This paper deals with an application of adaptive blind source separation (BSS) method, equivariant adaptive separation via independence (EASI), and Teager Energy Operator (TEO) for online identification of structural modal parameters. The aim of adaptive BSS methods is recovering a set of independent sources from their unknown linear mixtures in each step when a new sample is received. In the proposed approach, firstly, the EASI method is used to decompose structural responses into independent sources at each instance. Secondly, the TEO based demodulation method with discrete energy separation algorithm (DESA-1) is applied to each independent source, and the instantaneous frequencies and damping ratios are extracted. The DESA-1 method can provide the fast time response and has high resolution so it is suitable for online problems. This paper also compares the performance of DESA-1 algorithm with Hilbert transform (HT) method. Compared to HT method, the DESA-1 method requires smaller amounts of samples to estimate and has a smaller computational complexity and faster adaption due to instantaneous characteristic. Furthermore, due to high resolution of the DESA-1 algorithm, it is very sensitive to noise and outliers. The effectiveness of the proposed approach has been validated using synthetic examples and a benchmark structure.
We introduce the Energy-Based Blind Separating (EBS) algorithm for extremely fast separation of mixed speech signals without loss of quality, which is performed in two stages: iterative-form separation and closed-form separation. This algorithm significantly improves the separation speed simply due to incorporating only some specific frequency bins into computations. Simulation results show that, on average, the proposed algorithm is 43 times faster than the independent component analysis (ICA) for speech signals, while preserving the separation quality. Also, it outperforms the fast independent component analysis (FastICA), the joint approximate diagonalization of eigenmatrices (JADE), and the second-order blind identification (SOBI) algorithm in terms of separation quality.
In this study a new phase separated spectral analysis algorithm is proposed to identify CSB vibration mode directly from ex-core neutron signals. Ex-core neutron signals can be decomposed into the global, core support barrel (CSB) beam mode, and CSB shell mode components by the new phase separation algorithm based on the characteristics of Fourier transform. By using the proposed algorithm and the conventional spectral analysis the vibration mode of the CSB and the fuel assembly of Ulchin-1 NPP were identified from measured ex-core neutron signals.
This paper deals with an application of Teager Energy Operator (TEO) and Energy Separation Algorithm(ESA) to detect and determine various voltage waveform distortions like harmonics, inter-harmonics and frequency variation. Because the TEO and DESA algorithm was initially proposed for speech or communication analysis, its applications are limited to some types of waveform in the power quality analysis area. For example, an undistorted voltage signal is similar with a pure sinusoid. A voltage fluctuation is very similar with an amplitude-modulated signal, from the viewpoint of signal theory. And a continuous frequency variation is similar with a frequency-modulated signal, which is also known as a chirp signal. This paper is written to show that the TEO and DESA algorithm can be used for detecting occurrences of the representative waveform distortions and determining their instantaneous information of amplitude and frequency.
본 논문에서는 RFID Tag 충돌방지를 위한 Group Separation 알고리듬에 대해 연구 하였다. 이를 위해 기존의 RFID Tag 충돌방지 기법인 ALOHA기반의 기법과 이진 검색 충돌방지 기반의 알고리듬을 먼저 비교 분석하였다. 기존 알고리듬은 태그를 인식하기 위한 탐색횟수와 전송하는 데이터량을 감소시키는데 한계점을 가지고 있었다. 제안한 Group Separation 알고리듬은 인식범위 내의 태그를 구별하기 위해, 태그 ID의 1의 개수에 따라 그룹을 나누어 검색한다. 검색 초기에 식별 그룹을 세분화하였으므로 각 그룹의 호출에 응답 가능한 태그 ID의 개수는 크게 줄어들 뿐만 아니라 간단한 연산과정으로 쉽게 예상이 가능하다. 리더는 검색 이전에 각 그룹에서 발생 가능한 충돌 지점과 그에 따른 태그 ID를 산출하여 테이블로 구성하여 메모리에 저장하고, 충돌이 발생하면 메모리의 충들 테이블에서 충돌 지점에 따른 태그 ID를 검색한다. 알고리듬의 성능평가는 태그를 인식하기 위한 리더의 반복횟수와 전송 데이터 량으로 나타내었다. 성능평가 결과, 기존의 알고리듬과 비교하여 Group Separation 알고리듬의 반복횟수가 최대 20.4% 감소되었고, 전송 데이터 량도 1/4.5배 감소된 것을 확인할 수 있었다.
Kang Cai;Mingfeng Huang;Xiao Li;Haiwei Xu;Binbin Li;Chen Yang
Wind and Structures
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제37권6호
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pp.445-460
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2023
Accurate estimation of modal parameters (i.e., natural frequency, damping ratio) of tall buildings is of great importance to their structural design, structural health monitoring, vibration control, and state assessment. Based on the combination of variational mode decomposition, smoothed discrete energy separation algorithm-1, and Half-cycle energy operator (VMD-SH), this paper presents a method for structural modal parameter estimation. The variational mode decomposition is proved to be effective and reliable for decomposing the mixed-signal with low frequencies and damping ratios, and the validity of both smoothed discrete energy separation algorithm-1 and Half-cycle energy operator in the modal identification of a single modal system is verified. By incorporating these techniques, the VMD-SH method is able to accurately identify and extract the various modes present in a signal, providing improved insights into its underlying structure and behavior. Subsequently, a numerical study of a four-story frame structure is conducted using the Newmark-β method, and it is found that the relative errors of natural frequency and damping ratio estimated by the presented method are much smaller than those by traditional methods, validating the effectiveness and accuracy of the combined method for the modal identification of the multi-modal system. Furthermore, the presented method is employed to estimate modal parameters of a full-scale tall building utilizing acceleration responses. The identified results verify the applicability and accuracy of the presented VMD-SH method in field measurements. The study demonstrates the effectiveness and robustness of the proposed VMD-SH method in accurately estimating modal parameters of tall buildings from acceleration response data.
Sriyananda, M.G.S.;Joutsensalo, Jyrki;Hamalainen, Timo
Journal of Communications and Networks
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제14권4호
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pp.410-417
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2012
One of the premier mechanisms used in extracting unobserved signals from observed mixtures in signal processing is employing a blind source separation (BSS) algorithm. Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) techniques are playing a prominent role in the sphere of multicarrier communication. A set of remedial solutions taken to mitigate deteriorative effects caused within the air interface of OFDM transmission with aid of BSS schemes is presented. Four energy functions are used in deriving the filter coefficients. Energy criterion functions to be optimized and the performance is justified. These functions together with iterative fixed point rule for receive signal are used in determining the filter coefficients. Time correlation properties of the channel are taken advantage for BSS. It is tried to remove colored noise and jamming components from themixture at the receiver. Themethod is tested in a slow fading channel with a receiver containing equal gain combining to treat the channel state information values. The importance is that, these are quite low computational complexity mechanisms.
본 논문은 여러 음원신호가 혼합된 환경에서 목적으로 하는 음원신호만을 분리하기 위하여 마이크로폰을 사용한 블라인드 음원분리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 독립성분분석 방법을 기반으로 한 주파수영역 표현모델이다. 따라서 2 음원에 대한 주파수영역 독립성분분석의 실제 환경에서의 유효성 검증을 목적으로, 음원의 종류를 변경하여 주파수영역 독립성분분석을 실행하여 음원분리를 실시하여 그 향상효과를 검증한다. 파형에 의한 실험결과로부터 원래의 파형과 비교하여 2채널의 음원신호를 깨끗하게 분리할 수 있음을 명확히 하였다. 또한 목표 신호 대 간섭 에너지비율을 사용하여 비교한 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 알고리즘의 음원분리 성능이 기존의 알고리즘에 비하여 성능이 향상되었다는 것을 알 수 있었다.
Sutrakar, Vijay Kumar;Subramanya, N.;Mahapatra, D. Roy
Advances in nano research
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제3권3호
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pp.143-168
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2015
Initiation of crack and its growth simulation requires accurate model of traction - separation law. Accurate modeling of traction-separation law remains always a great challenge. Atomistic simulations based prediction has great potential in arriving at accurate traction-separation law. The present paper is aimed at establishing a method to address the above problem. A method for traction-separation law prediction via utilizing atomistic simulations data has been proposed. In this direction, firstly, a simpler approach of common neighbor analysis (CNA) for the prediction of crack growth has been proposed and results have been compared with previously used approach of threshold potential energy. Next, a scheme for prediction of crack speed has been demonstrated based on the stable crack growth criteria. Also, an algorithm has been proposed that utilizes a variable relaxation time period for the computation of crack growth, accurate stress behavior, and traction-separation atomistic law. An understanding has been established for the generation of smoother traction-separation law (including the effect of free surface) from a huge amount of raw atomistic data. A new curve fit has also been proposed for predicting traction-separation data generated from the molecular dynamics simulations. The proposed traction-separation law has also been compared with the polynomial and exponential model used earlier for the prediction of traction-separation law for the bulk materials.
An experimental study was carried out to investigate the flow characteristics of a stationary blade for six kinds of measuring angles of attack, $0^{\circ},\;10^{\circ},\;20^{\circ}\;and\;30^{\circ}$ at Reynolds number of $5.8{\times}10^4$. Instant simultaneous velocity vectors around blade were measured by 2-D PIV system where laser-based illumination and two-frame grey-level cross correlation algorithm were adopted. Velocity profiles show uniform approaching flow from the straightening equipment, and experimental results reveal that separation phenomena occur and the separation point moves upstream with increasing angle of attack.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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