International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제7권1호
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pp.128-141
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2015
Independent Component Analysis (ICA), one of the blind source separation methods, can be applied for extracting unknown source signals only from received signals. This is accomplished by finding statistical independence of signal mixtures and has been successfully applied to myriad fields such as medical science, image processing, and numerous others. Nevertheless, there are inherent problems that have been reported when using this technique: instability and invalid ordering of separated signals, particularly when using a conventional ICA technique in vibratory source signal identification of complex structures. In this study, a simple iterative algorithm of the conventional ICA has been proposed to mitigate these problems. The proposed method to extract more stable source signals having valid order includes an iterative and reordering process of extracted mixing matrix to reconstruct finally converged source signals, referring to the magnitudes of correlation coefficients between the intermediately separated signals and the signals measured on or nearby sources. In order to review the problems of the conventional ICA technique and to validate the proposed method, numerical analyses have been carried out for a virtual response model and a 30 m class submarine model. Moreover, in order to investigate applicability of the proposed method to real problem of complex structure, an experiment has been carried out for a scaled submarine mockup. The results show that the proposed method could resolve the inherent problems of a conventional ICA technique.
한국소음진동공학회 1997년도 춘계학술대회논문집; 경주코오롱호텔; 22-23 May 1997
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pp.539-544
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1997
Although the identification of a moving noise source is important in reducing the source power of the transport systems such as airplane or high speed train, the direct measurement of the frequency characteristics is usually difficult due to wind noise when using a microphone running with that noise source. On the other hand the motion of a source causes the frequency characteristics of the pass-by sound measured at a fixed point to be distorted that it is quite difficult to identify the original source characteristics. In this study the relationship between the spectra of the source and the pass-by sound signal is analyzed for a source moving at a constant velocity. The effects of the speed and the frequency characteristics of the source on the pass-by noise spectrum are investigated through numerical simulations.
In this article, spatial filtering procedures with application to spherical acoustical holography are discussed. Planar and cylindrical holography are the most widely used amongst the various nearfield acoustical holography techniques. However, when the geometry of a source is similar to a sphere, spherical holography may yield better results than other types of holography since there are no errors due to truncation of the sound field in the spherical case. Spatial filtering affects the accuracy of spherical acoustical holography critically, especially in the case of backward projection. Thus spatial filtering is essential for successful application of spherical holography. In the present work, various filtering methods were evaluated in simulations made using sound pressure fields of various types and with different levels of random spatial noise. It was found that a procedure based on eliminating spherical harmonic coefficients that contribute insignificantly to the total sound power of the source gave the best results on average of the different procedures considered here. Spherical holography procedures were also verified experimentally. Reliable results were obtained using the power filtering algorithm. Thus it was concluded that spherical holography combined with power filtering may prove to be a useful tool for noise source identification.
This work focuses on finding out the noise source and the method of reducing the noise level of LPG(liquefied petroleum gas) fuel injector. The noise of LPG injector in operating condition is due to the impact between valve and valve seat. This study shows that if the revolution of engine is increased, the noise of LPG injector will be more serious but it is not nearly affected by the increment of fuel pressure. The source and transmission paths of noise are identified through the analysis of noise generation mechanism and noise spectrum. The sound absorbing material is tested to verify its efficiency of sound absorption thor the LPG injector. The effect of noise reduction of absorbing material is remarkable when the engine speed is high. Consequently two methods of reducing the noise level are suggested from the identified results. The one is to equip the absorbing material on the outer side of injector and the other is to coat with a soft material or equip a soft ring on the surface of impact.
This paper represents an identification procedure for leading mechanism of a car A/V system which is composed of a DC motor and a set of plastic gears. In addition, we studied dominant noise source of rattle noise generated by external forced vibration as a car drives. we made a dynamometer to produce stationary operation on loading mechanism of A/V system because noise generated by actual loading mechanism is non-stationary signal. operating the dynamometer setup at various motor speeds, sound pressure spectra are measured and the results are analyzed. its dominant noise source is also identified by using a sound Intensity technique. we made use of multi-dimensional spectral analysis to rind a dominant rattle noise. this method is so useful to eliminate coherence between vibration sources and helps us obtain coherent output spectrum of individual vibration source which make a rattle noise.
역문제는 특히 시스템 모델링 및 모니터링과 같은 과학 및 공학분야에서 매우 흥미로운 주제이다. 역문제를 활용하면 광물자원의 탐사, 지하에 매설된 케이블 및 파이트라인 등의 동정, 의료 분야에서의 비파괴 검사 등에 응용가능하다. 본 연구에서는 먼저 2차원 전자계 산란문제를 다루고 이에 대한 FDTD법 정식화를 다룬다. 이 경우 근방계에서 관측된 데이터를 토대로 미지의 소스를 추정하기 위한 방법으로서 비선형 CGM법을 이용하였다. 본 연구에서 제안된 방법에 따른 실험결과로 볼 때 임베디드 시큐리티 모듈과 같은 원 신호 추정문제에 적용 가능할 것으로 보인다.
음악에 대한 선호도는 다양한 요소들에 의해 결정되며, 추천의 이유를 보여주는 특성을 발굴하는 것은 음악 추천에 있어 중요하다. 본 논문은 가수 인식 작업을 통해 학습한 모델을 활용하여 다양한 음악적 특성을 반영하는 요소들 중 가수의 목소리 특성을 추출하는 방법을 제안한다. 배경음이 포함된 음원 역시 활용할 수 있지만, 음원에 포함된 배경음은 네트워크가 가수의 목소리를 온전하게 인식하는 것을 방해할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 음원 분리를 통해 배경음을 분리하는 사전 작업을 수행하고자 하며, SiSEC에 등장해 검증된 모델 구조를 활용하여 분리된 보컬로 이루어진 데이터 세트를 생성한다. 최종적으로 분리된 보컬을 활용하여 아티스트의 목소리를 반영하는 음색 기반 음악 특성을 발굴하고자 하며, 배경음이 분리되지 않은 음원을 활용한 기존 방법과의 비교를 통해 음원 분리의 효과를 알아보고자 한다.
The independent component analysis (ICA) technique is a source identification method that uses statistical independence to separate source signals from measured signals. It has been successfully applied to various fields such as medical care and communication. In this study, the ICA technique was adopted to analyze the vibration source contribution of plate structures. The theory of the ICA technique is introduced and the procedure of the vibration source contribution analysis based on the ICA technique is proposed. To investigate the applicability of the proposed method to plate structures, numerical examples are presented for a rectangular plate under harmonic force excitations. The results show that the proposed method could become an effective tool for the vibration source contribution analysis of a plate structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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