Recently, customers interest about noise of household electric appliance is growing. so, designer of product must study to reduce noise of product. Specially, in case of household electric appliance such as washing machine, there was consumers' complaint about noise that is radiated under dehydrating condition. But, in the case of washing machine, identification of noise source is not easy when washing machine is under dehydrating condition. Because various noise source influence each other, it is difficult to find out pure contribution degree about output noise. Multi-Dimensional Spectral Analysis(MDSA) is method that can remove correlation between inputs each other and express pure contribution degree about output of single input. So in this study, we analyzed contribution of each noise source on transfer pass of noise that is radiated at dehydration of washing machine using MDSA.
Park Jong-Euk;Kong Jong-Pil;Heo Haeng-Pal;Kim Young Sun;Chang Young Jun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.478-481
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2005
The PMU (Payload Management Unit) is the main subsystem for the management, control and power supply of the MSC (Multi-Spectral Camera) Payload operation. It is the most important function for the electro-optical camera system that performs the Non-Uniformity Correction (NUC) function of the raw imagery data, rearranges the data from the CCD (Charge Coupled Device) detector and output it to the Data Compression and Storage Unit (DCSU). The NUC board in PMU performs it. In this paper, the NUC board system is described in terms of the configuration and the function, the efficiency for non-uniformity correction, and the influence of the data compression upon the peculiar feature of the CCD pixel. The NUC board is an image-processing unit within the PMU that receives video data from the CEV (Camera Electronic Unit) boards via a hotlinkand performs non-uniformity corrections upon the pixels according to commands received from the SBC (Single Board Computer) in the PMU. The lossy compression in DCSU needs the NUC in on-orbit condition.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권1호
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pp.89-96
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2009
이 논문에서 우리는 1961년부터 2008년 사이의 서울지역 온도변화를 스펙트럴 이분산성 모델을 이용하여 연구하였다. 제안한 모델에서 평균 함수는 계절효과를 주기함수를 이용하여 설명하였고, 온도의 전체적인 상승을 이차 회귀 스플라인 곡선을 이용하여 설명하였다. 분산함수 또한 분산의 계절성을 설명하기 위하여 주기함수를 사용하였다. 우리는 연평균온도가 과거 48년 동안 약 1.5도 가량 증가했음을 알 수 있었다. 연평균온도의 상승은 겨울 온도가 상승하는 것에 기인하는 것이었고, 이는 연중 온도변화의 진폭이 줄어들게 만들었다.
Recently, there has been a growing consumer interest in the amount of noise produced by household electrical appliances. The designer of the product must identify the source of the noise, in order to reduce the noise. In the case of a household electric appliance such as the washing machine, there is consumer's complaint about the noise that is generated during the dehydrating condition. Because of several noise sources combined each other. It is difficult to identify the noise sources that contribute to the noise output. Multi-Dimensional Spectral Analysis (MDSA) is a method that can remove the correlation between different noise sources, and it expresses the key contributing factor as a unique output. This study utilized MDSA to analyze the contribution of each input in the noise output during the dehydrating condition.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권9호
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pp.2590-2608
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2023
The high-altitude and mobility characteristics of unmanned aerial vehicles (UAVs) have made them a key element of new radio systems, particularly because they can exceed the limits of terrestrial networks. However, at high altitudes, UAVs can be significantly affected by intercell interference at a high line-of-sight probability. To mitigate this drawback, we propose an algorithm that selects the optimal beam to reduce interference and maximize transmission efficiency. The proposed algorithm comprises two steps: constructing a user-location-based fingerprint database according to the user types presented herein and cooperative beam selection. Simulations were conducted using cellular cooperative downlink systems for analyzing the performance of the proposed method, and the signal-to-interference-plus-noise cumulative distribution function and spectral efficiency cumulative distribution function were used as performance analysis indicators. Simulation results showed that the proposed algorithm could reduce the effect of interference and increase the performance of the desired signal. Moreover, the algorithm could efficiently reduce overheads and system cost by reducing the amount of resources required for information exchange.
A comparative study was made of the valvular sounds produced by normal prosthetic valves with thrombosed prosthetic valves. Comparisons of the closing sound were made for the power frequency spectra associated with individual valves. We used periodogram approach to obtain the spectral characteristics of the valve. Spectral analysis system was tested in mock circulatory system by comparing normal valves with those produced by the same valves but having simulated thrombosis at the hinge of the valve. The heart sounds was recorded from two patients having normal mechanical valve and thrombosed mechanical valve. The estimated spectrum of the thrombosed mechanical valve displayed lower apparent peak frequency than that of the normal valve. The results showed that frequency spectra gave information pertinent to the valve malfunction. Sound spectral analysis is simple and alternative diagnostic tool for early detection of prosthetic valve mal function.
For the first time, nonlocal damped vibration and buckling analyses of arbitrary tapered bidirectional functionally graded solid circular nano-plate (BDFGSCNP) are presented by employing modified spectral Ritz method. The energy method based on Love-Kirchhoff plate theory assumptions is applied to derive neutral equilibrium equation. The Eringen's nonlocal continuum theory is taken into account to capture small-scale effects. The characteristic equations and corresponding first mode shapes are calculated by using a novel modified basis in spectral Ritz method. The modified basis is in terms of orthogonal shifted Chebyshev polynomials of the first kind to avoid employing adhesive functions in the spectral Ritz method. The fast convergence and compatibility with various conditions are advantages of the modified spectral Ritz method. A more accurate multivariable function is used to model two-directional variations of elasticity modulus and mass density. The effects of nanoscale, in-plane pre-load, distributed dashpot, arbitrary tapering, pinned and clamped boundary conditions on natural frequencies and buckling loads are investigated. Observing an excellent agreement between results of current work and outcomes of previously published works in literature, indicates the results' accuracy in current work.
본 논문에서는 음성 신호 시간축 분할의 새로운 기법으로, 비트율과 왜곡을 함께 고려한 기법이 제안되었다. 시간축 분할에 필요한 보간 함수는 학습 음성 데이터로부터 얻어진다. 보간 함수는 두 타겟간의 길이에 따라 유일하게 결정되므로 보간 함수는 추가 정보없이 표현된다. 타겟 샘플은 비트율을 최소화시키면서 동시에 최대 스펙트럼 오차가 문턱 치보다 작게 되도록 선택하였다. 제안된 기법은 음성 부호화기의 스펙트럼 변수로 널리 사용되는 LSP계수의 부호화에 적용되었으며, 모의실험 결과 평균적으로 8 bits/Frame의 비트율에서 1.4 dB의 스펙트럼 왜곡이 얻어짐을 알 수 있었다.
원자로의 구조적 건전성을 확보하고 사고를 미연에 방지하기 위해서 중성자 잡음 신호를 이용한 진동 감시에는 주기성 도표(periodogram), 평균주기성도표(averaged periodobram), Blackman-Tukey 스펙트럼 추정 등을 이용하고 있으나 본 논문에서는 통계적인 비편향성(unbaised), 일치성(consistency), 효율성(efficiency), 충족성(minimum lower bound)을 고려한 파라미터 모델링 방법 중 AR 모델을 이용하여 원자로 구조물의 최적의 파라미터를 추정하고 진동 감시에 필요한 스펙트럼 분석의 해상도를 높였다. 특히 논문에서는 차수 선정에서 AR 모델의 적절한 차수선정(order selection)을 위하여 자기상관의 lag value을 이용하였다. AR 방법중 Burg 방법이 원자로 구조물의 고유진동수를 추적하는데 가장 효과적이다.
An economic signal in the real world usually reflects complex phenomena. One may have difficulty both extracting and interpreting information embedded in such a signal. A natural way to reduce complexity is to decompose the original signal into several simple components, and then analyze each component. Spectral analysis (Priestley, 1981) provides a tool to analyze such signals under the assumption that the time series is stationary. However when the signal is subject to non-stationary and nonlinear characteristics such as amplitude and frequency modulation along time scale, spectral analysis is not suitable. Huang et al. (1998b, 1999) proposed a data-adaptive decomposition method called empirical mode decomposition and then applied Hilbert spectral analysis to decomposed signals called intrinsic mode function. Huang et al. (1998b, 1999) named this two step procedure the Hilbert-Huang transform(HHT). Because of its robustness in the presence of nonlinearity and non-stationarity, HHT has been used in various fields. In this paper, we discuss the applications of the HHT and demonstrate its promising potential for non-stationary financial time series data provided through a Korean stock price index.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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