본 논문에서는 전압 제어형 카오스 신호 발생회로를 설계하고, 온도변화에 따른 특성을 해석 하였다. 제안하는 CMOS 회로로 이루어지며, 카오스 특성의 전압 제어형 오실레이터의 온도 변화에 따른 특성해석을 실시하였다. 제안하는 회로는 2상 클럭의 샘플앤드회로 3개의 MOS 소자로 이루어지는 비선형 함수 블록과 소스 팔로워로 이루어지는 레벨 쉬프터로 구성된다. SPICE 모의실험을 통하여 온도변화에 따른, 비선형함수의 전달함수 변화를 통하여, 분기도 특성, 주파수 특성 등의 카오스 다이나믹스가 변화됨변화됨을 확인 하였다. 또한 $25^{\circ}C$ 의 온도 조건에서, 제어전압 1.2 V-2.3 V 범위에서, 카오스 신호가 생성됨을 확인하였다.
행복은 사회학과 심리학에서 주된 관심사로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 Spring-Damper-Mass 시스템과 등가적으로 구성할 수 있는 새로운 2차계로 구성한 행복 모델을 제안하여 Duffing 방정식과 동일한 형태의 2차원 모델로 구성한다. Duffing 방정식에 비선형 항을 추가하고 행복 현상이 나타날 수 있는 외부 신호로서 주기적인 정현파와 가우시안 백색 잡음을 인가하였다. 그런 후 새로운 행복 모델에서 파라미터 변화에 따라 랜덤 운동, 주기 운동, 카오스 운동이 있음을 확인하였다.
To design a coastal structure in the nearshore region, engineers must have means to estimate wave climate. Waves, approaching the surf zone from offshore, experience changes caused by combined effects of bathymetric variations, interference of man-made structure, and nonlinear interactions among wave trains. This paper has attempted to find out the effects of two of the more subtle phenomena involving nonlinear shallow water waves, amplitude dispersion and secondary wave generation. Boussinesq-type equations can be used to model the nonlinear transformation of surface waves in shallow water due to effect of shoaling, refraction, diffraction, and reflection. In this paper, generalized Boussinesq equations under the complex bottom condition is derived using the depth averaged velocity with the series expansion of the velocity potential as a product of powers of the depth of flow. A time stepping finite difference method is used to solve the derived equation. Numerical results are compared to hydraulic model results. The result with the non-linear dispersive wave equation can describe an interesting transformation a sinusoidal wave to one with a cnoidal aspect of a rapid degradation into modulated high frequency waves and transient secondary waves in an intermediate region. The amplitude dispersion of the primary wave crest results in a convex wave front after passing through the shoal and the secondary waves generated by the shoal diffracted in a radial manner into surrounding waters.
In this paper we propose an adaptive fast image restoration filter, which is suitable for reducing the blocking artifacts in the compressed image in real-time. The proposed restoration filter is based on the observation that quantization operation in a series of coding process is a nonlinear and many-to-one mapping operator. And then we propose an approximated version of constrained optimization technique as a restoration process for removing the nonlinear and space varying degradation operator. We also propose a novel block classification method for adaptively choosing the direction of a highpass filter, which serves as a constraint in the optimization process. The proposed classification method adopts the bias-corrected maximized likelihood, which is used to determine the number of regions in the image for the unsupervised segmentation. The proposed restoration filter can be realized either in the discrete Fourier transform domain or in the spatial domain in the form of a truncated finite impulse response (FIR) filter structure for real-time processing. In order to demonstrate the validity of the proposed restoration filter experimental results will be shown.
The anterior cruciate ligament(ACL) is an important stabilizer of knee joint. The ACL injury of knee is common and a serious ACL injury leads to ligament reconstruction surgery. Gait analysis is essential to identify knee condition of patients who display abnormal gait. The purpose of this study is to evaluate and classify knee condition of ACL deficient patients using a nonlinear dynamic method. The nonlinear method focuses on understanding how variations in the gait pattern change over time. The experiments were carried out for 17 subjects(l2 healthy subjects and five subjects with unilateral deficiency) walking on a motorized treadmill for 100 seconds. Three dimensional kinematics of the lower extremity were collected by using four cameras and KWON 3D motion analysis system. The largest Lyapunov exponent calculated from knee joint flexion-extension time series was used to quantify knee stability. The results revealed the difference between healthy subjects and patients. The deficient knee was significantly unstable compared with the contralateral knee. This study suggests an evaluation scheme of the severity of injury and the level of recovery. The proposed Lyapunov exponent can be used in rehabilitation and diagnosis of recoverable patients.
In this paper time series wave data, which were measured at the Draupner platform in the North Sea on 1995, are used to investigate statistical characteristics of nonlinear wave. Various statistical properties based on time and frequency domain are examined. The Gram-Chalier distribution fits the probability of wave elevation better than the Gaussian distribution. The skewness of wave profile is 0.393 and the kurtosis is 4.037 when the freak wave is occurred. The nonlinearity of D1520 data is higher than two adjacent wave data. AI index of the New Year Wave is 2.11 and the wave height is 25.6m. The zero crossing wave period of the New Year Wave is 12.5s which is compared to the average zero up-crossing period 11.3s. The significant steepness of wave data is 0.077 when the freak wave was occurred. H1/3/${\eta}_s$ does not increases as the kurtosis increases and the values is close to 4. The New Year Wave belongs to highly nonlinear wave data packet but the AI index is within linear focusing range.
The world of linearity, which is regular, predictable and irrelevant to time sequence in most natural phenomenon, is a very small part. In fact, signals generated from natural phenomenon with which we're in contact are showed only slight linearity. Therefore it is very difficult to understand and analyze natural phenomenon with only predictable and regular linear systems. Due to these reasons researches concerning non-linear signals that of analysis were excluded being regarded as noise are being actively carried out. Countless signals generated from nonlinear system have the information about itself, and analyzing those signals and get information from it, that will be able to be used effectively in so may fields. Hence, in this paper we used a higher order spectrum, especially the bispectrum. After we prove the validity applying bispectrum to logistic map, which is typical chaotic signal. Subsequently by showing the result applying for actual signal analysis of EEG according to auditory stimuli, we show that higher order spectra is a very useful parameter in analysis of non-linear signals and the result of EEG analysis according to auditory stimuli.
In this study, a method of leakage detection was proposed to locate leak position for a reservoir pipeline valve system using wavelet coherence analysis for an injected pressure wave. An unsteady flow analyzer handled nonlinear valve maneuver and corresponding experimental result were compared. Time series of pressure head were analyzed through wavelet coherence analysis both for no leak and leak conditions. The leak information can be obtained through either time domain reflectometry or the difference in wavelet coherence level, which provide predictions in terms of leak location. The reconstructed pressure signal facilitates the identification of leak presence comparing with existing wavelet coherence analysis.
The Kachanov-Rabotnov (K-R) creep model was proposed to accurately model the long-term creep curves above $10^5$ hours of Alloy 617. To this end, a series of creep data was obtained from creep tests conducted under different stress levels at $950^{\circ}C$. Using these data, the creep constants used in the K-R model and the modified K-R model were determined by a nonlinear least square fitting (NLSF) method, respectively. The K-R model yielded poor correspondence with the experimental curves, but the modified K-R model provided good agreement with the curves. Log-log plots of ${\varepsilon}^{\ast}$-stress and ${\varepsilon}^{\ast}$-time to rupture showed good linear relationships. Constants in the modified K-R model were obtained as ${\lambda}$=2.78, and $k=1.24$, and they showed behavior close to stress independency. Using these constants, long-term creep curves above $10^5$ hours obtained from short-term creep data can be modeled by implementing the modified K-R model.
Reliability analysis and prediction of next failure time is critical to sustain weapon systems, concerning scheduled maintenance, spare parts replacement and maintenance interventions, etc. Since 1981, many methodology derived from various probabilistic and statistical theories has been suggested to do that activity. Nowadays, many A.I. tools have been used to support these predictions. Support Vector Regression(SVR) is a nonlinear regression technique extended from support vector machine. SVR can fit data flexibly and it has a wide variety of applications. This paper utilizes SVM and SVR with combining time series to predict the next failure time based on historical failure data. A numerical case using failure data from the military equipment is presented to demonstrate the performance of the proposed approach. Finally, the proposed approach is proved meaningful to predict next failure point and to estimate instantaneous failure rate and MTBF.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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