Automatic simultaneous measurement of phase velocity and thickness in composite plates using iterative deconvolution

A new method for the automatic and simultaneous measurement of phase velocity and thickness for thin composite plates was developed based on Ping He's method, without any need of a priori knowledge of the material parameters. Two composites were analyzed: a block of clean epoxy and a thin specimen of glass-fiber reinforced plastic produced by resin transfer molding. The proposed method combines cross-correlation functions and iterative deconvolution for accurate measurement of times of flight and gating. The new method has demonstrated to be more accurate than conventional Ping He's method, and can be implemented automatically thus saving processing time and increasing accuracy.This research was funded by a Project IN-SMART, Grant no. VP1-3.1SMM-10-V-02-012 and by the Spanish Ministerio de Ciencia e Innovacion (TEC2011-23403).Rodriguez Martinez, A.; Svilainis, L.; Dumbrava, V.; Chaziachmetovas, A.; Salazar Afanador, A. (2014). Automatic simultaneous measurement of phase velocity and thickness in composite plates using iterative deconvolution. NDT and E International. 66:117-127. https://doi.org/10.1016/j.ndteint.2014.06.001S1171276

The Synchronized Short-Time-Fourier-Transform: Properties and Definitions for Multichannel Source Separation.

This paper proposes the use of a synchronized linear transform, the synchronized short-time-Fourier-transform (sSTFT), for time-frequency analysis of anechoic mixtures. We address the short comings of the commonly used time-frequency linear transform in multichannel settings, namely the classical short-time-Fourier-transform (cSTFT). We propose a series of desirable properties for the linear transform used in a multichannel source separation scenario: stationary invertibility, relative delay, relative attenuation, and finally delay invariant relative windowed-disjoint orthogonality (DIRWDO). Multisensor source separation techniques which operate in the time-frequency domain, have an inherent error unless consideration is given to the multichannel properties proposed in this paper. The sSTFT preserves these relationships for multichannel data. The crucial innovation of the sSTFT is to locally synchronize the analysis to the observations as opposed to a global clock. Improvement in separation performance can be achieved because assumed properties of the time-frequency transform are satisfied when it is appropriately synchronized. Numerical experiments show the sSTFT improves instantaneous subsample relative parameter estimation in low noise conditions and achieves good synthesis

Measurement of optical to electrical and electrical to optical delays with ps-level uncertainty

We present a new measurement principle to determine the absolute time delay of a waveform from an optical reference plane to an electrical reference plane and vice versa. We demonstrate a method based on this principle with 2 ps uncertainty. This method can be used to perform accurate time delay determinations of optical transceivers used in fibre-optic time-dissemination equipment. As a result the time scales in optical and electrical domain can be related to each other with the same uncertainty. We expect this method to break new grounds in high-accuracy time transfer and absolute calibration of time-transfer equipment

Continuous Time-Delay Estimation From Sampled Measurements

An algorithm for continuous time-delay estimation from sampled output data and known input of finite energy is presented. The continuous time-delay modeling allows for the estimation of subsample delays. The proposed estimation algorithm consists of two steps. First, the continuous Laguerre spectrum of the output signal is estimated from discrete-time (sampled) noisy measurements. Second, an estimate of the delay value is obtained in Laguerre domain given a continuous-time description of the input. The second step of the algorithm is shown to be intrinsically biased, the bias sources are established, and the bias itself is modeled. The proposed delay estimation approach is compared in a Monte-Carlo simulation with state-of-the-art methods implemented in time, frequency, and Laguerre domain demonstrating comparable or higher accuracy for the considered case

Corporate diversification and R&D intensity dynamics

We study the dynamic bidirectional relationship between firm R&D intensity and corporate diversification, using longitudinal data of Spanish manufacturing companies. Our empirical approach takes into account the censored nature of the dependent variables and the existence of firm-specific unobserved heterogeneity. Whereas we find a positive linear effect of R&D intensity on related diversification, the evidence about the effect of related diversification on R&D intensity takes the form of an inverted U. Hence, the effect of related diversification on R&D intensity is positive but marginally decreasing for moderate levels of related diversification, but such effect can turn out negative for high levels of related diversification. Additionally, the consequences of the dynamic relation are that the effects are substantially larger in the long-run than in the short-run

Model-based Filtering of Interfering Signals in Ultrasonic Time Delay Estimations

In dieser Arbeit werden modellbasierte algorithmische Ansätze zur Interferenz-invarianten Zeitverschiebungsschätzung vorgestellt, die speziell für die Schätzung kleiner Zeitverschiebungsdifferenzen mit einer notwendigen Auflösung, die deutlich unterhalb der Abtastzeit liegt, geeignet sind. Daher lassen sich die Verfahren besonders gut auf die Laufzeit-basierte Ultraschalldurchflussmessung anwenden, da hier das Problem der Interferenzsignale besonders ausgeprägt ist. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Frage, wie mehrere Messungen mit unterschiedlichen Zeitverschiebungen oder Prozessparametern zur Unterdrückung der Interferenzsignale in Ultraschalldurchflussmessungen verwendet werden können, wobei eine gute Robustheit gegenüber additivem weißen Gauß\u27schen Rauschen und eine hohe Auflösung erhalten bleiben sollen. Zu diesem Zweck wird ein Signalmodell angenommen, welches aus stationären Interferenzsignalen, die nicht von wechselnden Zeitverschiebungen abhängig sind, und aus Zielsignalen, die den Messeffekt enthalten, besteht. Zunächst wird das Signalmodell einer Ultraschalldurchflussmessung und sein dynamisches Verhalten bei Temperatur- oder Zeitverschiebungsschwankungen untersucht. Ziel ist es, valide Simulationsdatensätze zu erzeugen, mit denen die entwickelten Methoden sowohl unter der Prämisse, dass die Daten perfekt zum Signalmodell passen, als auch unter der Prämisse, dass Modellfehler vorliegen, getestet werden können. Dabei werden die Eigenschaften der Signalmodellkomponenten, wie Bandbreite, Stationarität und Temperaturabhängigkeit, identifiziert. Zu diesem Zweck wird eine neue Methode zur Modellierung der Temperaturabhängigkeit der Interferenzsignale vorgestellt. Nach der Charakterisierung des gesamten Messsystems wird das Signalmodell -- angepasst an die Ultraschalldurchflussmessung -- als Grundlage für zwei neue Methoden verwendet, deren Ziel es ist, die Auswirkungen der Interferenzsignale zu reduzieren. Die erste vorgeschlagene Technik erweitert die auf der Signaldynamik basierenden Ansätze in der Literatur, indem sie die Voraussetzungen für die erforderliche Varianz der Zeitverschiebungen abschwächt. Zu diesem Zweck wird eine neue Darstellung von mehreren Messsignalen als Punktwolken eingeführt. Die Punktwolken werden dann mithilfe der Hauptkomponentenanalyse und B-Splines verarbeitet, was entweder zu Interferenz-invarianten Zeitverschiebungsschätzungen oder geschätzten Interferenzsignalen führt. In diesem Zusammenhang wird eine neuartige gemeinsame B-Spline- und Registrierungsschätzung entwickelt, um die Robustheit zu erhöhen. Der zweite Ansatz besteht in einer regressionsbasierten Schätzung der Zeitverschiebungsdifferenzen durch das Erlernen angepasster Signalunterräume. Diese Unterräume werden effizient durch die Analytische Wavelet Packet Transformation berechnet, bevor die resultierenden Koeffizienten in Merkmale transformiert werden, die gut mit den Zeitverschiebungssdifferenzen korrelieren. Darüber hinaus wird ein neuartiger, unbeaufsichtigter Unterraum-Trainingsansatz vorgeschlagen und mit den konventionellen Filter- und Wrapper-basierten Merkmalsauswahlmethoden verglichen. Schließlich werden beide Methoden in einem experimentellen Ultraschalldurchflussmesssystem mit einem hohen Maß an vorhandenen Interferenzsignalen getestet, wobei sich zeigt, dass sie in den meisten Fällen den Methoden aus der Literatur überlegen sind. Die Qualität der Methoden wird anhand der Genauigkeit der Zeitverschiebungsschätzung bewertet, da die Grundwahrheit für die Interferenzsignale nicht zuverlässig bestimmt werden kann. Anhand verschiedener Datensätze werden die Abhängigkeiten von den Hyperparametern, den Prozessbedingungen und, im Falle der regressionsbasierten Methode, dem Trainingsdatensatz analysiert