Turbulence Characterisation of High-Velocity Free-Surface Flows

In high-velocity free-surface flows, air is continuously being trapped and released through the free-surface. Such high-velocity highly-aerated flows cannot be studied numerically because of the large number of relevant equations and parameters. Herein an advanced signal processing of traditional single- and dual-tip conductivity probes provides some new information on the air-water turbulent time and length scales. The technique is applied to turbulent open channel flows in a large-size facility. The auto- and cross-correlation analyses yield some characterisation of the large eddies advecting the bubbles. The transverse integral turbulent length and time scales are related to the step height: i.e., Lxy/h ~ 0.02 to 0.2, and T.sqrt(g/h) ~ 0.004 to 0.04. The results are irrespective of the Reynolds numbers. The present findings emphasise that turbulent dissipation by large-scale vortices is a significant process in the intermediate zone between the spray and bubbly flow regions (0.3 < C < 0.7). Some self-similar relationships were observed systematically at both macroscopic and microscopic levels. The results are significant because they provide a picture general enough to be used to characterise the air-water flow field in prototype spillways.

Minimum-order stable recursive filter design via the genetic algorithm approach

In this paper, the minimum-order stable recursive filter design problem is proposed and investigated. This problem is playing an important role in pipeline implementation sin signal processing. Here, the existence of a high-order stable recursive filter is proved theoretically, in which the upper bound for the highest order of stable filters is given. Then the minimum-order stable linear predictor is obtained via solving an optimization problem. In this paper, the popular genetic algorithm approach is adopted since it is a heuristic probabilistic optimization technique and has been widely used in engineering designs. Finally, an illustrative example is sued to show the effectiveness of the proposed algorithm.

Classification System of Raman Spectra using Cluster Analysis to Diagnose Coronary Artery Lesions

The traditional methods employed to detect atherosclerotic lesions allow for the identification of lesions; however, they do not provide specific characterization of the lesion`s biochemistry. Currently, Raman spectroscopy techniques are widely used as a characterization method for unknown substances, which makes this technique very important for detecting atherosclerotic lesions. The spectral interpretation is based on the analysis of frequency peaks present in the signal; however, spectra obtained from the same substance can show peaks slightly different and these differences make difficult the creation of an automatic method for spectral signal analysis. This paper presents a signal analysis method based on a clustering technique that allows for the classification of spectra as well as the inference of a diagnosis about the arterial wall condition. The objective is to develop a computational tool that is able to create clusters of spectra according to the arterial wall state and, after data collection, to allow for the classification of a specific spectrum into its correct cluster.

Preprocessing and time-frequency analysis of newborn EEG seizures

Neurological disease or dysfunction in newborn infants is often first manifested by seizures. Prolonged seizures can result in impaired neurodevelopment or even death. In adults, the clinical signs of seizures are well defined and easily recognized. In newborns, however, the clinical signs are subtle and may be absent or easily missed without constant close observation. This article describes the use of adaptive signal processing techniques for removing artifacts from newborn electroencephalogram (EEG) signals. Three adaptive algorithms have been designed in the context of EEG signals. This preprocessing is necessary before attempting a fine time-frequency analysis of EEG rhythmical activities, such as electrical seizures, corrupted by high amplitude signals. After an overview of newborn EEG signals, the authors describe the data acquisition set-up. They then introduce the basic physiological concepts related to normal and abnormal newborn EEGs and discuss the three adaptive algorithms for artifact removal. They also present time-frequency representations (TFRs) of seizure signals and discuss the estimation and modeling of the instantaneous frequency related to the main ridge of the TFR.

Riddling and invariance for discontinuous maps preserving Lebesgue measure

In this paper we use the mixture of topological and measure-theoretic dynamical approaches to consider riddling of invariant sets for some discontinuous maps of compact regions of the plane that preserve two-dimensional Lebesgue measure. We consider maps that are piecewise continuous and with invertible except on a closed zero measure set. We show that riddling is an invariant property that can be used to characterize invariant sets, and prove results that give a non-trivial decomposion of what we call partially riddled invariant sets into smaller invariant sets. For a particular example, a piecewise isometry that arises in signal processing (the overflow oscillation map), we present evidence that the closure of the set of trajectories that accumulate on the discontinuity is fully riddled. This supports a conjecture that there are typically an infinite number of periodic orbits for this system.

Air target detection via bistatic radar based on LEOS communication signals

The paper discusses the bistatic radar parameters for the case when the transmitter is a satellite emitting communication signals. The model utilises signals from an Iridium-like low earth orbiting satellite system. The maximum detection range, when thermal noise-limited, is discussed at the theoretical level and these results are compared with experimentation. Satellite-radar signal levels and the power of ground reflections are evaluated.

High resolution 3-D imaging via multi-pass SAR

Spaceborne/airborne synthetic aperture radar (SAR) systems provide high resolution two-dimensional terrain imagery. The paper proposes a technique for combining multiple SAR images, acquired on flight paths slightly separated in the elevation direction, to generate high resolution three-dimensional imagery. The technique could be viewed as an extension to interferometric SAR (InSAR) in that it generates topographic imagery with an additional dimension of resolution. The 3-D multi-pass SAR imaging system is typically characterised by a relatively short ambiguity length in the elevation direction. To minimise the associated ambiguities we exploit the relative phase information within the set of images to track the terrain landscape. The SAR images are then coherently combined, via a nonuniform DFT, over a narrow (in elevation) volume centred on the 'dominant' terrain ground plane. The paper includes a detailed description of the technique, background theory, including achievable resolution, and the results of an experimental study.

A new joint coding and modulation scheme for channels with clipping

A major limitation in any high-performance digital communication system is the linearity region of the transmitting amplifier. Nonlinearities typically lead to signal clipping. Efficient communication in such conditions requires maintaining a low peak-to-average power ratio (PAR) in the transmitted signal while achieving a high throughput of data. Excessive PAR leads either to frequent clipping or to inadequate resolution in the analog-to-digital or digital-to-analog converters. Currently proposed signaling schemes for future generation wireless communications suffer from a high PAR. This paper presents a new signaling scheme for channels with clipping which achieves a PAR as low as 3. For a given linear range in the transmitter's digital-to-analog converter, this scheme achieves a lower bit-error rate than existing multicarrier schemes, owing to increased separation between constellation points. We present the theoretical basis for this new scheme, approximations for the expected bit-error rate, and simulation results. (C) 2002 Elsevier Science (USA).

Interface Multimodal com Predição de Movimentos para Uso em Reabilitação de Membros Inferiores

Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de uma plataforma multimodal de aquisição e processamento de sinais. O projeto proposto insere-se no contexto do desenvolvimento de interfaces multimodais para aplicação em dispositivos robóticos cujo propósito é a reabilitação motora adaptando o controle destes dispositivos de acordo com a intenção do usuário. A interface desenvolvida adquire, sincroniza e processa sinais eletroencefalográficos (EEG), eletromiográficos (EMG) e sinais provenientes de sensores inerciais (IMUs). A aquisição dos dados é feita em experimentos realizados com sujeitos saudáveis que executam tarefas motoras de membros inferiores. O objetivo é analisar a intenção de movimento, a ativação muscular e o início efetivo dos movimentos realizados, respectivamente, através dos sinais de EEG, EMG e IMUs. Para este fim, uma análise offline foi realizada. Nessa análise, são utilizadas técnicas de processamento dos sinais biológicos e técnicas para processar sinais provenientes de sensores inerciais. A partir destes, os ângulos da articulação do joelho também são aferidos ao longo dos movimentos. Um protocolo experimental de testes foi proposto para as tarefas realizadas. Os resultados demonstraram que o sistema proposto foi capaz de adquirir, sincronizar, processar e classificar os sinais combinadamente. Análises acerca da acurácia dos classificadores utilizados mostraram que a interface foi capaz de identificar intenção de movimento em 76, 0 ± 18, 2% dos movimentos. A maior média de tempo de antecipação ao movimento foi obtida através da análise do sinal de EEG e foi de 716, 0±546, 1 milisegundos. A partir da análise apenas do sinal de EMG, este valor foi de 88, 34 ± 67, 28 milisegundos. Os resultados das etapas de processamento dos sinais biológicos, a medição dos ângulos da articulação, bem como os valores de acurácia e tempo de antecipação ao movimento se mostraram em conformidade com a literatura atual relacionada.

Design of improved rail-to-rail low-distortion and low-stress switches in advanced CMOS technologies

This paper describes the efficient design of an improved and dedicated switched-capacitor (SC) circuit capable of linearizing CMOS switches to allow SC circuits to reach low distortion levels. The described circuit (SC linearization control circuit, SLC) has the advantage over conventional clock-bootstrapping circuits of exhibiting low-stress, since large gate voltages are avoided. This paper presents exhaustive corner simulation results of a SC sample-and-hold (S/H) circuit which employs the proposed and optimized circuits, together with the experimental evaluation of a complete 10-bit ADC utilizing the referred S/H circuit. These results show that the SLC circuits can reduce distortion and increase dynamic linearity above 12 bits for wide input signal bandwidths.

Learning dependent sources using mixtures of Dirichlet: applications on hyperspectral unmixing

This paper is an elaboration of the DECA algorithm [1] to blindly unmix hyperspectral data. The underlying mixing model is linear, meaning that each pixel is a linear mixture of the endmembers signatures weighted by the correspondent abundance fractions. The proposed method, as DECA, is tailored to highly mixed mixtures in which the geometric based approaches fail to identify the simplex of minimum volume enclosing the observed spectral vectors. We resort then to a statitistical framework, where the abundance fractions are modeled as mixtures of Dirichlet densities, thus enforcing the constraints on abundance fractions imposed by the acquisition process, namely non-negativity and constant sum. With respect to DECA, we introduce two improvements: 1) the number of Dirichlet modes are inferred based on the minimum description length (MDL) principle; 2) The generalized expectation maximization (GEM) algorithm we adopt to infer the model parameters is improved by using alternating minimization and augmented Lagrangian methods to compute the mixing matrix. The effectiveness of the proposed algorithm is illustrated with simulated and read data.

Guitar solo tracker

A motivação para este trabalho vem da necessidade que o autor tem em poder registar as notas tocadas na guitarra durante o processo de improviso. Quando o músico está a improvisar na guitarra, muitas vezes não se recorda das notas tocadas no momento, este trabalho trata o desenvolvimento de uma aplicação para guitarristas, que permita registar as notas tocadas na guitarra eléctrica ou clássica. O sinal é adquirido a partir da guitarra e processado com requisitos de tempo real na captura do sinal. As notas produzidas pela guitarra eléctrica, ligada ao computador, são representadas no formato de tablatura e/ou partitura. Para este efeito a aplicação capta o sinal proveniente da guitarra eléctrica a partir da placa de som do computador e utiliza algoritmos de detecção de frequência e algoritmos de estimação de duração de cada sinal para construir o registo das notas tocadas. A aplicação é desenvolvida numa perspectiva multi-plataforma, podendo ser executada em diferentes sistemas operativos Windows e Linux, usando ferramentas e bibliotecas de domínio público. Os resultados obtidos mostram a possibilidade de afinar a guitarra com valores de erro na ordem de 2 Hz em relação às frequências de afinação standard. A escrita da tablatura apresenta resultados satisfatórios, mas que podem ser melhorados. Para tal será necessário melhorar a implementação de técnicas de processamento do sinal bem como a comunicação entre processos para resolver os problemas encontrados nos testes efectuados.

Conversor estático de potência tolerante a falhas

O trabalho apresentado nesta dissertação refere-se à concepção, projecto e realização experimental de um conversor estático de potência tolerante a falhas. Foram analisados trabalhos de investigação sobre modos de falha de conversores electrónicos de potência, topologias de conversores tolerantes a falhas, métodos de detecção de falhas, entre outros. Com vista à concepção de uma solução, foram nomeados e analisados os principais modos de falhas para três soluções propostas de conversores com topologias tolerantes a falhas onde existem elementos redundantes em modo de espera. Foram analisados os vários aspectos de natureza técnica dos circuitos de potência e guiamento de sinais onde se salientam a necessidade de tempos mortos entre os sinais de disparo de IGBT do mesmo ramo, o isolamento galvânico entre os vários andares de disparo, a necessidade de minimizar as auto-induções entre o condensador DC e os braços do conversor de potência. Com vista a melhorar a fiabilidade e segurança de funcionamento do conversor estático de potência tolerante a falhas, foi concebido um circuito electrónico permitindo a aceleração da actuação normal de contactores e outro circuito responsável pelo encaminhamento e inibição dos sinais de disparo. Para a aplicação do conversor estático de potência tolerante a falhas desenvolvido num accionamento com um motor de corrente contínua, foi implementado um algoritmo de controlo numa placa de processamento digital de sinais (DSP), sendo a supervisão e actuação do sistema realizados em tempo-real, para a detecção de falhas e actuação de contactores e controlo de corrente e velocidade do motor utilizando uma estratégia de comando PWM. Foram realizados ensaios que, mediante uma detecção adequada de falhas, realiza a comutação entre blocos de conversores de potência. São apresentados e discutidos resultados experimentais, obtidos usando o protótipo laboratorial.

Medição de parâmetros de componentes passivos RLC em ambiente LabVIEW pelo método da desmodulação síncrona ou coerente

A presente dissertação apresenta o desenvolvimento de um medidor de componentes passivos RLC. Este medidor baseia-se num protótipo desenvolvido para possibilitar a medição da impedância de um dispositivo em teste. Tendo uma carta de aquisição de sinal como interface, o protótipo comunica com um computador que controla todo o processo de medição desde a aquisição e processamento de sinais ao cálculo e visualização dos parâmetros. A topologia de medição implementada é a da ponte auto-balanceada e no processamento recorre-se ao método da desmodulação síncrona ou coerente. A sua viabilidade é suportada por um estudo teórico prévio, pela discussão das opções tomadas no projecto e pelos resultados obtidos através do algoritmo desenvolvido utilizando o software LabVIEW de programação gráfica.