This paper presents a new computational algorithm of phase-shifting interferometry which can effectively eliminate the uncertainty errors of the reference phases encountered in obtaining multiple interferograms. The algorithm treats the reference phases as additional unknowns and determines their exact values by analyzing interferograms using numerical least square technique. A series of simulations prove that this algorithm can improve measuring accuracy being unaffected by the nonlinear and random errors of phase-shifters.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.05a
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pp.448-451
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2002
This study will offer multi-feature recognition instead of an using mono-feature to improve the accuracy of recognition. Each Feature can be found by following ways. For a face, the feature is calculated by the principal component analysis with wavelet multiresolution. For a lip, a filter is used to find out on equation to calculate the edges of the lips first. Then the other feature is calculated by the distance ratio of facial parameters. We've sorted backpropagation neural network and experimented with the inputs used above and then based on the experimental results we discuss the advantage and efficiency.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.29B
no.1
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pp.34-42
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1992
This paper presents two fast least-squares lattice algorithms for adaptive nonlinear filters equipped with bilinear system models. The lattice filters perform a Gram-Schmidt orthogonalization of the input data and have very good numerical properties. Furthermore, the computational complexity of the algorithms is an order of magnitude snaller than previously algorithm is an order of magnitude smaller than previously available methods. The first of the two approaches is an equation error algorithm that uses the measured desired response signal directly to comprte the adaptive filter outputs. This method is conceptually very simple`however, it will result in biased system models in the presence of measurement noise. The second approach is an approximate least-squares output error solution. In this case, the past samples of the output of the adaptive system itself are used to produce the filter output at the current time. Results of several experiments that demonstrate and compare the properties of the adaptive bilinear filters are also presented in this paper. These results indicate that the output error algorithm is less sensitive to output measurement noise than the squation error method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.4
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pp.737-747
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1997
performance of the cellular CDMA overlay system is analyzed which shares the same band with existing microwave narrowband system to enhance the spectral efficiency. To suppress the interfreence from narrowband system, we used a linear predicition filter that adopts the adaptive least mean square algorithm. Alalyzing the performance in the Personal Communication Services channel, characterized as a multipath Rician fadng channels, we considered the power control to solve the near-far problem, and-off and multipath diversity. We also considered interleaving and channel coding to improve BER performance of the CDMA system.
본 논문은 지능형 알고리즘과 이미지 프로세싱 방법을 결합한 새로운 방법으로 칼라 매칭 시스템에 구현한다. 칼라 매칭 시스템은 이미지 프로세싱을 이용하여 칼라의 RGB 데이터를 분석한 후 얻어진 색상정보를 가지고 사용자가 원하는 칼라는 구현하는 시스템이다. 칼라 매칭 시스템의 모델링에 이용되는 지능형 모델은 퍼지 추론과 적응 퍼지 추론 시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System: ANFIS)이며, 최소 자승법을 기반으로 한 회귀 다항식과 비교하여 제안된 지능형 모델에 대한 성능과 실용성을 검증한 후 델파이를 이용하여 구현하였다.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.38
no.3
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pp.247-255
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1989
This paper proposes an error model with integral action and a pole-place-ment self-tuning controller for robot manipulators in task coordinates. The controller can reject the offset due to any load disturbance without a detailed description of the robot dynamics. The error model parameters are estimated by the recursive least square identification algorithms, and controller parameters are determined by the pole-placement method. A computer simulation study has been conducted to demonstrate the performance of the proposed control system in task coordinates for a 3-joint and 2-link spatial robot manipulator with payload.
위상제어 정류기 시스템에서 예측전류제어는 전류 응답속도가 매우 빠르고 오버슈트가 없는 것으로 알려져 있다. 하지만 전원과 부하의 전압 전류방정식에 의존하는 예측전류제어는 부하 파라메터 값이 틀릴 경우 전류지령 값과 피드백 사이에 정상상태 오차를 보이게 된다. 본 논문에서는 디지털 순시치 샘플링과 최소자승법을 이용하여 온라인으로 부하의 파라메터를 추정하는 알고리즘을 제안하였고, 이를 이용하여 예측전류제어를 수행함으로써 빠르고 정밀한 전류제어응답을 보였다.
DS/CDMA 시스템은 이동통신 시스템에서 다중경로, 고의적인 반방해 전파 및 동일대역폭을 공유하기 위한 다중 사용자에 의해 발생되는 협대역 간섭과 부가적인 백색가우시안 잡음을 제거한다. 본 논문에서는 다계층 퍼셉트론을 기반으로 한 역전파 신경망을 이용한 정합필터 채널 모델이 DS/CDMA 이동 통신 시스템에서 직접 순차 확산 스펙트럼의 협대역 간섭을 고려하면서 신호 대 잡음비와 전송 전력비에 따른 컴퓨터시뮬레이션 결과는 역전파 신경망을 이용한 정합 필터의 비트 에러율이 직접 순차 확산 스펙트럼의 RAKE 수신기의 비트 에러 율보다 적음을 입증하였다.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.23
no.3
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pp.410-413
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2012
This study describes the performance comparison to solve angle ambiguity needed to angle of arrival estimation in 2D radiometer. There are three algorithms to solve its ambiguity such as phase-comparison monopulse method, digital beam-forming method and least square error of the phase difference in 2D radar interferometer. To estimate two direction angles, phase-comparison monopulse method is sequentially applied to azimuth and elevation direction. To analyze the performance of these methods, probability of solving angle ambiguity and execution time have been chosen as performance indexes. Through the Monte Carlo simulation, we have verified that phase-comparison monopulse method is most effective in real-time signal processing application.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.5
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pp.555-565
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1999
The optimal identification algorithm of fuzzy systems is presented for rule-based fuzzy modeling of
nonlinear complex systems. Nonlinear systems are expressed using the identification of structure such as input
variables and fuzzy input subspaces, and parameters of a fuzzy model. In this paper, the rule-based fuzzy
modeling implements system structure and parameter identification using the fuzzy inference methods and
hybrid structure combined with two types of optimization theories for nonlinear systems. Two types of
inference methods of a fuzzy model are the simplified inference and linear inference. The proposed hybrid
optimal identification algorithm is carried out using both a genetic algorithm and the improved complex
method. Here, a genetic algorithm is utilized for determining initial parameters of membership function of
premise fuzzy rules, and the improved complex method which is a powerful auto-tuning algorithm is carried
out to obtain fine parameters of membership function. Accordingly, in order to optimize fuzzy model, we use
the optimal algorithm with a hybrid type for the identification of premise parameters and standard least square
method for the identification of consequence parameters of a fuzzy model. Also, an aggregate performance
index with weighting factor is proposed to achieve a balance between performance results of fuzzy model
produced for the training and testing data. Two numerical examples are used to evaluate the performance of
the proposed model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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