This paper describes a time-spatial domain model for simulating raw data acquisition of space-borne SAR system. The position, velocity and attitude information of the platform at a certain time instance is used for deriving sensor-target model. Ground target is modelled by a set of point scatters with reflectivity and two-dimensional ground coordinates. The signal received by SAR is calculated for each slow and fast time instance by integrating the reflectivity and phase values from all target point scatters. Different from frequency domain simulation algorithms, the proposed time domain algorithm can provide fully physical modelling of SAR raw data simulation without any assumptions or approximations.
Accurate actuator tracking is critical to achieve reliable real-time hybrid simulation results for earthquake engineering research. The frequency-domain evaluation approach provides an innovative way for more quantitative post-simulation evaluation of actuator tracking errors compared with existing time domain based techniques. Utilizing the Fast Fourier Transform the approach analyzes the actuator error in terms of amplitude and phrase errors. Existing application of the approach requires using the complete length of the experimental data. To improve the computational efficiency, two techniques including data decimation and frequency decimation are analyzed to reduce the amount of data involved in the frequency-domain evaluation. The presented study aims to enhance the computational efficiency of the approach in order to utilize it for future on-line actuator tracking evaluation. Both computational simulation and laboratory experimental results are analyzed and recommendations on the two decimation factors are provided based on the findings from this study.
Wireless communication offers the flexibility to the node movement at the spatial dimension more than the wire communication not only in IP architecture but also in Content-Centric Networking. Although it gives such advantage, the intra-domain movement of a node especially the data source node affects the communication to the access point node which in the end affects the acceptance ratio of the client node that requests the data packets from the data source node. In this paper, we use time-division access method to maintain the acceptance ratio of the client node as the effect of the intra-domain data source node movement in Content-Centric Networking. The simulation result shows that the acceptance ratio of the client node can be maintained using the time-division access method as long as the interval access time is less than the coherence time.
The regularity of railway track alignment is a crucial component fur maintaining travel safety and the smoothness of passenger ride. The conventional spectral analysis has been considered to estimate the severity of the track irregularity from measured data. The time domain data used to be changed into the frequency domain by Fourier transform. Because the measuring points can be regarded as the time points, the spatial-frequency can be introduced instead of the time-frequency. Although FFT(Fast Fourier Transform) and/or PSD(Power Spectral Density) function could provide fairly localized information within frequency domain, but chronical configurations of data could be missed. In this study, we attempt to apply the Morlet wavelet transform for the purpose of a frequency-time-domain analysis rather than a frequency-domain analysis. The applicability of wavelet transform is examined for the estimation of the track irregularity with real measured track data on the section of Kyoung-bu line by EM-120 measuring vehicle. It is shown that the wavelet transform can be an effective tool to manage the track irregularity.
Park, Sung;Lee, Ja-Hyung;Choi, Jong-Soo;Kim, Jai-Moo;Rhee, Wook
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2005.11a
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pp.200-204
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2005
The use of beamforming method and de-Dopplerization technique was applied in studying the rotating sound sources. Acoustic analysis of a moving sound source required that the measured sound signals be do-Dopplerized and restored as of the original emission signals. Two main issues of the signal reconstruction in time domain are addressed herein: First, to remove Doppler effect from the measured data and to restore the original emission data of the moving source. The difference of the time domain beamforming from the frequency domain beamforming was mentioned. Also, the time domain beamforming method is deployed in the test and the comparisons were made to the frequency domain results. The time domain signal reconstruction was numerically simulated prior to the application. To validate the de-Dopplerization Performance, the rotating Point sources were examined and localized by the use of a phased array of microphone. The application of prop-rotor was conducted in a hovering condition. The results of reconstructing time signals of rotating sources and its locations were shown in the power distribution maps. In the prop-rotor measurements, the acoustic source locations were successfully verified in varying positions for different frequencies of interest.
A typical terahertz time-domain spectroscopy system requires large, expensive, and heavy hardware such as a lock-in amplifier and a function generator. In this study, we replaced the lock-in amplifier and the function generator with a single sound card built into a typical desktop computer to significantly reduce the system size, weight, and cost. The sound card serves two purposes: 1 kHz chopping signal generation and raw data acquisition. A unique software lock-in (Python coding program to eliminate noise from raw data) method was developed and successfully extracted THz time-domain signals with a signal-to-noise ratio of ~40,000 (the intensity ratio between the peak and average noise levels). The built-in sound card with the software lock-in method exhibited sufficiently good performance compared with the hardware-based method.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2001.09a
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pp.36-43
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2001
In Korea, we are absolutely short of earthquake data in good quality from moderate and large earthquakes, which are needed fur the study of strong ground motion characteristics. This means that the best use of the available data is needed far the time being. In this respect, several methods are suggested in this paper, which can be applied in the process of data selection and analysis. First, it is shown that the calibration status of seismic stations can be easily checked by comparing the spectra from accelerometer and velocity sensor both of which are located at the same location. Secondly, it is recommended that S/N ratio in the frequency domain should be checked before discarding the data by only look of the data in time domain. Thirdly, the saturated earthquake data caused by ground motion level exceeding the detection limit of a seismograph are considered to see if such data can be used for spectrum analysis by performing numerical simulation. The result reveals that the saturated data can still be used within the dominant frequency range according to the levels of saturation. Finally, a technique to minimize the window effect that distorts the low frequency spectrum is suggested. This technique involves detrending in displacement domain once the displacement data are obtained by integration of low frequency components of the original data in time domain. Especially, the low frequency component can be separated by using discrete wavelet transform among many alternatives. All of these methods mentioned above may increase the available earthquake data and frequency range.
In this paper, we review principal component analysis (PCA) procedures in the frequency domain and apply them to analyze sea surface temperature data. The classical PCA defined in the time domain is a popular dimension reduction technique. Extending the conventional PCA to the frequency domain makes it possible to define PCA in the frequency domain, which is useful for dimension reduction as well as a feature extraction of multiple time series. We focus on two PCA methods in the frequency domain, Hilbert PCA (HPCA) and frequency domain PCA (FDPCA). We review these two PCAs in order for potential readers to easily understand insights as well as perform a numerical study for comparison with conventional PCA. Furthermore, we apply PCA methods in the frequency domain to sea surface temperature data on the tropical Pacific Ocean. Results from numerical experiments demonstrate that PCA in the frequency domain is effective for the analysis of time series data.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.22
no.2
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pp.458-466
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1998
In this work, a frequency domain method is tested numerically and experimentally to improve nonlinear model parameters using the frequency response function at the nonlinear element connected point of structure. This method extends the force-state mapping technique, which fits the nonlinear element forces with time domain response data, into frequency domain manipulations. The force-state mapping method in the time domain has limitations when applying to complex real structures because it needd a time domain lumped parameter model. On the other hand, the frequency domain method is relatively easily applicable to a complex real structure having nonlinear elements since it uses the frequency response function of each substurcture. Since this mehtod is performed in frequency domain, the number of equations required to identify the unknown parameters can be easily increased as many as it needed, just by not only varying excitation amplitude bot also selecting excitation frequency domain method has some advantages over the classical force-state mapping technique in the number of data points needed in curve fit and the sensitivity to response noise.
Electromagnetic (EM) methods are generally divided into frequency-domain EM (FDEM) and time-domain EM (TDEM) methods, depending on the source waveform. The FDEM and TDEM fields are mathematically related by the Fourier transformation, and the TDEM field can thus be obtained as the Fourier transformation of FDEM data. For modeling in time-domain, we can use fast frequency-domain modeling codes and then convert the results to the time domain with a suitable numerical method. Thus, frequency-to-time transformations are of interest to EM methods, which is generally attained through fast Fourier transform. However, faster frequency-to-time transformation is required for the 3D inversion of TDEM data or for the processing of vast air-borne TDEM data. The diffusion expansion method (DEM) is one of smart frequency-to-time transformation methods. In DEM, the EM field is expanded into a sequence of diffusion functions with a known frequency dependence, but with unknown diffusion-times that must be chosen based on the data to be transformed. Especially, accuracy of DEM is sensitive to the diffusion-time. In this study, we developed a method to determine the optimum range of diffusion-time values, minimizing the RMS error of the frequency-domain data approximated by the diffusion expansion. We confirmed that this method produces accurate results over a wider time range for a homogeneous half-space and two-layered model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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