Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.559-562
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2011
In this research, We derived Recursive Least Squares(RLS) algorithm with adaptive maximum-likelihood channel estimate for digital pulse amplitude modulated sequence in the presence of intersymbol interference and additive white Gaussian noise. RLS algorithms have better convergence characteristics than conventional algorithms, LMS (Least Mean Squares) algorithms.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1991.06a
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pp.23-27
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1991
RLS(Recursive Least Squares)나 LMS(Least mean square)등은 알고리듬 고유의 성질상 잡음이 섞인 시스템에 있어서는 올바른 역 모델링을 할 수 없다. 따라서, 잡음의 영향을 받지않는 견실한(robust) 모델 추정 알고리듬이 필요하다. 본 논문에서는 잡음환경하에 있는 시스템을역 모델링하는데 있어서, 잡음의 영향을 줄이기위해 완전최소자승법을 도입하고 기존의 최소자승법과 비교 실험하였다. 그리고, 이 방법의 적응 알고리듬을 제안하였으며, RLS(Recursive least squares)와 그 성능을 비교하여 타당성을 검토하였다.
Recently high dynamic range imaging technique is hot issue in computer graphic area. We present a progressive tone mapping algorithm, which is based on weighted least squares optimization framework. Our approach combines weighted least squares filtering with iCAM06 model. To show more perceptual high dynamic range images in conventional display, we decompose high dynamic range image into base layers and detail layers. The base layers are obtained by using weighted least squares filter. Then, we adopt chromatic adaption function and non-linear compression function to deal with base layers. Only the base layers reduce contrast, and preserving detail. The image quality assessment shows that our tone mapped image is more similar to original high dynamic range image. Moreover, the subjective result shows our algorithm produces more reliable and pleasing image.
This paper presents an sstimation of ARMA coefficients of noisy ARMA system using generalized total least square (GTLS) method. GTLS problem for ARMA system is defined as minimizing the errors between the noisy output vectors and estimated noisy-free output. The GTLS problem is solved in closed form by eigen-problem and the perturbation analysis of GTLS is presented. Also its recursive solution (recursive GTLS) is proposed using the power method and the covariance formula of the projected output error vector into the input vector space. The simulation results show that GTLS ARMA coefficients estimator is an unbiased estimator and that recursive GTLS achieves fast convergence.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.36
no.10
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pp.979-987
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2008
In aerospace structural design, the position of lightening hole is often required to be optimized from the initial design in order to avoid an excessive stress concentration. To remodel the updated configuration in optimization procedure, re-meshing procedure is conventionally adopted. However, this approach is time-consuming, and has limitations especially in handling hexahedral or quadrilateral meshes, which are preferred because of their good numerical performances. To attenuate these disadvantages, new optimization scheme is proposed by combining the MLS(Moving Least Squares) based overset method and the genetic algorithm in this work. To test the validity of the proposed optimization scheme, optimizations of positions of lightening holes in 2D structures have been carried out.
경제적이며 정확한 3차원 전자탐사 모델링을 위해 위해 Habashy et al. (1993)에 의해 제안된 국소 비선형 근사(localized nonlinear approximation)를 이용하여 전자탐사 모델링 알고리듬을 개발하였다. 전자탐사 수치모델링시 많은 계산시간 및 기억용량을 필요로 하는 Green 텐서 적분을 정확하고 빠르게 계산하기 위해, 단일 미소체를 이용한 공간파수 영역에서의 Green 텐서 적분 알고리듬을 제안하였다. 더욱이 Green 텐서의 송수신 방향 및 상반성을 고려하여 각각의 미소체에 의한 전체 미소체에의 Green 텐서 적분을 한 개의 미소체에 의한 전체 미소체에의 Green 텐서 적분 값으로 구하게 하므로 매우 적은 기억용량 만으로 Green 텐서 적분 행렬을 구성할 수 있어, 역산법에 효과적으로 적용할 수 있다. 이 수치 모델링 알고리듬을 기본으로 하여 평활화 제한을 가한 최소자승 역산 알고리듬을 개발하였다. 이 역산 알고리듬을 지표 전자탐사 및 시추공-지표 전자탐사 등에 적용하여 PC에서도 빠르게 3차원 전자탐사 역산이 수행됨을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04a
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pp.553-555
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2001
블라인드 등화기법은 별도의 훈련신호없이 효율적인 데이터 전송을 위한 등화기 탭 수정을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 이중 모드를 갖는 SCS-MMA 방법을 제안한다. 기존의 CMA와 MMA 기법들은 자승평균 오차함수(mean squared error function)를 기반으로 하는 포물선을 이루지 않는 비용함수를 사용하므로, 부적절한 국부 최소값으로 수렴할 수 있다. 제안하는 방법은 정규화된 MMA 등화 방법을 기반으로 수렴 속도의 개선과 요구되지 않은 국부 최소값으로의 수렴진행을 방지위해 SCS(soft constraint satisfaction) 알고리듬을 구현하였다. 또한, 입력 신호에 신뢰도를 주어 결정지향 알고리듬으로 자동 전환하는 방법을 적용한다. 이를 통해, 보다 빠른 수렴과 정상상태에서 결정지향 알고리듬에서와 같은 평균 오차값을 보장할 수 있다. 실험 결과 제안된 알고리듬이 기존의 방법들보다 수렴속도와 안정성에 있어 우수한 성능을 갖음을 볼 수 있다.
Objectives: With the object of finding the appropriate conditions and algorithms for dimensional analysis of human EEG, we calculated correlation dimensions in the various condition of sampling rate and data aquisition time and improved the computation algorithm by taking advantage of bit operation instead of log operation. Methods: EEG signals from 13 scalp lead of a man were digitized with A-D converter under the condition of 12 bit resolution and 1000 Hertz of sampling rate during 32 seconds. From the original data, we made 15 time series data which have different sampling rate of 62.5, 125, 250, 500, 1000 hertz and data acqusition time of 10, 20, 30 second, respectively. New algorithm to shorten the calculation time using bit operation and the Least Trimmed Squares(LTS) estimator to get the optimal slope was applied to these data. Results: The values of the correlation dimension showed the increasing pattern as the data acquisition time becomes longer. The data with sampling rate of 62.5 Hz showed the highest value of correlation dimension regardless of sampling time but the correlation dimension at other sampling rates revealed similar values. The computation with bit operation instead of log operation had a statistically significant effect of shortening of calculation time and LTS method estimated more stably the slope of correlation dimension than the Least Squares estimator. Conclusion: The bit operation and LTS methods were successfully utilized to time-saving and efficient calculation of correlation dimension. In addition, time series of 20-sec length with sampling rate of 125 Hz was adequate to estimate the dimensional complexity of human EEG.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.3C
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pp.241-248
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2007
In predictive image coding, a LS (Least Squares)-based adaptive predictor is an efficient method to improve image edge predictions. This paper proposes a hybrid interpolation with weighted edge detector. A hybrid approach of switching between bilinear interpolation and EDI (Edge-Directed Interpolation) is proposed in order to reduce the overall computational complexity The objective and subjective quality is also similar to the bilinear interpolation and EDI. Experimental results demonstrate that this hybrid interpolation method that utilizes a weighted edge detector can achieve reduction in complexity with minimal degradation in the interpolation results.
이 논문에서는 능동 소음 제어 시스템을 구성하는 요소들인 증폭기와 저주파 필터 와 같은 소자들의 비선형 특성과 공간에서의 주파수 대역에 따른 비선형 특성을 보상하여, 보다 효과적인 능동 소음 제어기를 설계하기 위해 시간 지연 신경 회로망을 이용하는 새로 운 방법을 제안한다. 공간을 포함한 2차 경로 함수를 모델링하여 보다 나은 성능을 갖는 능 동 소음 제어기를 구성하기 위한 기존의 최소 자승 오차 알고리듬에 기반한 filtered-x least mean square(LMS) 알고리듬과 오차 역전달 학습 알고리듬을 갖는 시간 지연 다층 구조 인 식자를 이용한 결과를 간단한 실험을 통하여 그 성능을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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