In this paper, the optimum weight of the algorithm based on the cross information-potential with the delta functions (CIPD) is derived and its robustness against impulsive noise is studied. From the analysis of the behavior of optimum weight, it is revealed that the magnitude controlling operation for input plays the main role of keeping optimum weight of CIPD stable from the impulsive noise. The simulation results show that the steady state weight of CIPD is equivalent to that of MSE criterion. Also in the simulation environment of impulsive noise, unlike the LMS algorithm based on MSE, the steady state weight of CIPD is shown to be kept stable.
The equalization algorithm based on the cross-information potential concept and Dirac-delta functions (CIPD) has outstanding ISI elimination performance even under impulsive noise environments. The main drawback of the CIPD algorithm is a heavy computational burden caused by the use of a block processing method for its weight update process. In this paper, for the purpose of reducing the computational complexity, a new method of the gradient calculation is proposed that can replace the double summation with a single summation for the weight update of the CIPD algorithm. In the simulation results, the proposed method produces the same gradient learning curves as the CIPD algorithm. Even under strong impulsive noise, the proposed method yields the same results while having significantly reduced computational complexity regardless of the number of block data, to which that of the e conventional algorithm is proportional.
For the algorithm of cross-information potential with delta functions (CIPD) which has superior performance in impulsive noise environments, a new method of employing the information of power variations of magnitude controlled input (MCI) in the weight update equation of the CIPD is proposed in this paper where the input of CIPD is modified by the Gaussian kernel of error. To prove its effectiveness compared to the conventionalCIPD algorithm, the distance between the current weight vector and its previous one is analyzed and compared under impulsive noise. In the simulation results the proposed method shows a two-fold improvement in steady state stability, faster convergence speed by 1.8 times, and 2 dB - lower minimum MSE in the impulsive noise situation.
In this study design information was separately defined form general product information and thus factors reflected in product design ion the basis of values and roles were extracted. The following is a classification of 5 different types of design factors divided according to their disposition. ·Innovation factor - element which previously did not exist or element related with explicit reformation ·Open factor - active element which not only improves current performance but also induces new functions through understanding of usage situations and new possibilities. ·Anterior factor - element which prolongs and develops the early development requirements of products through C.I. and P.I. related elements and characteristics of previous models and design strategy. Self-evidence factor - element related with function visualization through product structure which may make possible the consolidation of shape and function. Rigid factor - element, based on the human factors engineering, related with the safety and efficiency of users. This classification was obtained by defining major characteristics of products considering the target consumer and market characteristics. In this classification factor structuring design process which efficiently deducted a differentiated final product by synthesizing factors of higher importance as dominant factors was proposed. With this kind of factor structuring process, product differentiation may be achieved by bestowing individual characteristics to each product by combining design dominant factors associated with the product for a specific purpose from the stages of product concept development. Moreover, this may be used as an approach to actively correspond to the various and specific demands of the comsumer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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