In this study, the seismic analysis of power plant piping system was performed using finite element model. This study was performed by ANSYS 12.1. For qualification of power plant piping system, the response spectrum analysis was performed using the given operating basis earthquake(OBE) and safe shutdown earthquake(SSE) floor response spectrum. The maximum stresses of power plant piping system were 166 MPa under OBE condition and 281 MPa under SSE condition. Thus, it can shown that the structural integrity of tpower plant piping system has a stable structure for seismic load conditions.
본 논문에서는 음성 및 잡음 구간을 검출하기 위하여 신경회로망에 의한 음성 및 잡음 인식시스템을 제안한다. 제안하는 신경회로망은 오차역전파알고리즘에 의하여 학습되는 네트워크이다. 먼저, 고속 푸리에변환에 의한 전력스펙트럼 및 선형예측계수가 각 프레임에서 신경회로망의 입력으로 사용되어 네트워크가 학습된다. 따라서 제안된 신경회로망은 잡음이 중첩되지 않은 음성 및 잡음을 사용하여 학습된다. 제안한 인식시스템의 성능은 다양한 음성 및 백색, 프린터, 도로, 자동차 잡음 들을 사용하여 인식율에 의하여 평가된다. 본 실험에서는 신경회로망의 학습 데이터 및 평가 데이터가 다를 경우에도 이러한 음성 및 잡음에 대하여 92% 이상의 인식율을 구할 수 있었다.
본 연구에서는, 웨이블릿 노이즈 감쇠에 고속 푸리에 역 변환을 포함하는 방법을 제안한다. 위너 필터링에 인자를 채용하여 역 필터링을 나타내고, 최적의 계수는 전체 평균 제곱 오차를 최소화하도록 선택된다. 위너 필터를 적용하기 위해, 손상된 그림에서 원 화상의 파워 스펙트럼을 계산한다. 위너 필터링은 역 필터링 처리를 포함하기 때문에 블링 필터가 반전되지 않을 때 노이즈는 확장한다. 큰 노이즈를 제거하려면 최고의 웨이블릿 임계값을 사용하여 노이즈를 제거하는 것이다. 웨이블릿 노이즈 감쇠 단계는 역 필터링 및 웨이블릿 기능으로 노이즈 감소로 구성된다. 실험결과는 전체 재생 성능 이상의 다른 방법을 능가하지는 않았다.
노이즈를 평가하는 방법은 Root Mean Square(RMS) 입상도, 자기상관함수, 위너스펙트럼이 있다. RMS입상도는 광자데이터의 표준편차로 나타내며, 자기상관함수는 거리변화에 따른 1차원함수를 중적분하여 얻어진다. 그리고 자기상관함수를 푸리에 변환하면 노이즈 파워 스펙트럼이 되고, 화상에서는 이것을 위너스펙트럼이라고 한다. 위너스펙트럼은 노이즈 자체만을 표현할 뿐 아니라 해상특성을 나타내는 Modulation Transfer Function(MTF)과 함께 Detective Quantum Efficiency(DQE)를 산출하는 중요한 요소가 된다. 제시된 위너스펙트럼의 평가기술은 교육현장에서 그 개념을 교육하거나 임상 환경에서 시설에 알맞은 디지털 영상 검출기를 선택하고 디지털 영상 시스템의 영상품질을 유지 보수하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
A weather radar usually extracts the necessary information from the return Doppler spectrum moment estimates. Phase stability is a very important factor in obtaining accurate and reliable information in a Doppler weather radar system since the system phase noise may seriously degrade the weather spectrum moment estimation quality. These spectrum moment estimates are commonly obtained using the pulse pair method which is simple to implement and fast enough to process an enormous amount of weather radar data in real time. Therefore, an analytical method is developed in this paper to analyze and quantify the phase noise effects on the pulse pair spectrum moment estimates in terms of the phase noise power and broadness.
The dispersive phase velocity of a wave propagating through a system is an important parameter and carries valuable information in non-destructive tests related to multilayered systems such as a soil site. The dispersive phase velocity of a wave can be determined using the phase spectrum, which is easily evaluated through the cross power spectrum. However, the phase spectrum as determined using the cross power spectrum is sensitive to background noise which always exists in the field. This causes difficulties in the determination of the dispersive phase velocities. In this paper, a new method to evaluate the phase spectrum using the harmonic wavelet transform is proposed. The proposed method can successfully remove background noise effects. To evaluate the validity of the proposed method, numerical simulations of multi-layered systems were performed. Phase spectrums by the proposed method were found to be in good agreement with the actual phase spectrums under conditions characterized by heavy background noise. This shows the potential of the proposed method.
Cognitive Radio(CR)는 실제로 사용하지 않는 주파수 대역을 스스로 찾아서 이용함으로써 스펙트럼 효율을 향상시킬 수 있는 기술이다. 현재 사용되지 않는 스펙트럼 대역과 우선사용자(primary user)에 의해 점유되는 대역들을 찾기 위한 스펙트럼 센싱(spectrum sensing)은 CR 시스템에서 중요한 기술의 하나라고 말할 수 있다. 지금가지 연구된 스펙트럼 센싱 방법 중 에너지 검출 방식은 계산의 복잡도가 낮고 비교적 쉽게 구현 할 수 있어서 일반적으로 널리 사용되는 방식이지만 몇 가지 문제점들을 가지고 있다. 특히 불확실한 잡음 전력이 존재하는 환경에서는 에너지 검출기의 성능이 감쇠되기 때문에 이를 해결하기 위해 슬라이딩 윈도우 기반 에너지 검출 기법을 제안하였다. 이 방식은 슬라이딩 윈도우를 이용하여 관심대역에서 신호와 잡음이 가진 에너지를 분리하고 잡음을 제외한 신호의 에너지를 계산해서 우선사용자 신호의 존재 여부를 판단한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 에너지 검출 기법이 기존의 에너지 검출 방식 보다 우수한 성능을 지닌 다는 것을 확인하였다.
에너지 검파 기반 스펙트럼 감지 방식은 잡음 전력에 대한 불확실성에 취약한 것으로 알려져 있다. 이러한 문제점을 해결하기 방안 중의 하나로 협력 스펙트럼 감지 기술을 함께 사용하는 방안이 제안된 바 있다. 그러나 아직까지 페이딩 채널 환경에서 이 방식에 대한 성능 분석이 발표된 바가 없다. 본 논문에서는 에너지 검파 기반 스펙트럼 감지 방식에 대한 이전 연구 결과를 토대로 에너지 검파 기반 협력 스펙트럼 감지 방식에 대한 수학적 분석 결과를 제시하고자 한다. 분석 결과에 따르면 잡음 전력에 대한 불확실성이 존재할 때는 스펙트럼 감지 시간이 늘어나거나 OR 융합 방식의 협력 스펙트럼 감지에 참여하는 2차 사용자가 많아질수록 오경보 확률과 검파 확률이 높아진다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 비정상적인 배경 잡음 환경에서 음성향상을 위한 신호의 스펙트럼 변이 (Spectral Deviation)을 적용한 Soft Decision 기반의 잡음전력 수정 기법을 제안한다. 기존의 Soft Decision 기반의 잡음전력 추정에 있어서 잡음신호의 정상성(Stationarity)을 가정한 스무딩 파라미터를 사용하여 잡음전력을 추정하고 갱신하였지만, 잡음신호의 주파수적인 특성이 상대적으로 빠르게 변하는 비정상적인 환경에서는 강인하지 못한 단점을 가지게 된다. 본 논문에서는 신호의 스펙트럼 변이를 추정하여 정상적인 잡음 환경과 비정상적인 잡음 환경에 따라 적응적으로 잡음전력을 추정하고 갱신하여 잡음신호에 의해 오염된 음성신호를 향상시킨다. 제안된 알고리즘은 다양한 배경 잡음 환경에서 객관적인 음질측정 방법인 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)에 의해서 평가되었으며, 기존의 Soft Decision 기반의 음성 향상 기법과 비교하여 보다 향상된 성능을 보여주었다.
The switching-mode power converter has been widely used because of its features of high efficiency and small weight and size. In the switching-mode power converter, the output voltage is generally controlled by varying the duty ratio of main switch. When a converter operates in steady state, duty ratio of the converter is kept constant. So the power of switching noise is concentrated in specific frequencies. The more white noise is injected, the more conducted EMI is reduced. But output-voltage is not sufficiently regulated. This is the reason why carrier frequency selection topology is proposed. In the case of carrier frequency selection, output-voltage of steady state and transient state is fully regulated. Spectrum analysis is performed on the Phase current and the CM noise voltage. The former is measured with Current Probe and the latter is achieved with LISN, which are connected to the spectrum analyzer respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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