The unsteady flow characteristics and the related noise of separated incompressible laminar boundary layer flows (Re$\sub$$\delta$/* = 614, 868, and 1,063) are numerically investigated. The characteristic lines of the wall pressure are examined to identify the primary noise source, related with the unsteady motion of the vortex at the reattachment point of the separation bubble. The generation and propagation of the vortex-induced noise in the separated laminar boundary layer are computed by the method of Computational Aero-Acoustics (CAA), and the effects of Reynolds number, Mach number and adverse pressure gradient strength are examined.
A matrix pencil method for source separation 〔3〕was shown to be an unbiased signal extractor in the presence of temporally white noise. Its efficiency and robustness lies in the fact that the method in 〔3〕 employs only time-delayed correlation matrices of the observation data, In this paper we stress out that the matrix pencil method might suffer from a numerical instability problem, be- cause the symmetric-definite pencil was not exploited. Moreover we present a simple method of constructing a symmetric-definite pencil so that the matrix pencil method is numerically stable.
Yang Junmo;Lee Duk-Kee;Kwon Byung-Doo;Ryu Yong-Gyu;Youn Yong-Hoon
Economic and Environmental Geology
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v.38
no.2
s.171
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pp.155-163
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2005
For an unbiased TF (Tansfer Function) estimations we investigate geomagnetic TF derived from ICHEON and YONGIN sites, employing RR (Remote Reference) and SNS (Signal Noise Separation) techniques. The Rh technique, which requires synchronized field variations recorded at a clean remote site, is a reliable method to minimize the bias of TF by uncorrelated noises in magnetic channels. Meanwhile, SNS technique based on the assumption of noise-free remote data can improve the signal-noise level by separating signal TF and noise TF, which is successfully applied to the environments with strong correlated noises. In this study, TF at YONGIN is analyzed using geomagnetic data from ICHEON site as a remote reference, which seem to have somewhat better data quality. The application of Rh technique reduces the bias of TF, which appears in single site robust estimation, and makes curves in the amplitude and phase of TF more smooth as frequency. Futhermore, in order to investigate noise source quantitatively, SNS technique is applied. The results of SNS suggest that dominant noise source seems to be located at western region of YONGIN. This noise source is considered to originate from railway system such as KTX and national subway. which passes through the west regions of YONGIN.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.16
no.5
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pp.85-96
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1992
Engine enclosures are widely adopted to reduce the noise emission in various fields of application. The radiated noise, which is due to the vibration of enclosure's outer surface, is composed of two kinds of sound power with different path of propagation. One is the 'structure-borne sound power' which stems from the engine's vibratory force applied to the structure of enclosure through the mounting parts of engine etc., while the other is the 'air-borne sound power' which is originated by the sound power radiated from the engine surface to the inner space of enclosure that should excite the vibration of enclosure from inside. In order to get a most efficient engine enclosure is required a profound consideration upon the above structure-borne and air-borne noise, since the guiding principle of countermeasure for each noise is quite different. The controlling of input vibration and its isolation are major subject for the structure-borne sound power and the specifications of absorbing member and damping panels are the major interests for the air-borne sound power. Hence it seems very efficient to separate the total sound power into two categories with a great accuracy when one think of further reduction of engine noise from the exciting enclosure, however, its separating methods have not been made clear for many years. Then author proposes a new practical separation method of two propagation path's contribution to the total radiation sound power for the enclosure under the engine operating condition.
The purpose of this study is to develop an improved marker auto-identification algorithm for reduce of data processing time through improve the efficiency of noise elimination and marker separation. The maker auto-identification algorithm was programming named KUMAS used Delphi language. For the study, various experiments were conducted for the verification of KUMAS. and compared two systems of established with the KUMAS. Four different motions - cycling, gait, rotation, and pendulum -, were selected and tested. Motions were filmed 30Hz frames rate per second. ${\chi}^2$ used for statistical analysis. Significant level were ${\alpha}=.05$. The test results were as follow. 1. Increased the success ratio of marker auto-identification. 2. The efficiency of marker auto-identification was remarkably improved through marker separation, noise elimination. 3. The marker auto-identification ability was improved in 2D-image plane include the 3D motion. 4. Significant different were found between KUMAS and B-SYS(established system) with non-input the artificial noise frames, input the artificial noise frames and total frames.
Cha, Gyeong Hyeon;Song, Yu Chan;Hwang, Yu Min;Sang, Lee Jae;Kim, Jin Young;Shin, Yoan
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.10
no.4
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pp.58-63
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2015
Due to GPS signal's vulnerability of jamming attack, various enhancement techniques are needed. Among variety of techniques, we focused on GPS receiver's anti-jamming techniques. There are many anti-jamming methods at GPS receivers which include filtering methods in time domain, frequency domain and space domain. However, these methods are ineffective to signals, which include both jamming and noise. To solve the problem, this paper proposes a jamming separation scheme by using a BSS method in a jamming environment. As separated GPS signals include noise after the jamming separation method, it is difficult to receive accurate GPS signals. For this reason, this paper also proposes a wavelet de-noising method to effectively eliminate noise. Experimental results of this paper are based on a real field test data of an integrated GPS/QZSS/Wi-Fi positioning system. At the end, the simulation result demonstrates its superiority by showing improved positioning accuracy.
Passive sonar systems detect and classify the target by analyzing the radiated noises from vessels. If multiple noise sources exist within the sonar detection range, it gets difficult to classify each noise source because mixture of noise sources are observed. To overcome this problem, a beamforming technique is used to separate noise sources spatially though it has various limitations. In this paper, we propose a new method that uses a FDICA (Frequency Domain Independent Component Analysis) to separate noise sources from the mixture. For experiments, each noise source signal was synthesized by considering the features such as machinery tonal components and propeller tonal components. And the results of before and after separation were compared by using LOFAR (Low Frequency Analysis and Recording), DEMON (Detection Envelope Modulation On Noise) analysis.
Many investigations about the dynamic analysis of the structural system based on the BBA(Building Block Approach) method which predict dynamic characteristics of synthesized structures from each structure. But it is actually sometimes difficult to remove mounts from structures. In this paper, TFSM(The Transfer Function Separation Method) is developed which can predict dynamic characteristics of separated structures from the data of vibrational experiment of the synthesized structures. By combining TFSM with BBA, this paper also proposes the method which can predict dynamic characteristics of mount-modified structure without removing mounts from structures. And the proposed method is verified by the experimental data of plates.
Speech enhancement aims to improve speech quality by removing background noise from noisy speech. Independent vector analysis is a type of frequency-domain independent component analysis method that is known to be free from the frequency bin permutation problem in the process of blind source separation from multi-channel inputs. This paper proposed a new method of microphone array based speech enhancement that combines independent vector analysis and beamforming techniques. Independent vector analysis is used to separate speech and noise components from multi-channel noisy speech, and delay-sum beamforming is used to determine the enhanced speech among the separated signals. To verify the effectiveness of the proposed method, experiments for computer simulated multi-channel noisy speech with various signal-to-noise ratios were carried out, and both PESQ and output signal-to-noise ratio were obtained as objective speech quality measures. Experimental results have shown that the proposed method is superior to the conventional microphone array based noise removal approach like GSC beamforming in the speech enhancement.
An acoustic transmission loss analysis method for mufflers with complex geometry is developed using MSC/NASTRAN on the basis of acoustic-structural analogy and two-microphone method. In this study, mufflers with simple and complex shapes are analyzed using this method and compared with theoretical and experimental results to verify it. Applying this method to design of discharge muffler in a rotary compressor, we obtained 2dB(A) of noise reduction in the range of lower than 1300Hz. Futhermore, adopting this technique for a suction muffler in reciprocal compressor, more than 10dB(A) noise reduction at 500Hz, and in total, 3dB(A) noise reduction is achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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