The exhaustive list of sparsification methods for a digital image suffers from achieving an adequate number of zero and near-zero coefficients. The method proposed in this paper, which is known as the Discrete Rajan Transform Sparsification, overcomes this inadequacy. An attempt has been made to compare the simulation results for benchmark images by various popular, existing techniques and analyzing from different aspects. With the help of Discrete Rajan Transform algorithm, both lossless and lossy sparse representations are obtained. We divided an image into $8{\times}8-sized$ blocks and applied the Discrete Rajan Transform algorithm to it to get a more sparsified spectrum. The image was reconstructed from the transformed output of the Discrete Rajan Transform algorithm with an acceptable peak signal-to-noise ratio. The performance of the Discrete Rajan Transform in providing sparsity was compared with the results provided by the Discrete Fourier Transform, Discrete Cosine Transform, and the Discrete Wavelet Transform by means of the Degree of Sparsity. The simulation results proved that the Discrete Rajan Transform provides better sparsification when compared to other methods.
A computer-based low back muscle evaluation system was designed to simultaneously acquire, process, display, quantify, and correlate electromyographic(EMG) activity with muscle force, and range of motion(ROM) in the lumbar muscle of human. This integrated multi-channel system was designed around notebook PC. Each channel consisted of a time and frequency domain block, and T-F(time-frequency) domain block. The captured data in each channel was used to display and Quantify : raw EMG, histogram, zero crossing, turn, RMS(root mean square), variance, mean, power spectrum, median frequency, mean frequency, wavelet transform, Wigner-Ville distribution, Choi-Williams distribution, and Cohen-Posch distribution. To evaluate the performance of the designed system, the static and dynamic contraction experiments from lumbar(waist) level of human were done. The experiment performed in five subjects, and various parameters were tested and compared. This system could equally well be modified to allow acquisition, processing, and analysis of EMG signals in other studies and applications.
전기화재의 원인중의 하나는 직렬 아크이다. 최근까지 아크 신호를 검출하기 위해 다양한 기법들이 진행되고 있다. 시간 신호에 푸리에 변환, 웨이블릿 변환, 또는 통계적 특징 등을 활용하여 아크 검출을 하는 방법들이 소개되었지만, 변환 및 특징 추출은 부가적인 처리 시간이 요구되는 단점이 있다. 반면에 최근의 딥러닝 모델은 종단간 학습으로 특징 추출 과정없이 직접 원시 데이터를 활용한다. 그러나, 딥러닝의 문제는 연산 복잡도가 높다는 것이다. 이 문제는 단말기에 딥러닝 연산 모듈을 넣기가 어렵게 한다. 따라서 본 논문에서는 복잡도가 상대적으로 낮은 기계학습 기법중에 로지스틱회기 (logistic regression)를 이용하여 아크 검출을 하는 기법을 제안한다.
This study provides comprehensive assessment results for the most recent high-resolution regional climatology in the East/Japan Sea by comparing with the various existing climatologies. This new high-resolution climatology is generated based on the Optimal Interpolation (OI) method with individual profiles from the World Ocean Database and gridded World Ocean Atlas provided by the National Centers for Environmental Information (NCEI). It was generated from the recent previous study which had a primary focus to solve the abnormal horizontal gradient problem appearing in the other high-resolution climatology version of NCEI. This study showed that this new OI field simulates well the meso-scale features including closed-curve temperature spatial distribution associated with eddy formation. Quantitative spatial variability was compared to the other four different climatologies and significant variability at 160 km was presented through a wavelet spectrum analysis. In addition, the general improvement of the new OI field except for warm bias in the coastal area was confirmed from the comparison with serial observation data provided by the National Fisheries Research and Development Institute's Korean Oceanic Data Center.
Due to the degradation of beamforming properties at angles close to $0^{\circ}$ to $180^{\circ}$, linear array does not have a complete $180^{\circ}$ inspection range but a smaller one. This paper develops a improved sensor array with two additional sensors above and below the linear sensor array, and presents time difference and two dimensional multiple signal classification (2D-MUSIC) based impact localization for omni-directional localization on composite structures. Firstly, the arrival times of impact signal observed by two additional sensors are determined using the wavelet transform and compared, and the direction range of impact source can be decided in general, $0^{\circ}$ to $180^{\circ}$ or $180^{\circ}$ to $360^{\circ}$. And then, 2D-MUSIC based spatial spectrum formula using uniform linear array is applied for locate accurate position of impact source. When the arrival time of impact signal observed by two additional sensors is equal, the direction of impact source can be located at $0^{\circ}$ or $180^{\circ}$ by comparing the first and last sensor of linear array. And then the distance is estimated by time difference algorithm. To verify the proposed approach, it is applied to a quasi-isotropic epoxy laminate plate and a stiffened composite panel. The results are in good agreement with the actual impact occurring position.
It is essential to determine a proper earthquake time history as a seismic load in a seismic design for a critical structure. In the code, a seismic load should satisfy a design response spectrum and include the characteristic of a target fault. The characteristic of a fault can be represented by a definition of a type of possible earthquake time history shape that occurred in a target fault. In this paper, the pseudo-basis function is proposed to be used to construct a specific type of earthquake, including the characteristic of a target fault. The pseudo-basis function is derived from analyzing the earthquake time history of specific fault harmonic wavelet transform. To show the feasibility of this method, the proposed method was applied to the faults causing the Gyeong-Ju ML5.8 and Pohang ML5.3 earthquakes.
한국 동해 연안에서의 종관주기 해수면 변동 특성과 그 원인을 규명하기 위해 동해 연안 4개 정점에 대하여 1999-2005년까지 7년 동안의 해수면과 대기압 자료를 분석하였다. 해수면의 wavelet 스펙트럼 분석 결과 모든 연도에 걸쳐 약 3-17일에 이르는 종관주기에서 95% 신뢰수준의 유의한 해수면 변동성이 식별되었고, 그러한 변동성은 봄에서 초여름에 이르는 기간에 비교적 강하게 나타났다. 이러한 변동성의 원인을 찾기 위해 해수면과 대기압 간 교차 스펙트럼 분석을 한 결과, 종관주기에서 높은 상관성을 보여 종관주기 해수면 변동의 생성에 있어 역기압 효과(inverted barometric effect)가 중요하게 작용함을 알 수 있었다. 또한, 동해 연안의 인접 해수면 관측소간 교차 스펙트럼 분석결과 북에서 남으로 위상지연이 생기는 경우와 그렇지 않은 경우로 나뉘었다. 즉 1999, 2003, 2005년은 인접 해수면 관측소간 남쪽으로 점진적인 위상지연이 발생하였고 2000-2002, 2004년은 점진적인 위상지연이 발생하지 않았다. 위상지연이 발생하는 경우의 위상속도는 약 12-15m/s로 연안 켈빈파의 위상속도와 유사한 형태로 볼 수 있다. 이러한 점진적인 위상지연의 발생원인은 봄에서 초여름 기간에 동아시아 대륙에서 발달한 저기압이 동해 북부해역을 통과하여 동진할 때 발생하는 것으로 사료된다. 인접 관측소간 점진적인 위상지연이 발생하지 않은 경우는 동아시아 대륙에서 발달한 저기압이 종관주기를 가지고 동해 연안을 중부나 남부 구역을 통해 지날 때 나타남을 알 수 있었다. 이처럼 우리나라 동해안에서 점진적인 위상지연이 발생하지 않는 경우에는 일본 남서해안에서 북동쪽으로 연안을 따라 $5{\sim}8\;m/s$의 전파속도를 가지고 점진적인 위상지연이 발생함을 알 수 있었다.
The abnormal combustion in the running engine results to knocking which increases the pressure and temperature in the cylinder, thereby decreasing the generated power by reducing the thermal efficiency. When the temperature and pressure in the cylinder increased rapidly by knocking, abnormal combustion takes place and the engine power is decreased. To investigate the knocking phenomenon, accelerometers are installed in the cylinder head to monitor and diagnose the vibration signal. As method of signal analysis, the time-frequency analysis method was adapted for acquisition of vibration signal and analyzes engine combustion in the short time. In this experiment, after analyzing time data which is stored in the signal recorder in one unit work (4 strokes: 2 revolutions), the signal with frequency and Wavelet methods with extracted one engine combustion data was also analyzed. Then, normal condition with no knocking signal is analyzed at this time. Hereafter, the experiments made a standard for distinguishing normal and abnormal condition to be carried out in acquisition of vibration signal at all cylinders and extracting knocking signal. In addition, analyzing methods can be diverse with Symmetry Dot Patterns (SDP), Time Synchronous Average (TSA), Wigner-Ville Distribution (WVD), Wigner-Ville Spectrum (WVS) and Mean Instantaneous Power (MIP) in the cold test [2]. With signal processing of vibration from engine knocking sensor, the authors adapted a part of engine /rotor vibration analysis and monitoring system for marine vessels to prevent several problems due to engine knocking
This paper examines whether the "effective period" of bilinear isolation systems, as defined invariably in most current design codes, expresses in reality the period of vibration that appears in the horizontal axis of the design response spectrum. Starting with the free vibration response, the study proceeds with a comprehensive parametric analysis of the forced vibration response of a wide collection of bilinear isolation systems subjected to pulse and seismic excitations. The study employs Fourier and Wavelet analysis together with a powerful time domain identification method for linear systems known as the Prediction Error Method. When the response history of the bilinear system exhibits a coherent oscillatory trace with a narrow frequency band as in the case of free vibration or forced vibration response from most pulselike excitations, the paper shows that the "effective period" = $T_{eff}$ of the bilinear isolation system is a dependable estimate of its vibration period; nevertheless, the period associated with the second slope of the bilinear system = $T_2$ is an even better approximation regardless the value of the dimensionless strength,$Q/(K_2u_y)=1/{\alpha}-1$, of the system. As the frequency content of the excitation widens and the intensity of the acceleration response history fluctuates more randomly, the paper reveals that the computed vibration period of the systems exhibits appreciably scattering from the computed mean value. This suggests that for several earthquake excitations the mild nonlinearities of the bilinear isolation system dominate the response and the expectation of the design codes to identify a "linear" vibration period has a marginal engineering merit.
In line with the advances in factory automation, various pieces of equipment are now operated in batch processes controlled by computers. However, many kinds of faults can occur in complicated and large systems, which can result in low productivity and economic loss. The reliability and safety of systems have been studied because of the difficulty of determining the severity and location of faults. Therefore, it is necessary to detect and diagnose such faults in order to guarantee the reliability and safety of the equipment. In this paper, a diagnosis method for the ball bearings of a hydraulic pump is applied using a vibration signal for the maintenance of injection molding equipment. The bearings' defects are selected as a main failure mode through a failure mode and effect analysis (FMEA). Usually, there are nonlinear and impulse components of vibration in a ball bearing with faults. For the effective fault diagnosis of a ball bearing, nonlinear diagnostic methods and time-frequency analysis are applied, in addition to the methods currently used, such as power spectrum, time series analysis, and statistical methods. As a result of this study, a failure diagnosis system is provided that is useful even for non-experts. This is a condition-based method that makes it possible to resolve problems in a timely and economical way, in contrast to the prior method, which required regular but wasteful maintenance based on the experience of expensive external experts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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