A new algorithm for determining noise level is proposed for more reliability in interpreting spectral data for complex Fourier transform ion cyclotron resonance (FTICR) mass spectra of petroleum. In the new algorithm, a moving window with a fixed number of data points was adopted, instead of a fixed m/z width. In the analysis of petroleum, it was found that a moving window of 50,000 or more data points was optimal. This optimized automated peak picking performed well even with frequency-dependant noise in the mass spectrum. Additionally, this fast, automated peak picking algorithm was suitable for the analysis of a large set of samples.
Closed-form solutions are analytically derived for stochastic properties of earthquake ground motion fields, which are conditioned by an observed time series at certain observation sites and are characterized by spectra with uncertainties. The theoretical framework presented here can estimate not only the expectations of such simulated earthquake ground motions, but also the prediction errors which offer important information for the field of engineering. Before these derivations are made, the theory of conditional random fields is summarized for convenience in this study. Furthermore, a method for stochastic interpolation of power spectra is explained.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.1
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pp.16-21
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1999
The analysis of distribution line faults is essential to the proper protections of the power system. A high impedance fault test, which was carried in Korean electric power systems, it was found that a arcing phenomenon occurred during the high level portion of conductor voltage in each cycle. In this paper, we propose a new method for detection of high impedance faults, which uses the arcing fault current difference during high voltage and low voltage portion of conductor voltage waveform. To extract this difference, we diveded one cycle fault current into equal spanned four data windows according to the magnitude of voltage waveform and applied fast fourier transform(FFT) to each data window. The frequency spectrum of current wavefrom in each portion are used as the inputs of neural network and is trained to detect high impedance faults. The proposed method shows improved accuracy when applied to staged fault data and fault-like load.
This paper presents a method based on neural networks to detect the broken rotor bars and end rings of squirrel cage induction motors. At first, detection methods are studied, and then traditional methods of fault detection and dynamic models of induction motors by using winding function model are introduced. In this method, all of the stator slots and rotor bars are considered, thus the performance of the motor in healthy situations or breakage in each part can be checked. The frequency spectrum of current signals is derived by using Fourier transformation and is analyzed in different conditions. In continuation, an analytical discussion and a simple algorithm are presented to detect the fault. This algorithm is based on neural networks. The neural network has been trained by using information of a 1.1 KW induction motor. This system has been tested with a different amount of load torque, and it is capable of working on-line and of recognizing all normal and ill conditions.
Mareel and Bitmead proved the presence of chaotic signal in random noise by applying dead beat control theory to adaptive mechanism. In this paper robust adaptive theory is proposed. With the property of chaotic signal that has order and law, the proposed theory can enhance the control Performance by applying the recursive algorithm that uses dynamic relation which have small correlation. The performance of proposed algorithm is demonstrated with the computer simulation of position control of electric motor. In this simulation, the adaptive low is adopted to control electric motor and the Presence of chaotic signal in feedback signal is proved by using several method such as time series, fourier spectrum phase portrait method.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1996.10a
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pp.295-300
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1996
In this study, the dynamic instabilities of a nonlinear elastic system subjected to follower force are investigated. The two-degree-of-freedom double pendulum model with nonlinear geometry, cubic spring, and linear viscous damping is used for the study. The constant and periodic follower forces are considered. The chaotic nature of the system is identified using the standard methods, such as time histories, phase portraits, and Poincare maps, etc.. The responses are chaotic and unpredictable due to the sensitivity to initial conditions. The sensitivities to parameters, such as geometric initial imperfections, magnitude of follower force, and viscous damping, etc. is analysed. The strange attractors in Poincare map have the self-similar fractal geometry. Dynamic buckling loads are computed for various parameters, where the loads are changed drastically for the small change of parameters.
Vibrational properties of dopamine neutral species in powder state have been studied by means of the normal mode analysis based on the force constants obtained from the density functional calculation at B3LYP level and the results of Fourier trans form Raman and infrared spectroscopic measurements. Ab initio calculation at MP2 level shows that the trans conformer of dopamine has higher electronic energy about 1.4 kcal/mol than those of the gauche+ and the gauche-conformers, and two gauche conformers have almost the same energies. Free energies calculated at HF and B3LYP levels show very similar values for three conformers within 0.3 kcal/mol. Empirical force field has been constructed from force constants of three conformers, and refined upon ex-perimental Raman spectrum of dopamine to rigorous values. The major species of dopamine neutral base in the powder state is considered a trans conformer as shown in the crystallographic study of dopamine cationic salt.
A molecular dynamics simulation study on the structure and dynamics of Na+ ions in non-rigid dehydrated Na12-A zeolite framework at 298.15 K was conducted using the same method reported in previous studies on rigid and non-rigid Na12-A zeolite frameworks. The agreement between the experimental and calculated results for the zeolite-A framework atoms of structural parameters for non-rigid dehydrated Na12-A zeolite is generally quite good, and for the adsorbed Na+ions the agreement is acceptable. The calculated bond lengths are generally in good agreement with the experimental results and other theoretical data. The calculated IR spectrum by Fourier transform of the total dipole moment autocorrelation function shows two major peaks around 2700 cm-1 and 7000 cm-1. The former appeared in the calculated IR spectra of non-rigid zeolite-A framework only system and the latter remains unexplained except, perhaps, indicating a new formation of a vibrational mode of the framework due to the adsorption of Na+ ions. The peaks above 6200-6800 cm-1 in non-rigid dehydrated Nal2-A zeolite are much larger than those in non-rigid dehydrated H12-A zeolite.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.06a
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pp.273-276
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2011
우리는 감성 공학에 기반하여 일상 생활 속에서 비침습적이면서 사용하기 간편한 광전용적맥파신호를 계측하고 분석하는 이어폰형 생체 신호 측정 시스템에 관하여 연구하였다. 생체 신호 측정 시스템에서는 광전용적맥파(photoplethysmograph, PPG)와 3축 가속도로 생체 신호와 운동 신호를 활용하였다. 수신된 생체 신호인 광전용적맥파 신호는 Peak 검출 및 전처리 알고리즘을 통하여 심박동변동성(heart rate Variablity,HRV)에 대한 시계열 정보로 변환하고 고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Transfirm, FFT)과 전력 스펙트럼 밀도 분석(Power Spectrum Density, PSD)방법으로 교감과 부교감 신경 활성도 변화를 관측하였고, 운동 센서로 움직임을 관측하였다. 수신부 시스템은 안드로이드 기반의 자바 어플리케이션으로 스마트 폰에서 구현하였고, 송신부인 이어폰 생체정보 측정모듈로 맥파를 측정하여 상황에 따라 변화하는 자율 신경계의 활성도비율을 확인하였다.
Park, Man-Ki;Yoon, Hye-Ran;Kim, Kyoung-Ho;Cho, Jung-Hwan
Archives of Pharmacal Research
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v.11
no.2
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pp.99-113
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1988
Quantitation of ethenzamide, isopropylantipyrine and caffeine takes about 41 hrs by conventional GC method. Quantitation of allylisoprorylacetylurea takes about 40 hrs by conventional UV method. But quantitation of them takes about 6 hrs by DRIFT developing method. Each standard and sample sieved, powdered and acquired DRIFT spectrum. Out of them peak of each component was selected and ratio of each peak to standard peak was acquired, and then linear stepwise multiple regression was performed with these data and concentration. Reflectance value, Kubelka-Munk equation and Inverse-Kubelka-Munk equation were modified by us. Inverse-Kubelka-Munk equation completed the deficit of Kubelka-Munk equation. Correlation coefficients acquired by conventioanl GC and UV against DRIFT were more than 0.95.
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