Graph Signal Processing: Overview, Challenges and Applications

Research in Graph Signal Processing (GSP) aims to develop tools for processing data defined on irregular graph domains. In this paper we first provide an overview of core ideas in GSP and their connection to conventional digital signal processing. We then summarize recent developments in developing basic GSP tools, including methods for sampling, filtering or graph learning. Next, we review progress in several application areas using GSP, including processing and analysis of sensor network data, biological data, and applications to image processing and machine learning. We finish by providing a brief historical perspective to highlight how concepts recently developed in GSP build on top of prior research in other areas.Comment: To appear, Proceedings of the IEE

Resonance in rock mass as the key reason of geodynamic phenomena

Purpose is to develop deformation criterion or predecessors of geodynamic phenomena within rock mass relying upon the systemized experimental data concerning rock behaviour in a volumetric field of compressive stress. Methods. Experiments as for rock deformation and failure in a volumetric stress state were carried out with the help of a device of non-uniform volumetric compression. The device was designed by Donetsk Institute for Physics and Engineering (DonIPhE) of the NAS of Ukraine. Volumetric deformations and share deformations, elastic parameters, parameters of a type of deformation state and stress state of Lode Nadai, and Lode angles were determined separately for each load grade taking into consideration corresponding increase in deformations. Sudden arching and its characteristic features were observed in longwall 2 of inclined drift of l1 seam in Kapitalna mine. Findings. It has been demonstrated that rock are classic auxetics in which elastic factors change their values and signs. It has been determined that the characteristic deformations, in terms of which elastic characteristics change their values, are quantized and constant for each material. Four characteristic stages, inherent to all rocks despite their stress state type and comprehensive pressure value, have been singled out during deformation. It has been defined that jump of amplitude of linear and shear deformations, resulting from double vortex and wave resonance in terms of velocity, dimensions of structures and frequency (stage 3), is a failure predecessor. Increase in minimum relative deformations (i.e. oscillations of a working face of a seam) and in maximum relative deformations (i.e. oscillations of roof or walls of a mine working) up to several percent have been proposed as the failure criterion. Originality. It has been determined for the first time that in the context of volumetric stress state, deformation increase is of alternative nature; elastic characteristics of rocks are not constants of a material varying in terms of a value and a sign during mechanical loading and shear deformations are of rotational nature. Practical implications. Resonance increase in the amplitude of maximum, minimum, and shear deformation growth is a criterion of total failure and dynamic failure in particular which can be used in practice as a predecessor of a failure or its prognostic criterion.Мета. Розробка деформаційного критерію або передвісника геодинамічних явищ у гірському масиві на основі систематизованих експериментальних даних з поведінки порід в об’ємному полі стискаючих напружень. Методика. Експериментальні дослідження з деформування і руйнування гірських порід в об’ємному напруженому стані виконувались на установці нерівнокомпонентного об’ємного стискання конструкції ДонФТІ НАН України. Об’ємні та зсувні деформації, напруження, пружні параметри, параметри виду деформаційного і напруженого стану Надаі-Лоде, кути Лоде визначались окремо для кожного ступеня навантаження, враховуючи відповідний приріст деформацій. Шахтні спостереження раптових видавлювань вугільного пласта та їх характерні ознаки проводились у 2-й лаві центрального бремсбергу пласта l1 шахти “Капітальна”. Результати. Показано, що гірські породи є класичними ауксетиками, в яких пружні показники у процесі механічного навантаження змінюють величину і знак. Встановлено, що характерні деформації, при яких пружні характеристики змінюють свою величину, є квантованими і постійними для всіх матеріалів. В процесі деформації виділено чотири характерних етапи, притаманних всім породам незалежно від виду напруженого стану і величини всестороннього тиску. Виявлено, що передвісником руйнування є різке зростання амплітуди приросту лінійних і зсувних деформацій внаслідок подвійного вихро-хвильового резонансу по швидкості, розмірах структур та частоті (третій етап). Запропоновано в якості критерію руйнування зростання приросту мінімальної (коливання груді вибою пласта) і максимальної (коливання покрівлі або боків виробки) відносних деформацій до кількох відсотків. Наукова новизна. Вперше виявлено, що в об’ємному напруженому стані приріст деформацій має знакоперемінний характер, пружні характеристики гірських порід не є константами матеріалу, а змінюються за величиною і за знаком у процесі механічного навантаження, зсувні деформації мають ротаційний характер. Практична значимість. Резонансне зростання амплітуди приросту максимальної, мінімальної і зсувної деформацій є критерієм руйнування взагалі, та динамічного руйнування зокрема, що на практиці може використовуватись як передвісник або прогнозний критерій руйнування.Цель. Разработка деформационного критерия или предвестника геодинамических явлений в горном массиве на основе систематизированных экспериментальных данных по поведению пород в объемном поле сжимающих напряжений. Методика. Экспериментальные исследования по деформированию и разрушению горных пород в объемном напряженном состоянии выполнялись на установке неравнокомпонентного объемного сжатия конструкции ДонФТИ НАН Украины. Объемные и сдвиговые деформации, напряжения, упругие параметры, параметры вида деформационного и напряженного состояния Надаи-Лоде, углы Лоде определялись отдельно для каждой степени нагрузки, учитывая соответствующий прирост деформаций. Шахтные наблюдения внезапных выдавливаний угольного пласта и их характерные признаки проводились во 2-й лаве центрального бремсберга пласта l1 шахты “Капитальная”. Результаты. Показано, что горные породы являются классическими ауксетиками, в которых упругие показатели в процессе механического нагружения изменяют величину и знак. Установлено, что характерные деформации, при которых упругие характеристики изменяют свою величину, являются квантованными и постоянными для всех материалов. В процессе деформации выделено четыре характерных этапа, присущих всем породам независимо от вида напряженного состояния и величины всестороннего давления. Выявлено, что предвестником разрушения является резкий рост амплитуды прироста линейных и смещенных деформаций в результате двойного вихре-волнового резонанса по скорости, размерах структур и частоте (третий этап). Предложено в качестве критерия разрушения роста прироста минимальной (колебания груди забоя пласта) и максимальной (колебания кровли или боков выработки) относительных деформаций до нескольких процентов. Научная новизна. Впервые выявлено, что в объемном напряженном состоянии прирост деформаций имеет знакопеременный характер, упругие характеристики горных пород не являются константами материала, а изменяются по величине и по знаку в процессе механической нагрузки, сдвижные деформации имеют ротационный характер. Практическая значимость. Резонансный рост амплитуды прироста максимальной, минимальной и смещенной деформаций является критерием разрушения вообще, и динамического разрушения в частности, что на практике может использоваться как предвестник или прогнозный критерий разрушения.The authors thank sincerely V.H. Hriniov, Director of Donetsk Institute for Physics and Engineering of the NAS of Ukraine, Doctor of Engineering for his support, interest, and assistance in carrying out of experiments, and Yu.V. Pakin, Director of Kapitalna mine (SE “Myrnohradvuhillia”), for his assistance in carrying out of underground investigations, measurements of deformation growth within double areas of the increased rock pressure

Distributed and Communication-Efficient Continuous Data Processing in Vehicular Cyber-Physical Systems

Processing the data produced by modern connected vehicles is of increasing interest for vehicle manufacturers to gain knowledge and develop novel functions and applications for the future of mobility.Connected vehicles form Vehicular Cyber-Physical Systems (VCPSs) that continuously sense increasingly large data volumes from high-bandwidth sensors such as LiDARs (an array of laser-based distance sensors that create a 3D map of the surroundings).The straightforward attempt of gathering all raw data from a VCPS to a central location for analysis often fails due to limits imposed by the infrastructure on the communication and storage capacities. In this Licentiate thesis, I present the results from my research that investigates techniques aiming at reducing the data volumes that need to be transmitted from vehicles through online compression and adaptive selection of participating vehicles. As explained in this work, the key to reducing the communication volume is in pushing parts of the necessary processing onto the vehicles\u27 on-board computers, thereby favorably leveraging the available distributed processing infrastructure in a VCPS.The findings highlight that existing analysis workflows can be sped up significantly while reducing their data volume footprint and incurring only modest accuracy decreases. At the same time, the adaptive selection of vehicles for analyses proves to provide a sufficiently large subset of vehicles that have compliant data for further analyses, while balancing the time needed for selection and the induced computational load

Interconnected Services for Time-Series Data Management in Smart Manufacturing Scenarios

xvii, 218 p.The rise of Smart Manufacturing, together with the strategic initiatives carried out worldwide, have promoted its adoption among manufacturers who are increasingly interested in boosting data-driven applications for different purposes, such as product quality control, predictive maintenance of equipment, etc. However, the adoption of these approaches faces diverse technological challenges with regard to the data-related technologies supporting the manufacturing data life-cycle. The main contributions of this dissertation focus on two specific challenges related to the early stages of the manufacturing data life-cycle: an optimized storage of the massive amounts of data captured during the production processes and an efficient pre-processing of them. The first contribution consists in the design and development of a system that facilitates the pre-processing task of the captured time-series data through an automatized approach that helps in the selection of the most adequate pre-processing techniques to apply to each data type. The second contribution is the design and development of a three-level hierarchical architecture for time-series data storage on cloud environments that helps to manage and reduce the required data storage resources (and consequently its associated costs). Moreover, with regard to the later stages, a thirdcontribution is proposed, that leverages advanced data analytics to build an alarm prediction system that allows to conduct a predictive maintenance of equipment by anticipating the activation of different types of alarms that can be produced on a real Smart Manufacturing scenario