In this paper, we would like to discuss the signal processing and the algorithm for ECG analysis. The ECG gives us information about the condition of the heart muscle, because myocardial abnormality or infarction is inscribed on the ECG during myocardial depolarization and repolarization. Analyzing the ECG signal, we can find heart disease, for example, arrhythmia and myocardial infarction, etc. Particularly, detecting arrhythmia is more important, because serious arrhythmia can take away the life from patients within ten minutes. The wavelet transform decomposes the ECG signal into high and low frequency component using wavelet function. Recomposing high frequency bands including QRS complex, we can detect QRS complex and eliminate the noise from the original ECG signal. To recognize the ECG signal pattern, we adopted the curve-fitting partially and statistical method. The ECG signal is divided into small parts based on QRS complex, and then, each part is approximated to the polynomials. Comparing the approximated ECG pattern with some kinds of heart disease ECG pattern, we can detect and classify the kind of heart disease.
It is important to reduce the vibration and noise of submarines and ships. For the purpose of noise reduction, various researches are actively being conducted on the employment of complex structures. However, in the case of numerical analysis for complex structures with damping materials, substantial errors can be generated by the absence of an exact damping model. Thus experimental model analysis is necessary for the verification of a numerical analysis for complex structures. In this research, vibration experiments are conducted in order to ascertain the vibration properties of cantilever beam attached damping materials. First, an initial value is obtained by using a direct linear method. Next, based on this initial value, the exact modal parameters of the cantilever beam are obtained by using the Newton-Raphson method.
An algorithm is proposed to find a stable rational function, which is frequently used in the linear system theory, by curve-fitting a given data. This problem is essentially a nonolinear optimization problem. In order to converge faster to the solution, the following method is used. First, the coefficients of the denominator polynomial are fixed and only the coefficients of the numerator polynomial are adjusted by its linear relationships. Then the coefficients of the numerator are fixed and the coefficients of the denominator polynomial are adjusted by nonlinear programming. This whole process is repeated until a convergent solution is found. The solution obtained by this method converges better than by other algorithms and its versatility is demonstrated by applying it to the design of a feedback control system and a low pass filter.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.6
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pp.1645-1651
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2016
A lot of data, particularly in the medical field, contain variables that have a measurement error such as blood pressure and body mass index. On the other hand, recently smoothing methods are often used to solve a complex scientific problem. In this paper, we study a Bayesian curve-fitting under functional measurement error model. Especially, we extend our previous model by incorporating covariates free of measurement error. In this paper, we consider penalized splines for non-linear pattern. We employ a hierarchical Bayesian framework based on Markov Chain Monte Carlo methodology for fitting the model and estimating parameters. For application we use the data from the fifth wave (2012) of the Korea National Health and Nutrition Examination Survey data, a national population-based data. To examine the convergence of MCMC sampling, potential scale reduction factors are used and we also confirm a model selection criteria to check the performance.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.7
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pp.913-917
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2013
During the restoration process of primary restorative transmission system, some over voltages may happen due to nonlinear interaction between unloaded transformers and transmission systems. These over voltages caused by harmonic resonance can be suppressed by inserting damping loads before energizing transformers. But it is very difficult to predict the occurrence possibility of harmonic resonance and complex simulation must be repeated to estimate the sufficient damping loads. This paper presents a damping loads prediction system to prevent harmonic resonance. Detailed analysis of the relationship between harmonic resonance and the amount of damping loads is discussed. The prediction system is developed using a curve fitting and a neural network based on this relationship. A curve fitting used a Gaussian function based on non-linear least square method and multi-layer back-propagation neural network is applied. The system is applied to primary restorative transmission lines in korean power system and the result showed satisfactory performance.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.29
no.1
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pp.67-75
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2016
In this paper, a pressure-time history curve of blast load and Conwep model are presented, and a simplified blast load formula is suggested. Generally, a blast load are applied as a pressure-time history curve, and it is calculated by blast load formula such as Conwep model. The Conwep model which is used in most of the blast analysis is quiet difficult to calculate because of its complex process. Therefore, a simplified formula is proposed to calculate blast load by simple rational expressions and to make a simplified pressure-time history curve. In this process, a curve fitting method was used to find the simple rational expressions. The calculation results of the simplified formula have an error of less than 1% in comparison with the Conwep model. And, blast analyses using finite elements method are accomplished with the Conwep model and simplified formula for verification.
Measured bidirectional reflectance distribution function (BRDF) data have been used to represent complex interaction between lights and surface materials for photorealistic rendering. However, their massive size makes it hard to adopt them in practical rendering applications. In this paper, we propose an adaptive method for B-spline volume representation of measured BRDF data. It basically performs approximate B-spline volume lofting, which decomposes the problem into three sub-problems of multiple B-spline curve fitting along u-, v-, and w-parametric directions. Especially, it makes the efficient use of knots in the multiple B-spline curve fitting and thereby accomplishes adaptive knot placement along each parametric direction of a resulting B-spline volume. The proposed method is quite useful to realize efficient data reduction while smoothing out the noises and keeping the overall features of BRDF data well. By applying the B-spline volume models of real materials for rendering, we show that the B-spline volume models are effective in preserving the features of material appearance and are suitable for representing BRDF data.
Ha, Sang-Gyu;Cho, Jea-Hoon;Kim, Hyeong-Dong;Choi, Jae-Hoon;Jung, Kyung-Young
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.23
no.1
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pp.108-114
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2012
We propose a dispersive finite-difference time domain(FDTD) algorithm suitable for the electromagnetic analysis of the human body. In this work, the dispersion relation of the human body is modeled by a quadratic complex rational function(QCRF), which leads to an accurate and efficient FDTD algorithm. Coefficients(involved in QCRF) for various human tissues are extracted by applying a weighted least square method(WLSM), referred to as the complex-curve fitting technique. We also presents the FDTD formulation for the QCRF-based dispersive model in detail. The QCRFbased dispersive model is significantly accurate and its FDTD implementation is more efficient than the counterpart of the Cole-Cole model. Numerical examples are used to show the validity of the proposed FDTD algorithm.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.45
no.5
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pp.401-408
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2017
This paper describes development and validation processes of a low-cost hardware based flight control computer designed for multi-rotor UAVs. The developed flight control computer controls multi-rotors stable and can handle complex flight missions using an integrated high-performance Linux computer. A complementary filter generates a navigation solution with 500 Hz, and a proposed observer significantly reduces measurement noise. A control algorithm utilizes a feed-forward term computed by a three-dimensional curve fitting method, and it increases tracking performance. The developed flight control system has been fully tested through several test flights, and it can apply to real flight environments.
Particle size distributions in 10 nm magnetite ferrofluids are analyzed based on both dc and ac magnetic measurements. Modified log-normal distributions are used for fitting the experimental results, which allows for a proper account of the narrow distributions. The calculated average particle sizes are in good agreement with the TEM results. However the ac method gives a much narrower distribution width than that of the dc magnetization curve fit. The proposed measurements combined with the analysis methods are useful for the characterization of ferrofluids being considered for biomedical applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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