Park Sung-Bin;Yi Kye-Hyoung;Kim Kyung-Hwan;Yoon Hyoung-Ro
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.10
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pp.733-740
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2004
In this paper, an improved algorithm for the extraction of respiration signal from the electrocardiogram (ECG) is proposed. The whole system consists of two-lead electrocardiogram acquisition (lead Ⅰ and Ⅱ), baseline fluctuation elimination, R-wave detection, adjustment of sudden change in R-wave area using moving average, and optimal lead selection. In order to solve the problem of previous algorithms for the ECG-derived respiration (EDR) signal acquisition, we proposed a method for the optimal lead selection. An optimal EDR signal among the three EDR signals derived from each lead (and arctangent of their ratio) is selected by estimating the instantaneous frequency using the Hilbert transform, and then choosing the signal with minimum variation of the instantaneous frequency. The proposed algorithm was tested on 15 subjects, and we could obtain satisfactory respiration signals that shows high correlation (r>0.9) with the signal acquired from the chest-belt respiration sensor.
Recently, the Hilbert-Huang transform (HHT) has gained considerable attention as a novel technique of signal processing, which shows promise for the system identification and damage detection of structures. This study investigates the effectiveness and accuracy of the HHT method for the system identification and damage detection of structures through a series of experiments. A multi-degree-of-freedom (MDOF) structural model has been constructed with modular members, and the columns of the model can be replaced or removed to simulate damages at different locations with different severities. The measured response data of the structure due to an impulse loading is first decomposed into modal responses using the empirical mode decomposition (EMD) approach with a band-pass filter technique. Then, the Hilbert transform is subsequently applied to each modal response to obtain the instantaneous amplitude and phase angle time histories. A linear least-square fit procedure is used to identify the natural frequencies and damping ratios from the instantaneous amplitude and phase angle for each modal response. When the responses at all degrees of freedom are measured, the mode shape and the physical mass, damping and stiffness matrices of the structure can be determined. Based on a comparison of the stiffness of each story unit prior to and after the damage, the damage locations and severities can be identified. Experimental results demonstrate that the HHT method yields quite accurate results for engineering applications, providing a promising tool for structural health monitoring.
The paper deals with the interaction between three Griffith cracks propagating under antiplane shear stress at the interface of two dissimilar infinite elastic half-spaces. The Fourier transform technique is used to reduce the elastodynamic problem to the solution of a set of integral equations which has been solved by using the finite Hilbert transform technique and Cooke’s result. The analytical expressions for the stress intensity factors at the crack tips are obtained. Numerical values of the interaction efect have been computed for and results show that interaction effects are either shielding or amplification depending on the location of each crack with respect to other and crack tip spacing. AMS Mathematics Subject Classification : 73M25.
Identification of vibration parameters from the analysis of the dynamic response of a structure plays a key role in current health monitoring systems. This study evaluates the capabilities of the recently developed Synchrosqueezed Wavelet Transform (SWT) to extract instant frequencies and damping values from the simulated noise-contaminated response of a structure. Two approaches to estimate the modal damping ratio from the results of the SWT are presented. The results obtained are compared to other signal processing methods based on Continuous Wavelet (CWT) and Hilbert-Huang (HHT) transforms. It was found that the time-frequency representation obtained via SWT is sharped than the obtained using just the CWT and it allows a more robust extraction of the individual modal responses than using the HHT. However, the identification of damping ratios is more stable when the CWT coefficients are employed.
Damage detection methodologies based on the direct examination of the nonlinear-nonstationary characteristics of the structure dynamic response may play an important role in online structural health monitoring applications. Different signal processing based damage detection methodologies have been proposed based on the uncovering of spikes in the high frequency component of the structural response obtained via Discrete Wavelet transforms, Hilbert-Huang transforms or high pass filtering. The performance of these approaches in systems subjected to different types of excitation is evaluated in this paper. It is found that in the case of random excitations, like earthquake accelerations, the effectiveness of such methodologies is limited. An alternative damage detection approach using the Continuous Wavelet Transform (CWT) is also evaluated to overcome this limitation. Using the CWT has the advantage that the central frequencies at which it operates can be defined by the user while the frequency bands of the detail functions obtained via DWT are predetermined by the sampling period of the signal.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2013.10a
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pp.331-337
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2013
Acoustic Emission technique is widely applied to develop the early fault detection system, and the problem about a signal processing method for AE signal is mainly focused on. In the signal processing method, envelope analysis is a useful method to evaluate the bearing problems and Wavelet transform is a powerful method to detect faults occurred on rotating machinery. However, exact method for AE signal is not developed yet. Therefore, in this paper two methods which are Hilbert transform and DET for feature extraction. In addition, we evaluate the classification performance with varying the parameter from 2 to 15 for feature selection DET, 0.01 to 1.0 for the RBF kernel function of SVR, and the proposed algorithm achieved 94% classification accuracy with the parameter of the RBF 0.08, 12 feature selection.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.19
no.2
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pp.118-128
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1999
There are many ultrasonic measurement methods that are used in nondestructive testing applications. Some typical applications include material property determination, microstructural characterization. and flaw detection. Ultrasonic parameters such as velocity and attenuation are most commonly required in these applications. The accuracy and repeatability of testing results are dependent on both the hardware used to generate and receive the ultrasonic waves and on the analysis software for calculating these parameters. In this study, five analysis algorithms were implemented on a computer for measuring wave speed in a pulse echo. immersion testing configuration. In velocity measurements comparisons were made between the overlap. cross-correlation. Fourier transform. Hilbert transform, wavelet transform algorithms. Velocity measurement was applied to an isotropic steel sample using the five analysis algorithms. Frequency-dependent phase/group velocity and attenuation were also measured using the Fourier transform and wavelet transform algorithms on a composite laminate containing voids.
We discuss the qualitative uncertainty principle for Gabor transform on certain classes of the locally compact groups, like abelian groups, ${\mathbb{R}}^n{\times}K$, K ⋉ ${\mathbb{R}}^n$ where K is compact group. We shall also prove a weaker version of qualitative uncertainty principle for Gabor transform in case of compact groups.
Taking advantage of the high sensitivity and long-distance detection capability of acoustic emission (AE) technique, this paper focuses on the crack detection in rail head, which is one of the most vulnerable parts of rail track. The AE source location and noise cancellation were studied on the basis of practical rail profile, material and operational noise. In order to simulate the actual AE events of rail head cracks, field tests were carried out to acquire the AE waves induced by pencil lead break (PLB) and operational noise of the railway system. Wavelet transform (WT) was first utilized to investigate the time-frequency characteristics and dispersion phenomena of AE waves. Here, the optimal mother wavelet was selected by minimizing the Shannon entropy of wavelet coefficients. Regarding the obvious dispersion of AE waves propagating along the rail head and the high operational noise, the wavelet transform-based modal analysis location (WTMAL) method was then proposed to locate the AE sources (i.e. simulated cracks) respectively for the PLB-induced AE signals with and without operational noise. For those AE signals inundated with operational noise, the Hilbert transform (HT)-based noise cancellation method was employed to improve the signal-to-noise ratio (SNR). Finally, the experimental results demonstrated that the proposed crack detection strategy could locate PLB-simulated AE sources effectively in the rail head even at high operational noise level, highlighting its potential for field application.
In this study, we have evaluated the effect of amplitude and frequency perturbation of EGG signal for single vowels associated with laryngeal pathology. The normal EGG signal was properly characterized by an autoregressive model which has an optimal order of ninth using the parametric method. This can be analyzed by determining the transfer function. Perturbations in the fundamental pitch and in the peak amplitude of EGG signal measured with a four-electrode system using the modulation/demodulation techniques were investigated for the purpose of developing a decision criteria for the laryngeal function analysis. The abnormal EGG signal has nonperiodic and unstable characteristics. It can be discriminated by the calculation of opening and closing time of glottis using the EGG signal. In case of normal and abnormal subjects, m$\pm$0.5*sd was discriminating line for frequency perturbation and m$\pm$2*sd for normal amplitude perturbations, respectively. Also, The normal and abnormal cases of the subjects can be discriminated effectively using the pattern of attractor derived with Hilbert transform of EGG signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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