In this paper the power spectrum of background EEG is estimated by the LMS PHD based on least mean square. At the power spectrum estimatiom, the stocastic process of background EEG is assumed to consist of the nonharmonic sinusoid and the white noise. In the LMS PHD the model parameters are obtained by the least mean square at optimal order which is obtained from the fact that the eigenvalue's fluctuation of autocorrelation matrix of the normal back-ground EEG is smaller at some order than at other order when the power spectrum of background EEG is esitmated by PHD. The optimal order of this model is the 6-th order when the eigenvalue's fluctuation of autocorrelation matrix of background EEG is considered. The estimation results are with compared the results from the Maximum Entropy Spectral Estimation and Pisarenko Harmonic Decomposition. From the comparison results. The LMS PHD is possible to estimate the power spectrum of background EEG.
All physical data in the real world are nonstationary signals that have the time varying statistical characteristics. Although few algorithms suitable to process the nonstationary signals have ever been suggested, these are treated the nonstationary signals under the assumption that the nonstationary signal is a piece-wise stationary signal. Recently, statistical analysis algorithms for the nonstationary signal have concentrated so much interest. In this paper, nonstationary EMG signals are mapped onto the orthogonal wavelet transform domain so that the eigenvalue spread of its autocorrelation matrix could be more smaller than that in the time domain. Then the model in the wavelet transform domain and an algorithm to estimate the model parameters are suggested. Also, an test signal generated by a white gaussian noise and the EMG signal are identified, and the algorithm performance is considered in the sense of the mean square error and the evaluation parameters.
행복은 사회학과 심리학에서 주된 관심사로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 Spring-Damper-Mass 시스템과 등가적으로 구성할 수 있는 새로운 2차계로 구성한 행복 모델을 제안하여 Duffing 방정식과 동일한 형태의 2차원 모델로 구성한다. Duffing 방정식에 비선형 항을 추가하고 행복 현상이 나타날 수 있는 외부 신호로서 주기적인 정현파와 가우시안 백색 잡음을 인가하였다. 그런 후 새로운 행복 모델에서 파라미터 변화에 따라 랜덤 운동, 주기 운동, 카오스 운동이 있음을 확인하였다.
비교적 주기성이 강하고 경향성이 존재하는 유량시계열에 있어서 예측 및 모의발생을 위한 모형개발이 시도되었다. 원시계열로부터 구한 차분시계열(Diffe renced time series)이 정상공분산을 갖는다는 가정하여 모형의 고정화(Model Intentification)가 실시되었으며, 정상가정을 정당화하기 위해 잔차(Residual)의 통계적 성질을 검토하였다. 또한, 동정된 모형의 예측 정도를 노이기 위하여 예측오차의 분산이 최소가 되도록 추계적 제어(Stochastic Control)된 모형을 예측에 사용하였다. 한국주요하천유역의 유량자료에 대한 모형의 고정과 예측결과로부터, 차분연산자(Difference operator)는 경향과 주기를 제거하는데 좋은 방법이 됨이 판단되었다.
Noting that damage occurrence of offshore jacket platforms is concentrated in two structural regions that are in the vicinity of still water surface and close to the seabed, a damage detection method by using only partial measurement of vibration in a suspect region was presented in this paper, which can not only locate damaged members but also evaluate damage severities. Then employing an experiment platform model under white-noise ground excitation by shaking table and using modal parameters of the first three modes identified by a scalar-type ARMA method on undamaged and damaged structures, the feasibility of the damage detection method was discussed. Modal parameters from eigenvalue analysis on the structural FEM model were also used to help the discussions. It is demonstrated that the damage detection algorithm is feasible on damage location and severity evaluation for broken slanted braces and it is robust against the errors of baseline FEM model to real structure when the principal errors is formed by difference of modal frequencies. It is also found that Z-value changes of modal shapes also play a role in the precise detection of damage.
It is generally important to get a precise position information for autonomous unmanned vehicle(AUV) to run safely. For getting the position of AUV, the GPS has been using to navigation in a vehicle. Though it is useful to finding a position, it is difficult to precisely control a trajectory of the AUV due to large measuring error which may reach over 10 meters. Therefore to apply AUV it needs to compensate for the error. This paper proposes a method to more precisely localize AUV using three low-cost differential global positioning systems (DGPS). The distance errors between each DGPS are minimized as using the least square method (LSM) and the Kalman filter to eliminate a Gaussian white noise. The selected DGPS is cheaper and easier to set up than the RTK-GPS. It is also more precise than the general GPS. The proposed method can compensate the relatively position error according to stationary and moving distance of the AUV. For evaluating the algorithm by simulation, the DGPS signal with the Gaussian white noise to any points is generated by the AR model and compared with the measurement signal. It is confirmed that the proposed method can effectively compensate the position error as comparing with the measurement signal. The compensated position signal can be used to localize and control the AUV in the road.
대부분의 동적계는 기진력 및 계 인자들에 있어서 다양한 불확정 특성을 갖고 있다. 본 연구에서는 기진력의 불확정성과 계 인자들의 불확정성을 모두 갖는 선형 동적계에 대한 응답해석 과정을 제안하였다. 확률특성을 갖는 계 인자와 응답은 섭동법에 의해 모델링되었으며, 응답해석은 불규칙 진동 이론에 의하여 정식화 되었다. 또한 제안된 응답 모델에 의해 계산되기 어려운 응답의 평균에 대한 해석은 확률유한요소법을 사용하였다. 적용 예로서 정상 백색잡음 기진력을 받으며 불확정 질량과 스프링 상수를 갖는 1자유도계 문제에 대하여 과도응답을 계산하고, 그 결과를 수치 시뮬레이션 결과와 비교하여 그 타당성을 검토하였다.
The advent of wireless access in vehicular environments (WAVE) technology has improved the intelligence of transportation systems and enabled generic traffic problems to be solved automatically. Based on the IEEE 802.11p standard for vehicle-to-anything (V2X) communications, WAVE provides wireless links with latencies less than 100 ms to vehicles operating at speeds up to 200 km/h. To date, most research has been based on field test results. In contrast, this paper presents a numerical analysis of the V2X broadcast throughput limit using a path loss model. First, the maximum throughput and minimum delay limit were obtained from the MAC frame format of IEEE 802.11p. Second, the packet error probability was derived for additive white Gaussian noise and fading channel conditions. Finally, the maximum throughput limit of the system was derived from the packet error rate using a two-ray path loss model for a typical highway topology. The throughput was analyzed for each data rate, which allowed the performance at the different data rates to be compared. The analysis method can be easily applied to different topologies by substituting an appropriate target path loss model.
In this study, the subspace stochastic realization theories (SSR model I and SSR model II) have been applied to a real bridge for estimating its dynamic characteristics (natural frequencies, damping constants, and vibration modes) under ambient vibration. A numerical simulation is carried out for an arch-type steel truss bridge using a white noise excitation. The estimates obtained from this simulation are compared with those obtained from the Finite Element (FE) analysis, demonstrating good agreement and clarifying the excellent performance of this method in estimating the structural dynamic characteristics. Subsequently, these methods are applied to the vibration induced by both strong and weak winds as obtained by remote monitoring of the Kabashima bridge (an arch-type steel truss bridge of length 136 m, and situated in Nagasaki city). The results obtained with this experimental data reveal that more accurate estimates are obtained when strong wind vibration data is used. In contrast, the vibration data obtained from weak wind provides accurate estimates at lower frequencies, and inaccurate accuracy for higher modes of vibration that do not get excited by the wind of lower intensity. On the basis of the identified results obtained using both simulated data and monitored data from a real bridge, it is determined that the SSR model II realizes more accurate results than the SSR model I. In general, the approach investigated in this study is found to provide acceptable estimates of the dynamic characteristics of highway bridges as well as for the vibration monitoring of bridges.
A feasibility of using the topology optimization method for structural damage identification is investigated for the first time. The frequency response functions (FRFs) are assumed to be constructed by the finite element models of damaged and undamaged structures. In addition to commonly used resonances, antiresonances are employed as the damage identifying modal parameters. For the topology optimization formulation, the modal parameters of the undamaged structure are made to approach those of the damaged structure by means of the constraint equations, while the objective function is an explicit penalty function requiring clear black-and-white images. The developed formulation is especially suitable for damage identification problems dealing with many modal parameters. Although relatively simple numerical problems were considered in this investigation, the possibility of using the topology optimization method for structural damage identification is suggested through this research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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