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Scientific Reports 13권, 기사 번호: 22(2023) 이 기사 인용

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무반향수조에서의 수중 방전 실험을 수행하였고, VMD-HHT(Variational Mode Decomposition and Hilbert-Huang Transform)를 기반으로 음향 신호의 시간-주파수 특성 분석을 수행하였다. 우리는 VMD를 적용하기 전에 주어진 분해수 K를 결정하기 위해 상대적 중심주파수 차이 방법을 제안하였고 그 결과는 만족스러웠다. HHT 스펙트럼과 한계 스펙트럼을 얻은 다음 몇 가지 중요한 결론을 도출합니다. 음향 신호의 고주파 성분은 주로 충격파에 기인하며 저주파 성분은 대부분 버블 펄스에 기인합니다. 음향신호의 주파수 범위는 기본적으로 0~90kHz이며, 전체 음향신호에서 차지하는 저주파수 대역(0~4kHz)의 에너지 비율은 최대 55.56%이다. 또한, 이 비율 대 간격도 조사되었으며 이는 음향 신호의 최대 압력 및 방사 에너지에 대한 최적의 간격인 1.5mm의 간격에서 최소값을 갖습니다. 따라서 음향 신호의 최대 에너지와 저주파 대역의 최대 비율을 동시에 얻을 수는 없습니다.

해양 탐사, 수중 통신, 표적 탐지, 수처리 및 기타 분야에 광범위하게 적용되는 강력한 음향 신호는 폭발1, 공기총2, 변환기3, 레이저4,5,6,7, 수중 방전8,9 등에 의해 유도될 수 있습니다. 이 논문은 수중 방전에서 발생하는 음향 신호에 중점을 둡니다. 높은 전계는 액체에 담긴 전극에 작용하여 저장된 전기 에너지를 전극 사이에 형성된 방전 채널로 순간적으로 방출시켜 광학 방출10, 활성종11 및 열확산12,13. 플라즈마 채널이 바깥쪽으로 확장되면 충격파가 발생합니다. 이러한 음향 신호의 더 나은 적용을 위해서는 수중 방전에서 발생하는 음향 신호의 정확한 특성, 특히 시간과 주파수 분포를 얻는 것이 매우 중요합니다. 일부 연구자14는 FFT를 통해 음향 신호의 진폭-주파수 특성을 제공합니다. 그럼에도 불구하고 FFT는 단시간 푸리에 변환(STFT), Gabor 변환, Wigner-Ville 분포 등 푸리에 변환을 기반으로 하는 일부 시간-주파수 분석 방법과 함께 선형 및 고정 신호를 처리하는 데 적합합니다. 비정상 신호의 경우 정확한 주파수 영역 특성을 제공할 수 없습니다. 따라서 Wavelet, HHT 등 적절한 신호 처리 방법을 고려해야 합니다.

Wavelet15는 일시적 신호와 비정상 신호를 분석하는 강력한 도구입니다. 안타깝게도 웨이블릿 기본 기능은 수동으로 선택해야 하며 신호 처리 중에는 변경할 수 없습니다. 웨이블릿 기본 함수가 적절하지 않으면 분석 결과가 만족스럽지 않습니다. 웨이블릿 분석에 비해 HHT는 적응성이 우수하므로 신호 분해를 위한 기본 함수를 미리 선택할 필요가 없습니다. 비정상 신호 처리의 새롭고 유효한 방법으로 Huang이 1998년에 제안한 HHT는16 지진 신호17, ECG 신호18, 수중 폭발성 폭발 신호19 등을 분석하는 데 널리 사용됩니다. 수중 방전으로 생성된 음향 신호도 수중 폭발로 생성된 음향 신호와 마찬가지로 일시적이고 비정상적입니다. 따라서 본 논문에서는 HHT를 사용한다. HHT의 핵심은 신호 분해 방법에 있는데, 이는 주로 EMD(Empirical Mode Decomposition)20에 의해 수행됩니다. Liang Qiao21은 HHT를 기반으로 수중 방전에 의해 생성된 음향 신호의 시간-주파수 스펙트럼을 제공합니다. 그러나 EMD의 심각한 단점은 모드 혼합인데, 이는 불연속 신호 분해 과정에서 Huang에 의해 처음 발견되었습니다. 구체적으로 말하자면, 동일한 특징적인 시간 척도가 여러 IMF에 동시에 존재하거나 여러 특징적인 시간 척도가 하나의 IMF에 존재합니다. 모드 혼합으로 인해 IMF가 실제 물리적 프로세스를 표현하지 못하게 되므로 HHT 스펙트럼에는 의미가 없습니다. 따라서 모드 혼합을 유효하게 제거하는 것이 매우 중요합니다.