2007
DOI: 10.1007/s10518-007-9043-4
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Influence of parameters selection in Chebyshev filters on the strong motion data processing

Abstract: This contribution discusses the application of Chebyshev Type I filter for processing real earthquake records. Consideration is given to the effects of filtering parameters (passband amplitude ripple and order of the filter) on the time series, strong-motion parameters, Fourier Amplitude Spectrum of acceleration, and elastic displacement response spectra. Time histories of five earthquakes with different moment magnitudes have been examined (from stations located close to the epicenters). Data processing is ba… Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1
1
1
1

Citation Types

0
3
0
2

Year Published

2011
2011
2015
2015

Publication Types

Select...
5
1

Relationship

0
6

Authors

Journals

citations
Cited by 9 publications
(5 citation statements)
references
References 9 publications
0
3
0
2
Order By: Relevance
“…At a second step, to remove the remnant noise and identify the oscillation amplitude, GNSS data were filtered using two different filters, the k‐filter, a filter derived from supervised learning experiments , and the Chebyshev filter , and the output of the two methods was compared.…”
Section: Discussionmentioning
confidence: 99%
See 1 more Smart Citation
“…At a second step, to remove the remnant noise and identify the oscillation amplitude, GNSS data were filtered using two different filters, the k‐filter, a filter derived from supervised learning experiments , and the Chebyshev filter , and the output of the two methods was compared.…”
Section: Discussionmentioning
confidence: 99%
“…Because GNSS short-period component presents a large amount of noise, permitting to identify oscillation frequencies but not the peak oscillation amplitude, GNSS measurements were further filtered as described in the following paragraphs. At a second step, to remove the remnant noise and identify the oscillation amplitude, GNSS data were filtered using two different filters, the k-filter, a filter derived from supervised learning experiments [28], and the Chebyshev filter [16,20,47,48], and the output of the two methods was compared.…”
Section: De-noising Rts and Gnss Apparent Displacementsmentioning
confidence: 99%
“…The main reason for filtering of the GPS recordings was to de‐noise displacement records. The efficiency of the used filter processing was also confirmed in the papers .…”
Section: Dynamic Wind Response Characteristics In December 2008mentioning
confidence: 57%
“…Ένα μειονέκτημα των φίλτρων Chebyshev είναι η κυμάτωση στη ζώνη διέλευσης, το οποίο εξασφαλίζει όμως τη μικρότερη δυνατή ζώνη μετάβασης (transition band) (Hamming, 1998). Στην παρούσα διατριβή ο σχεδιασμός του φίλτρου έγινε με έναν σχετικά μικρό συντελεστή εξασθένισης (0.5dB) ώστε να συνδυάζεται κατά βέλτιστο τρόπο το μικρό εύρος ζώνης απόκρισης και μικρή κυμάτωση στη ζώνη διέλευσης (Smith, 1997;Mollova and Scherbaum, 2007).…”
Section: κριτήρια επιλογής φίλτρουunclassified
“…Ειδικότερα για τη δεύτερη περίπτωση σε πολλές μελέτες ταλαντώσεων κατασκευών αποκαλύπτεται η ύπαρξη ιδιοσυχνοτήτων με παραπλήσια τιμή η οποίες είτε αντιστοιχούν σε διαφορετικές ιδιομορφές (Papageorgiou and Lin, 1989;Moschas and Stiros, 2014) είτε είναι αποτέλεσμα μεταβολής της κύριας ιδιοσυχνότητας λόγω της φόρτισης, λόγω πλαστικοποίησης της κατασκευής κτλ (Durukal et al, 2003;Macdonald and Daniell, 2005;Soyoz and Feng, 2008 αντιστοιχούν σε διαφορετικές ιδιομορφές (Papageorgiou and Lin, 1989;Moschas and Stiros, 2014) είτε είναι αποτέλεσμα μεταβολής της κύριας ιδιοσυχνότητας λόγω της φόρτισης, λόγω πλαστικοποίησης της κατασκευής κτλ (Durukal et al, 2003;Macdonald and Daniell, 2005;Soyoz and Feng, 2008 αντιστοιχούν σε διαφορετικές ιδιομορφές (Papageorgiou and Lin, 1989;Moschas and Stiros, 2014) είτε είναι αποτέλεσμα μεταβολής της κύριας ιδιοσυχνότητας λόγω της φόρτισης, λόγω πλαστικοποίησης της κατασκευής κτλ (Durukal et al, 2003;Macdonald and Daniell, 2005;Soyoz and Feng, 2008 (Boore and Bommer, 2005;Boore, 2005;Emore et al, 2007;Mollova and Scherbaum, 2007). (Dallard et al, 2001;Roberts et al, 2006 (Wacker et al, 1998;Custódio et al, 2009;Τριανταφύλλου, 2013).…”
Section: επίδραση αφαίρεσης θορύβου στις συσχετίσεις των δεδομένωνunclassified