Discrete wavelet transforms are extensively preferred in biomedical signal processing for denoising, feature extraction, and compression. This paper presents a new denoising method based on the modeling of discrete wavelet coefficients of ECG in selected sub-bands with Kernel density estimation. The modeling provides a statistical distribution of information and noise. A Gaussian kernel with bounded support is used for modeling sub-band coefficients and thresholds and is estimated by placing a sliding window on a normalized cumulative density function. We evaluated this approach on offline noisy ECG records from the Cardiovascular Research Centre of the University of Glasgow and on records from the MIT-BIH Arrythmia database. Results show that our proposed technique has a more reliable physical basis and provides improvement in the Signal-to-Noise Ratio (SNR) and Percentage RMS Difference (PRD). The morphological information of ECG signals is found to be unaffected after employing denoising. This is quantified by calculating the mean square error between the feature vectors of original and denoised signal. MSE values are less than 0.05 for most of the cases.
본 논문에서는 실시간 처리론 위한 적응형 콘트라스트 조정 기법을 제안하였다. 제안된 방식은 과도한 영상의 밝기 변화를 제어하기 위하여 활률밀도함수(PDF: Probability Density Function)를 이용하였다. 또한 제안된 알고리즘은 처리된 영상에 영향을 주지 않으면서 최대 콘트라스트를 얻을 수 있었다. 하드웨어의 복잡성을 감소하기 위하여 누적분포함수(CDF: Cumulative Density Function)의 샘플 값을 이용한 선형화 방법을 이용하였다. 제안된 방식에 의한 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위하여 시각적 검증과 히스토그램 편차를 도입하였다.
In this paper, we have proposed the contrast control method using brightness preserving on the FPD(Flat Panel Display). The proposed algorithms consist of three blocks: the contrast enhancement, the white-level-expander, and the black-level-expander. The proposed method has employed probability density function in order to control the brightness of the image changed extremely. In order for real-time processing, we have calculated cumulative density function using the linear approximation method. The image histogram and image quality were compared with the conventional image enhancement algorithms. The proposed methods have been used in display devices that need image enhancement such as LCD TV, PDP, and FPD.
An effective live load model for analyzing probable maximum live load effects such as moment and shear in transverse direction was developed. The main procedure of this live load model is composed of four parts, i.e., firstly, determination of the appropriate influence lines in longitudinal direction, secondly, application of the characteristics of vehicles and traffic patterns in longitudinal direction, thirdly, determination of the appropriate influence lines in transverse direction, and fourthly, application of the characteristics of vehicles and traffic patterns in transverse direction. Through this procedure, the probabilistic distributions of maximum probable load effects are deduced in the form of probability density function (PDF) and/or cumulative density function(CDF). This live load model is able to consider local or global deterioration of bridges in the structural analysis.
An effective live load model for analyzing probable maximum live load effects in longitudinal direction such as moment and shear was developed. The main procedure of this live load model is composed of two parts. Firstly, determination of the appropriate influence lines, and secondly, application of the characteristics of vehicles and traffic patterns. Through this procedure, probabilistic distributions of maximum probable load effects are deduced in the form of probability density function (PDF) or cumulative density function (CDF). The proposed live load model is not limited by bridge types(number of spans or girders) and can consider local or global deterioration of bridges in the analysis. Besides, load effects can be determined at any section without restrictions.
We present a theoretical formalism by which the global and the local mass functions of dark matter substructures (dark subhalos) can be analytically estimated. The global subhalo mass function is defined to give the total number density of dark subhalos in the universe as a function of mass, while the local subhalo mass function counts only those sub halos included in one individual host halo. We develop our formalism by modifying the Press-Schechter theory to incorporate the followings: (i) the internal structure of dark halos; (ii) the correlations between the halos and the subhalos; (iii) the subhalo mass-loss effect driven by the tidal forces. We find that the resulting (cumulative) subhalo mass function is close to a power law with the slope of ${\~}$ -1, that the subhalos contribute approximately $10\%$ of the total mass, and that the tidal stripping effect changes the subhalo mass function self-similarly, all consistent with recent numerical detections.
가스로 인한 화재 및 폭발사고의 예측 가능한 프로그램을 구체화하고, 적절한 사회적 위험기준을 제시하기 위하여 최근 11년간의 가스사고 데이터베이스를 분석하였다. 먼저 동일유형의 가스사고 발생가능 성을 판단할 수 있는 Poisson 분석 방법을 적용하기 위해 3개의 사고유형, 즉 누출, 폭발, 화재로 구분하여 총 16개 항목으로 나누어서 적용하였다. 그 결과, 시공 작업 부주의-폭발-배관의 항목의 사고발생반도가 가장 작았으며, 배관연결부이완부식-누출-배관의 경우는 가장 높은 빈도를 나타내었다. 따라서 이에 대한 적절한 가스사고 대응책이 마련되어야 할 것이다. 또한 치명적인 가스사고의 추세와 합리적인 위험정책에 대한 지침을 결정하기위해 D. O. Hagon 방정식과 회기직선식을 이용하여 F.N 곡선의 누적사망자의 최소 및 최대점에 대응시켜 허용가능영역을 설정하였다. 향후 가스사고에 대한 신뢰성 있는 분석을 위해서는 가스로 인한 화재 폭발사고에 대한 데이터베이스를 지속적으로 확충보완을 시켜야 되며, 이를 위한 표준 코드화 작업이 요구된다.
This paper describes a probabilistic remaining life assessment program for the creep crack growth. The probabilistic life assessment program is developed to increase the reliability of life assessment. The probabilistic life assessment involves some uncertainties, such as, initial crack size, material properties, and loading condition, and a triangle distribution function is used for random variable generation. The resulting information provides the engineer with an assessment of the probability of structural failure as a function of operating time given the uncertainties in the input data. This study forms basis of the probabilistic life assessment technique and will be extended to other damage mechanisms.
본 논문에서는 영상의 누적분포함수(CDF: Cumulative Density Function)를 이용한 콘트라스트 향상 기법을 제안하였다 제안된 알고리즘은 처리된 영상에 영향물 주지 않으면서 최대 콘트라스트를 얻을 수 있었다. 하드웨어의 복잡성을 감소하기 위하여 누적분포함수의 샘플값을 이용한 선형화 방법을 이용하였다. 제안한 방식의 알고리즘 검증을 위하여 C를 이용하였으며, 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위하여 시각적 검증과 히스토그램 편차를 도입하였다.
조위편차는 최근 기후변화에 의한 영향으로 연안 안전 방재 측면에서 매우 중요한 인자로 부각되고 있다. 태풍강도 등과 더불어 변화가 예상되는 조위편차는 해안구조물의 안전 및 기능검토에 필요한 기준해수면 결정에 기여하는 중요한 인자이다. 우리나라 연안 조위편차의 확률밀도함수는 음 양의 왜도와 정규분포보다 큰 돌도를 가지는 분포로, 정규분포로 근사화하는 방법은 한계가 있기 때문에 본 연구에서는 비모수적 방법인 Kernel 함수를 이용하여 확률밀도함수를 추정 제안하였다. 본 연구에서 제안된 확률밀도함수는 조위편차자료의 분포와 매우 우수한 일치수준을 보이고 있으며, 다양한 극값 추정에도 높은 수준의 정도를 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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