For constructing virtual environment it is more natural to model object as deformable body than as rigid body. High accuracy of simulation of model and low-latency computational cost for real-time simulation should be guaranteed. We pre-compute Green function through finite element analysis of deformable body and it is possible to simulate deformation of body in real-time environment using Capacitance Matrix Algorithm. Also, the capacitance matrix algorithm enables to construct the haptic rendering which serves the reaction force through a haptic device. The Newmark scheme is used for the more realistic haptic rendering and dynamic simulation in real-time.
Leihong, Zhang;Dong, Liang;Dawei, Zhang;Xiumin, Gao;Xiuhua, Ma
Journal of the Optical Society of Korea
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v.20
no.4
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pp.515-523
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2016
Spectral reflectance is sparse in space, and while the traditional spectral-reconstruction algorithm does not make full use of this characteristic sparseness, the compressive sensing algorithm can make full use of it. In this paper, on the basis of analyzing compressive sensing based on the orthogonal matching pursuit algorithm, a new algorithm based on the Dice matching criterion is proposed. The Dice similarity coefficient is introduced, to calculate the correlation coefficient of the atoms and the residual error, and is used to select the atoms from a library. The accuracy of Spectral reconstruction based on the pseudo-inverse method, Wiener estimation method, OMP algorithm, and DOMP algorithm is compared by simulation on the MATLAB platform and experimental testing. The result is that spectral-reconstruction accuracy based on the DOMP algorithm is higher than for the other three methods. The root-mean-square error and color difference decreases with an increasing number of principal components. The reconstruction error decreases as the number of iterations increases. Spectral reconstruction based on the DOMP algorithm can improve the accuracy of color-information replication effectively, and high-accuracy color-information reproduction can be realized.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.11
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pp.100-107
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2003
This paper represents a disturbance compensation control for attenuating disturbance responses. In the consideration of the requirements on the model accuracy in the model based compensator designs, an experimental feed forward compensator design based on adaptive estimation by Filtered-x least mean square (FXLMS) algorithm is proposed. The convergence properties of the FXLMS algorithm are discussed and its conditions for the asymptotic convergence are derived theoretically. The effectiveness of the proposed method and the theoretical proof are verified by computer simulation.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.39
no.4
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pp.380-385
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1990
This Paper presents a general algorithm for the parameter estimation of an antoregressive moving average process observed in additive white noise. The algorithm is based on the Gauss-Newton recursive prediction error method. For the parameter estimation, the output measurement is modelled as an innovation process using the spectral factorization, so that noise free RPE ARMA estimation can be used. Using apriori known properties leads to algorithm with smaller computation and better accuracy be the parsimony principle. Computer simulation examples show the effectiveness of the proposed algorithm.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.1
no.2
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pp.43-49
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2000
The Global Positioning System (GPS) is becoming more attractive navigation means for LEO (Low Earth Orbit) spacecraft due to the data accuracy and convenience for utilization. The anomalies such as serious variations of Dilution-Of-Precision (DOP), loss of infrequent 3-dimensional position fix, and deterioration of instantaneous accuracy of position and velocity data could be observed, which have not been appeared during the ground testing. It may cause lots of difficulty for the processing of the orbit control algorithm using the GPS data. In this paper, the characteristics of the GPS data were analyzed according to the configuration of GPS receiver such as position fix algorithm and mask angle using GPS navigation data obtained from the first Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT). The problem in orbit tracking using GPS data, including the infrequent deterioration of the accuracy, and an efficient algorithm for its countermeasures has also been introduced. The reliability and efficiency of the modified algorithm were verified by analyzing the effect of the results between algorithm simulation using KOMPSAT flight data and ground simulator.
This paper propose new sound localization algorithm that calculates TDOA(Time Difference Of Arrival) between the two received signals via two microphone array, The proposed Subband CPSP is a development of Previous CPSP method using subband approach. It first split the received microphone signals into three frequency bands and then calculates subband CPSP with corresponding SNR weights. This type of algorithm, Subband CPSP, can provide more accurate TDOA estimation results because it limits the effects of environmental noise within each subband. To verify the performance of the proposed Subband CPSP algorithm, computer simulation was conducted and it was compared with previous CPSP method. From the both simulation results, the proposed Subband CPSP is superior to previous CPSP algorithm more than accuracy for TDOA estimation.
As circuits are larger and more complicated, logic simulation is playing a very important role in design verification. A good simulator should be fast and accurate, but unknown values in 3 value simulator may generate X-propagation problem which makes inaccurate output values. In this paper, a new partitioning method is devised to deal with X-propagation problem efficiently and an efficient algorithm is developed which is able to optimize time and accuracy by controlling partition depths. The results prove the effectiveness of the new simulation algorithm using some benchmark circuits.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.869-872
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2003
This paper presents a geometric machining simulation algorithm to enhance the reliability and user-friendliness of a comprehensive computer aided process planning (CAPP) system by verifying generated NC data. In order to represent the complex machining geometry with high accuracy, the proposed algorithm is developed based on a boundary representative (B-rep) solid modelling kernel. Solid models are used to represent the part geometry. tool swept volume and material removal volume by Boolean unite and subtract operations. By integrating a machining simulation procedure into the CAPP system, the systematic analysis of the tool path can be implemented synthetically. To demonstrate and check the validity of suggested system, a simple example of simulation is represented and the result is discussed.
In order to solve the problem of low tracking accuracy caused by complex noise in the fault diagnosis of complex nonlinear system, a fault diagnosis method of high precision cost reference particle filter (CRPF) is proposed. By optimizing the low confidence particles to replace the resampling process, this paper improved the problem of sample impoverishment caused by the sample updating based on risk and cost of CRPF algorithm. This paper attempts to improve the accuracy of state estimation from the essential level of obtaining samples. Then, we study the correlation between the current observation value and the prior state. By adjusting the density variance of state transitions adaptively, the adaptive ability of the algorithm to the complex noises can be enhanced, which is expected to improve the accuracy of fault state tracking. Through the simulation analysis of a fuel unit fault diagnosis, the results show that the accuracy of the algorithm has been improved obviously under the background of complex noise.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.1
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pp.343-364
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2021
In the 5G era, the communication networks tend to be ultra-densified, which will improve the accuracy of indoor positioning and further improve the quality of positioning service. In this study, we propose an indoor three-dimensional (3D) dynamic reconstruction fingerprint matching algorithm (DSR-FP) in a 5G ultra-dense network. The first step of the algorithm is to construct a local fingerprint matrix having low-rank characteristics using partial fingerprint data, and then reconstruct the local matrix as a complete fingerprint library using the FPCA reconstruction algorithm. In the second step of the algorithm, a dynamic base station matching strategy is used to screen out the best quality service base stations and multiple sub-optimal service base stations. Then, the fingerprints of the other base station numbers are eliminated from the fingerprint database to simplify the fingerprint database. Finally, the 3D estimated coordinates of the point to be located are obtained through the K-nearest neighbor matching algorithm. The analysis of the simulation results demonstrates that the average relative error between the reconstructed fingerprint database by the DSR-FP algorithm and the original fingerprint database is 1.21%, indicating that the accuracy of the reconstruction fingerprint database is high, and the influence of the location error can be ignored. The positioning error of the DSR-FP algorithm is less than 0.31 m. Furthermore, at the same signal-to-noise ratio, the positioning error of the DSR-FP algorithm is lesser than that of the traditional fingerprint matching algorithm, while its positioning accuracy is higher.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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