Conventional cepstrum has been widely used to detect echo and fault signals embedded in noise. One of the problems of finding impulse signals using the conventional cepstrum in that it is normally very sensitive to signal to noise ratio (SNR). This paper proposes a signal processing method to detect impulse signal in noisy environment. Because the proposed method minimizes the variance of signal power at a cepstrum domain, it is suggested to be called as minimum variance cepstrum (MV cepstrum). Computer simulations have been performed to understand the characteristics of the MV cepstrum. Both mathematical approach and computer simulations confirmed that the MV cepstrum is a useful technique to detect impulse in noisy environment.
The purpose of the present study was to investigate the age difference in driving behavior(more specifically, left-turn). The participants were instructed to report whether they can turn left their car in the T-shape road(road and other vehicles' behavior relating to driver's tasks were recorded in advance and projected the simulation screen) after the leading vehicle passed them(i.e., before the target vehicle arrived). The participants' judgment accuracy and response bias were analyzed by using signal detection theory. The results showed that the old group tended to be less sensitive but more confident in their judgement of turning left their car. In particular, both age groups appeared to more depend on the distance from observation location to approaching vehicle rather than arrival times or driving speeds of the approaching vehicle.
A photovoltaic (PV) generator is significantly regarded as one important alternative of renewable energy systems recently. Fault detection and diagnosis of engineering dynamic systems is a fundamental issue to timely prevent unexpected damages in industry fields. This paper presents an intelligent monitoring approach and fault detection technique for PV generator systems by means of artificial neural network and statistical signal detection theory. We devise a multi-Fourier neural network model for representing dynamics of PV systems and apply a general likelihood ratio test (GLRT) approach for investigating our decision making algorithm in fault detection and diagnosis. We make use of a test-bed of ubiquitous sensor network (USN) based PV monitoring systems for testing our proposed fault detection methodology. Lastly, a real-time experiment is accomplished for demonstrating its reliability and practicability.
AM파의 검파에 있어서 반송파의 주파수와 변조신호의 현파수와의 비가 10:1 이하로 되면 종래의 AM검파기로는 만족할만한 파형의 검파출력을 얻을 수 없다. 이와같이 초광대성 AM신호의 검파가 불가능하였든 것은 검파회로내에 있는 R-C 회로의 충방전현상으로 인한 것이며 이것이 AM 또는 FM초다중통신의 통신용량을 제안하는 한 원인이되고 있다. 본논문에서는 이 문제의 해결책으로서 다상포낙선검파법을 제안하며 아울러 동검파법의 이론적인 해석도 제시하였다. 본다상포낙선검파법을 이용하면 AM파의 반송파의 편파수와 변조신호의 편파수와의 비가 1:1에 가까울때에도 요구되는 여하한 충실도라도 충족시킬수 있는 AM검파파형을 얻을 수 있다. 본다상포낙선검파법의 이론적인 뒷받침을 위하여 본논문에서 제창한 두가지의 구성방안중에서 주파수변환방식을 대하여 실험하였다.
This paper deals with an application of Teager Energy Operator (TEO) and Energy Separation Algorithm(ESA) to detect and determine various voltage waveform distortions like harmonics, inter-harmonics and frequency variation. Because the TEO and DESA algorithm was initially proposed for speech or communication analysis, its applications are limited to some types of waveform in the power quality analysis area. For example, an undistorted voltage signal is similar with a pure sinusoid. A voltage fluctuation is very similar with an amplitude-modulated signal, from the viewpoint of signal theory. And a continuous frequency variation is similar with a frequency-modulated signal, which is also known as a chirp signal. This paper is written to show that the TEO and DESA algorithm can be used for detecting occurrences of the representative waveform distortions and determining their instantaneous information of amplitude and frequency.
Although guided-waves are very efficient for long-range nondestructive damage inspection, it is not easy to extract meaningful pulses of small magnitude out of noisy signals. The ultimate goal of this research is to develop an efficient signal processing technique for the current guided-wave technology. The specific contribution of this investigation towards achieving this goal, a two-stage Gabor pulse-based matching pursuit algorithm is proposed : rough approximations with a set for predetermined parameters characterizing the Gabor pulse and fine adjustments of the parameters by optimization. The parameters estimated from the measured signal are then used to assess not only the location but also the size of a crack existing in a rod. To validate the effectiveness of the proposed method, the longitudinal wave-based damage detection in rods is considered. To estimate the crack size, Love's theory for the dispersion of longitudinal waves is employed.
Fault detection and diagnosis (FDD) of photovoltaic (PV) power systems is one of significant techniques for reducing economic loss due to abnormality occurred in PV modules. This paper presents a new FDD method against PV power systems by using statistical comparison. This comparative approach includes deviation signals between the outputs of two neighboring PV modules. We first define a binary hypothesis testing under such deviation and make use of a generalized likelihood ratio testing (GLRT) theory to derive its FDD algorithm. Additionally, a recursive computational mechanism for our proposed FDD algorithm is presented for improving a computational effectiveness in practice. We carry out a real-time experiment to test reliability of the proposed FDD algorithm by utilizing a lab based PV test-bed system.
"Attention" is not defined sufficiently. This term incorporates several dimensions or complex information processes such as alertness, spatial distribution, focused attention, sustained attention, divided attention and supervisory attentional control. In practice, however, various aspects of attention cannot be assessed separately with a single test. Moreover, a particular test is never assessing attention only, because the several intervening variables may influence the attentional component. Therefore, one can only assess a certain aspect of human behavior with special interest for its attentional component. This paper attempted to clarify various concepts of attention, reviewed signal detection theories with receiver operating characteristic(ROC) curves, and listed practical methods for assessment of attention.
Kim, Ok-Joo;Cho, Nan-Zin;Park, Chang-Je;Park, Moon-Ghu
Nuclear Engineering and Technology
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제39권3호
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pp.221-230
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2007
Wavelet theory was applied to detect a singularity in a reactor power signal. Compared to Fourier transform, wavelet transform has localization properties in space and frequency. Therefore, using wavelet transform after de-noising, singular points can easily be found. To test this theory, reactor power signals were generated using the HANARO(a Korean multi-purpose research reactor) dynamics model consisting of 39 nonlinear differential equations contaminated with Gaussian noise. Wavelet transform decomposition and de-noising procedures were applied to these signals. It was possible to detect singular events such as a sudden reactivity change and abrupt intrinsic property changes. Thus, this method could be profitably utilized in a real-time system for automatic event recognition(e.g., reactor condition monitoring).
Eddy Current Examination is expected as the effective technique for nondestructive inspection of steam generator and various kinds of heat exchanging tubes made of STS - 304. In Case of E. C. T, a study on the various factors which have an effect on coil impedance is very important to the sensitivity of defect detection and the ratio of signal to noise. Therefore, this study analyzed coil impedance by means of the variational principle, the minimized theory of energy functional and the application of Finite Element Method. Really by using E. C. T, the relationship between the size of defects and the intensity of Eddy Current Signals can be obtained. Signal intensity becomes maximum at certain frequency. This frequency is affected by the characteristics and the position of signal sources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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