reduction and long/short-term components for discharge, TOC concentration, and TOC load data in order to understand the data characteristics better. For the purpose, wavelet transform which can reduce noise from raw data and has flexible resolution in time and frequency domain was applied and the theory of nonlinear dynamics was also used to determine the last decomposition level for wavelet transform. Wavelet function of 'db10' and the 7th level for the last decomposition of wavelet transform were applied for the all data in the present study. Also the results revealed that the energy ratios of approximation components with 187-hour periodicity decomposed from 7th level of wavelet transform were 94.71% (discharge), 99.00% (TOC concentration), and 93.84% (TOC load), respectively. In addition, the energy ratios of detail components showed the range between 1.00% and 6.17%, which were extremely small comparing to the energy ratios of approximation components, therefore, the first and second detail components might be considered as noise components included in the raw data.
A method for high impedance fault(HIF) detection based on wavelet transform is presented in this paper. HIF is detected and classified by obtaining the energy distribution curve from the wavelet coefficients at each level. The energy distribution of each transient disturbance has unique deviation from sinusoidal wave in particular energy level, which is adopted to provide reliable classification of the type of transient.
본 논문에서는 WPD (Wavelet Packet Decomposition) 계수에 Teager 에너지를 적용한 특징 계수를 임계값 알고리듬에 적용하여 잡음에 강인한 VAD 알고리듬을 제안하였다. 임계값은 비음성 구간의 평균과 표준편차를 추산하여 설정하였다. TIMIT 음성과 NOISEX 잡음 데이터베이스를 사용한 실험 결과, 제안된 알고리듬이 기존의 대표적인 비교 대상 알고리듬보다 우수함을 보였다. 정확도는 SNR 10 dB부터 -10 dB까지 ROC (Receiver Operating Characteristics) 곡선을 사용하여 비교하였다.
본 논문에서는 wavelet 변환을 이용하여 태양광 발전 시스템의 계통 전원 고조파를 측정하는 방법을 연구하였다. PCS(Power Conditioning System)는 태양전지의 전력을 교류로 변환하여 계통에 연계시키는 장치이다. 직류에서 교류로 변환할 때 스위칭 노이즈가 발생하고, 전력품질이 약화되게 된다. Wavelet 이론은 시간 파형을 주파수 성분으로 분해할 수 있는 기술이다. 이중에서 MLD(Multi-evel Decomposition)기법은, 계산량이 적으면서도 빠른 시간 내에 고조파 성분들을 알아낼 수 있다. 시스템 모델링과 wavelet 이론 소개, 그리고 컴퓨터 모의실험과 DSP 제어기를 이용한 실험 결과로서 본 연구의 타당성을 입증하였다.
According to the characteristics of power signal, the compression algorithm based on wavelet packet transform and denoising is presented. Its performance is assessed in terms of percentage of zero coefficients and energy retanied in reconstructed signals.
To meet the usage of discrete wavelet transform (DWT) on potable devices, this paper implements 2-level DWT using a reference many-core processor architecture and determine the optimal many-core processor. To explore the optimal many-core processor, we evaluate the impacts of a data-per-processing element ratio that is defined as the amount of data mapped directly to each processing element (PE) on system performance, energy efficiency, and area efficiency, respectively. This paper utilized five PE configurations (PEs=16, 64, 256, 1,024, and 4,096) that were implemented in 130nm CMOS technology with a 720MHz clock frequency. Experimental results indicated that maximum energy and area efficiencies were achieved at PEs=1,024. However, the system area must be limited 140mm2 and the power should not exceed 3 watts in order to implement 2-level DWT on portable devices. When we consider these restrictions, the most reasonable energy and area efficiencies were achieved at PEs=256.
In this paper, an image coding scheme using removal of isolated coefficients and quadtree structure in wavelet transformed domain, is suggested. The number of significant coefficients can be reduced by quantizing in different stages according to the weights of the each band. The quadtree structure preseves the location information while significantly reducing the number of bits required to represent the locality of an image. To increase the efficienty of the wavelet transformed images using quadtree, the energy of the isolated coefficients is analyzed and those with low energy are eliminated. Furthermore, to control the bit rate the entropy of each block is sorted according to its energy concentration and the number of bits required for encoding, and the blocks with low energy are removed to achieve the desired compression rate.
본 논문에서는 연속웨이블렛 변환(Continuous Wavelet Transform; CWT)을 이용하여 구조물의 손상도를 평가 하였다. 지진하중을 받은 프레임 구조물의 응답 가속도를 CWT를 이용하여 분해한 후 각각의 스케일에 관해서 손상전과 손상후의 정규화된 에너지 곡률(Normalized Energy Curvature; NEC)을 계산하였다. 손상전과 손상후의 NEC 값은 손상된 부재에서 크게 변화 하여 손상된 부재를 쉽게 나타내었고 또한 손상도가 심할 수 록 그 값의 차이가 컸다. 이 논문에서는 CWT로부터 계산된 NEC값이 구조물의 손상위치와 손상도를 평가하는 효과적인 지표임을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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