The dispersive phase velocity of a wave propagating through a system is an important parameter and carries valuable information in non-destructive tests related to multilayered systems such as a soil site. The dispersive phase velocity of a wave can be determined using the phase spectrum, which is easily evaluated through the cross power spectrum. However, the phase spectrum as determined using the cross power spectrum is sensitive to background noise which always exists in the field. This causes difficulties in the determination of the dispersive phase velocities. In this paper, a new method to evaluate the phase spectrum using the harmonic wavelet transform is proposed. The proposed method can successfully remove background noise effects. To evaluate the validity of the proposed method, numerical simulations of multi-layered systems were performed. Phase spectrums by the proposed method were found to be in good agreement with the actual phase spectrums under conditions characterized by heavy background noise. This shows the potential of the proposed method.
수중 천이 신호를 탐지하기 위한 기존의 기법은 에너지 변화와 스펙트럼 변이를 이용한 것으로 백색잡음 환경에서 탐지가 잘 되지만 유색잡은 환경에서는 탐지가 잘 되지 않는다. 본 논문에서는 백색잡은 환경과 유색잡음 환경에서 수중 천이 신호의 탐지성능을 높이기 위해 Double-Density 이산 웨이블렛 변환과 CFAR Power-Law기법을 이용한다.
Due to the severe impacts of recent earthquakes, the use of seismic isolation is paramount for the safety of nuclear structures. The diversity observed in seismic events demands ongoing research to analyze the devastating attributes involved, and hence to enhance the sustainability of base-isolated nuclear power plants. This study reports the seismic performance of a seismically-isolated nuclear reactor containment building (NRCB) under strong short-period ground motions (SPGMs) and long-period ground motions (LPGMs). The United States Nuclear Regulatory Commission-based design response spectrum for the seismic design of nuclear power plants is stipulated as the reference spectrum for ground motion selection. Within the period range(s) of interest, the spectral matching of selected records with the target spectrum is ensured using the spectral-compatibility approach. NRC-compliant SPGMs and LPGMs from the mega-thrust Tohoku earthquake are used to obtain the structural response of the base-isolated NRCB. To account for the lack of earthquakes in low-to-moderate seismicity zones and the gap in the artificial synthesis of long-period records, wavelet-decomposition based autoregressive moving average modeling for artificial generation of real ground motions is performed. Based on analysis results from real and simulated SPGMs versus LPGMs, the performance of NRCBs is discussed with suggestions for future research and seismic provisions.
The study explored droughts using the Standardized Precipitation Index (SPI) in the northwestern region of Bangladesh, which is the drought prone area. In order to assess the trend and variability of monthly rainfall, as well as 3-month scale SPI, non-parametric Mann-Kendall (MK) tests and continuous wavelet transform were used respectively. The effect of climatic parameters on the drought in this region was also evaluated using SPI, with the Southern Oscilation Index (SOI) by means of the wavelet coherence technique, a relatively new and powerful tool for describing processes. The MK test showed no statistically significant monthly rainfall trends in the selected stations, whereas the seasonal MK test showed a declining rainfall trend in Bogra, Ishurdi, Rangpur and Sayedpur stations respectively. Sen's slope of six stations also provided a decreasing rainfall trend. The trend of the SPI, as well as Sen's slope indicated an increasing dryness trend in this area. Dominant periodicity of 3-month scale SPI at 8 to 16 months, 16 to 32 months, and 32 to 64 months were observed in the study area. The outcomes from this study contribute to hydrologists to establish strategies, priorities and proper use of water resources.
The goal of the sound-based mechanical fault diagnosis technique is to automatically find abnormal signals in the machine using acoustic emission. Conventional methods of using mathematical models have been found to be inaccurate due to the complexity of industrial mechanical systems and the existence of nonlinear factors such as noise. Therefore, any fault diagnosis issue can be treated as a pattern recognition problem. We propose an automatic fault diagnosis method using discrete wavelet transform and power spectrum density using multi pattern recognition. First, we perform DWT-based filtering analysis for noise cancelling and effective feature extraction. Next, the power spectral density(PSD) is performed on each subband of the DWT in order to effectively extract feature vectors of sound. Finally, each PSD data is extracted with the features of the classifier using multi pattern recognition. The results show that the proposed method can not only be used effectively to detect faults as well as apply to various automatic diagnosis system based on sound.
자기 진단 센서는 자신의 상태를 스스로 진단하는 기능을 갖는 센서를 말한다. 이러한 기능을 갖기 위해서 자신의 상태를 판단 할 수 있는 정보를 얻는 것이 가장 중요하다. 본 연구에서는 자신의 노이즈 신호만으로 상태를 판단할 수 있는 자기 진단센서의 설계하는 방법을 제안하였다. 웨이브렛 및 ICA 분석기법을 이용하여 자신의 출력 신호로부터 대상목표의 측정물리량을 나타내는 신호성분을 제외한, 센서 자신으로부터 발생하는 특징 노이즈 신호만을 분류한 다음에, 이 신호를 PDS로 정량화하여 특징 데이터를 생성하였다. 실험을 통해 그 타당성을 입증하였다.
This paper deals with the comparison of signal processing techniques of ultrasonic data. The goal of signal processing is the ultrasonic speckle suppression and the visibility enhancement of flaw-reflected ultrasonic echo. The performance of conventional SSP(split spectrum processing) method and the wavelet denoising method are compared and discussed for tested ultrasonic data. Tested ultrasonic data obtained from the weld area of centrifugal-casted stainless steel material and safe-ending material with holes and notch of variable depths are presented. In experimental results, the outputs of wavelet-based denoising method show the clear and sharp peaks at the positions of flaw-reflected echos comparing with those of SSP method.
The analysis of distribution line faults is essential to the proper protection of power system. A high impedance fault(HIF) dose not make enough current to cause conventional protective device operating. so it is well hon that undesirable operating conditions and certain types of faults on electric distribution feeders cannot be detected by using conventional protection system. In this paper, we prove that the nature of the high impedance faults is indeed a deterministic chaos, not a random motion Algorithms for estimating Lyapunov spectrum and the largest Lyapunov exponent are applied to various fault currents detections in order to evaluate the orbital instability peculiar to deterministic chaos dynamically, and fractal dimensions of fault currents which represent geometrical self-similarity are calculated. Wavelet transform analysis is applied the time-scale information to fault signal. Time-scale representation of high impedance faults can detect easily and localize correctly the fault waveform.
The analysis of distribution line faults is essential to the proper protection of power system. A high impedance fault(HIF) dose not make enough current to cause conventional protective device operating, so it is well known that undesirable operating conditions and certain types of faults on electric distribution feeders cannot be detected by using conventional protection system. In this paper, we prove that the nature of the high impedance faults is indeed a deterministic chaos, not a random motion. Algorithms for estimating Lyapunov spectrum and the largest Lyapunov exponent are applied to various fault currents detections in order to evaluate the orbital instability peculiar to deterministic chaos dynamically, and fractal dimensions of fault currents which represent geometrical self-similarity are calculated. Wavelet transform analysis is applied the time-scale information to fault signal. Time-scale representation of high impedance faults can detect easily and localize correctly the fault waveform.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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