This paper proposes an improved spread spectrum time domain reflectometry (ISSTDR) using time-frequency correlation and reference signal elimination method in order to have more accurate fault determination and location detection than conventional (SSTDR) despite increased signal attenuation due to the long distance to cable fault location. The proposed method has a two-step process: the first step is to detect a peak location of the reference signal using time-frequency correlation analysis, and the second step is to detect a peak location of the correlation coefficient of the reflected signal by removing the reference signal. The proposed method was validated through comparison with existing SSTDR methods in open-and short-circuit fault detection experiments of low voltage power cables. The experimental results showed that the proposed method can detect correlation coefficients at fault locations accurately despite reflected signal attenuation so that cable faults can be detected more accurately and clearly in comparison to existing methods.
Noise band removal is a crucial step before spectral matching since the noise bands can distort the typical shape of spectral reflectance, leading to degradation on the matching results. This paper proposes a statistical noise band removal method for hyperspectral data using the correlation coefficient between two bands. The correlation coefficient measures the strength and direction of a linear relationship between two random variables. Considering each band of the hyperspectral data as a random variable, the correlation between two signal bands is high; existence of a noisy band will produce a low correlation due to ill-correlativeness and undirected ness. The unsupervised k-nearest neighbor clustering method is implemented in accordance with three well-accepted spectral matching measures, namely ED, SAM and SID in order to evaluate the validation of the proposed method. This paper also proposes a hierarchical scheme of combining those measures. Finally, a separability assessment based on the between-class and the within-class scatter matrices is followed to evaluate the applicability of the proposed noise band removal method. Also, the paper brings out a comparison for spectral matching measures. The experimental results conducted on a 228-band hyperspectral data show that while the SAM measure is rather resistant, the performance of SID measure is more sensitive to noise.
Binary Offset Carrier (BOC) signal planned for future Global Navigation Satellite System (GNSS) provided better positioning accuracy and smaller multipath error than GPS C/A signal. However, due to the multiple side peaks in the auto-correlation function (ACF) of the BOC modulated signals, a receiver may false lock onto one of the side peaks in the tracking mode. This false lock would then result in a fatal tracking error. In this paper, we propose an unambiguous tracking method for composite BOC (CBOC) signals to mitigate this problem. It aims to reduce the side peaks of the ACF of CBOC modulated signals. It is based on the combination of traditional CBOC correlation function (CF) and reference CF of unmodulated pseudo- random noise code (PRN code). First, we present that cross-correlation function (CCF) with unmodulated PRN code is close to the secondary peaks of the traditional CBOC. Then, we obtain an unambiguous correlation function by subtracting traditional CBOC ACF from these CFs. Finally, the tracking performance for the CBOC signals is examined, and it is shown that the proposed method has better performance than the traditional unambiguous tracking method in additive white Gaussian noise (AWGN) channel.
A novel probabilistic small signal stability analysis (PSSSA) method considering load correlation is proposed in this paper. The superiority Latin hypercube sampling (LHS) technique combined with Monte Carlo simulation (MCS) is utilized to investigate the probabilistic small signal stability of power system in presence of load correlation. LHS helps to reduce the sampling size, meanwhile guarantees the accuracy and robustness of the solutions. The correlation coefficient matrix is adopted to represent the correlations between loads. Simulation results of the two-area, four-machine system prove that the proposed method is an efficient and robust sampling method. Simulation results of the 16-machine, 68-bus test system indicate that load correlation has a significant impact on the probabilistic analysis result of the critical oscillation mode under a certain degree of load uncertainty.
The similarity weight, the pearson's correlation coefficient, which is used in the recommender system has a weak point that it cannot predict all of the prediction value. The similarity weight, the vector similarity, has a weak point of the high MAE although the prediction coverage using the vector similarity is higher than that using the pearson's correlation coefficient. The purpose of this study is to suggest how to raise the prediction coverage. Also, the MAE using the suggested method in this study was compared both with the MAE using the pearson's correlation coefficient and with the MAE using the vector similarity, so was the prediction coverage. As a result, it was found that the low of the MAE in the case of using the suggested method was higher than that using the pearson's correlation coefficient. However, it was also shown that it was lower than that using the vector similarity In terms of the prediction coverage, when the suggested method was compared with two similarity weights as I mentioned above, it was found that its prediction coverage was higher than that pearson's correlation coefficient as well as vector similarity.
본 논문에서는 OFDM 시스템의 시간 오차와 주파수 오차를 추정하는 방안을 제시하고 있다. 제안한 동기 알고리즘은 수신 신호의 순환상괸(cyclic correlation)을 이용하며, 이 순환상관에는 시간과 주파수 오차 정보가 모두 나타나게 된다. 따라서 제안하는 추정 알고리즘은 여분의 학습심볼(training symbol)를 필요로 하지 않으며, 채널의 정보를 사용하지 않는다. 제안한 추정 방법은 평균자승오차(mean square error) 성능에서 잡음이나 채널의 특성에 상관없이 거의 일정한 성능을 가지며, 실험 결과는 이러한 특징을 뒷받침 해주고 있다. 좀 더 정확한 추정을 위해서, 순환 상관을 평균을 취하는 방법이 적용되었다. 이 경우, 평균을 취하는 방법은 평균을 취하지 않는 방법보다 훨씬 더 정확한 추정을 가능하게 한다.
Case deletion diagnostic for multiple correlation coefficient is considered. A method of detecting observations that can hide or create multicollinearity is suggested. A numerical example is given for illustration.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.757-770
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2020
We propose a hand gesture recognition method that is compatible with a head-up display (HUD) including small processing resource. For fast link adaptation with HUD, it is necessary to rapidly process gesture recognition and send the minimum amount of driver hand gesture data from the wearable device. Therefore, we use a method that recognizes each hand gesture with an inertial measurement unit (IMU) sensor based on revised correlation matching. The method of gesture recognition is executed by calculating the correlation between every axis of the acquired data set. By classifying pre-defined gesture values and actions, the proposed method enables rapid recognition. Furthermore, we evaluate the performance of the algorithm, which can be implanted within wearable bands, requiring a minimal process load. The experimental results evaluated the feasibility and effectiveness of our decomposed correlation matching method. Furthermore, we tested the proposed algorithm to confirm the effectiveness of the system using pre-defined gestures of specific motions with a wearable platform device. The experimental results validated the feasibility and effectiveness of the proposed hand gesture recognition system. Despite being based on a very simple concept, the proposed algorithm showed good performance in recognition accuracy.
본 논문에서는 화소들 간의 상관관계를 이용하여 가려진 얼굴 영상을 검출하고 복원하는 방법을 제안한다. 본 논문의 학습 단계에서는 기존에 이용된 주성분 분석법( PCA )의 변환 행렬 대신 상관계수를 계산하고, 테스트 단계에서는 학습 단계에서 구한 상관계수를 이용하여 가려진 얼굴 영역 검출 과정과 복원 과정을 수행한다. 검출된 영상과 복원된 영상은 실험을 통해 기존 방법과 비교한다. 실험 결과, 상관관계 방법에 의해 검출된 영상은 기존 주성분 분석법을 이용한 방법보다 가려진 얼굴 영역 및 주변 영역의 잡음이 적음을 확인하였다. 또한 복원된 얼굴 영상에서는 영상의 뭉개지는 현상이 줄어들었으며, 복원된 얼굴 영상의 가려진 부분과 가려지지 않은 부분과의 경계가 보다 매끄럽게 연결되는 것을 확인하였다.
영상이 다른 영상을 포함하고 있는 경우, 이득 영상의 인치 여부를 판단하는 부분 영상 매칭 방법은 대부분 자연 영상을 대상으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 자연 영상이 아닌 텍스트 영상을 매칭하는데 효과적인 두 가지 기법, 즉 메쉬 기반 방법과 상관성 기반 방법을 제안하고자 하다. 메쉬 기반 방법은 두 영상의 일치하는 모서리론 찾은 후 겹치는 영역에 대한 메쉬 특징을 이용하여 유사 여부를 판단하는 것으로, 일치 영역 검색 단계와 유사성 측정 단계로 구성된다. 상관성 기반 방법은 FFT를 이용하여 두 영상의 상관성을 계산함으로써 유사도를 측정한다. 우편 자동화 시스템에서 텍스트 영상을 검증하는 분야에 세안 방법을 적용한 견과, 메쉬 기반 방법은 $90.1\%$, 상관성 기반 방법은 $92.7\%$의 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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