This paper has been studied an algorithm for EMG signal amplitude estimation in noisy environment. The proposed method has the first stage decomposing the row vector from the delayed EMG signal and the second stage computing the eigenvalues by the eigen decomposition from the covariance matrix of the EMG signal matrix. The last stage is the estimation of RMS values from the eigenvalues. The proposed method was effective when the amplitude of the EMG signal is small, which means the signal to noise ratio is low.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.4
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pp.300-305
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2002
In this paper, we use the modified gaussian kernel function as clustering distance measure and recast the given hyper-ellipsoidal clustering problem as the optimization problem that minimizes the volume of hyper-ellipsoidal clusters, respectively and solve this using EVP (eigen value problem) that is one of the LMI (linear matrix inequality) techniques.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2007.04a
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pp.625-630
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2007
This paper accounts for derivations and formulations of the finite element dynamic equation of the rotor-bearing system to analyze its whirling speed. It turns out to be a different form from previous researcher's because of different successive sequences of Euler angles. Correspondingly the adoption of other rotation tensor will be needed for a consistent derivation of the dynamic equation. The process of its finite element formulation with consistent mass matrix and gyroscopic matrix involves a general definition of the modal analysis or the Eigen analysis for the damped system in the inertial frame and rotating frame, respectively.
The aim of this paper is to investigate the secondary buckling behaviour and mode-coupling of spherical caps under uniformly external pressure. The analysis makes use of a rotational finite shell element on the basis of strain-displacement relations according to Koiter's shell theory (Small Finite Deflections). The post-buckling behaviours after a bifurcation point are analyzed precisely by considering multi-mode coupling between several higher order harmonic wave numbers: and on the way of post-buckling path the positive definiteness of incremental stiffness matrix of uncoupled modes is examined step by step. The secondary buckling point that has zero eigen-value of incremental stiffness matrix and the corresponding secondary mode are obtained, moreover, the secondary post-buckling path is traced.
Finite elements based on isoparametric formulation are known to suffer spurious stiffness properties and corresponding stress oscillations, even when care is taken to ensure that completeness and continuity requirements are enforced. This occurs frequently when the physics of the problem requires multiple strain components to be defined. This kind of error, commonly known as locking, can be circumvented by using reduced integration techniques to evaluate the element stiffness matrices instead of the full integration that is mathematically prescribed. However, the reduced integration technique itself can have a further drawback - rank deficiency, which physically implies that spurious energy modes (e.g., hourglass modes) are introduced because of reduced integration. Such instability in an existing stiffness matrix is generally detected by means of an eigenvalue test. In this paper we show that a knowledge of the dimension of the solution space spanned by the column vectors of the strain-displacement matrix can be used to identify the instabilities arising in an element due to reduced/selective integration techniques a priori, without having to complete the element stiffness matrix formulation and then test for zero eigenvalues.
The techniques of estimating angle of arrival(AOA) have played a key role for enhancement of wireless communications using array antennas. Among those techniques, the superresolution algorithms, such as MUSIC and ESPRIT, calculate the covariance matrix of the array output vectors which are observed at the array antennas, and then by using eigen-decomposition of the covariance matrix, they estimate AOAs of the received signals with high accuracy. However, superresolution algorithms based eigenvalue decomposition fails to estimate AOAs under multipath environments. Under multipath environments, it is difficult to estimate AOAs of the received signals due to coherency and high-correlation. To resolve coherent signals, the covariance matrix is calculated by using the conventional spatial smoothing technique, and then the techniques based on eigen-descomposition is applied. The result of the conventional spatial smoothing technique, however, is obtained at the cost of losing effective spatial aperture. Moreover, the conventional technique ignores any information in the cross-correlations of the array outputs the subarrays. As the result, the performance for AOA estimation is degraded. In this paper, we propose a new spatial smoothing technique, which consider the cross-correlation for subarrays. By computer simulation, the AOA estimation performance of the proposed method is compared with the conventional method and evaluated.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.1A
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pp.84-92
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2004
Eigenstructure-based adaptive beamfoming has advantages of fast convergence and the insentivity to errors in the arrival angle of the desired signal. Eigen-decomposing the sample matrix to extract a basis for the Sl (signal plus interference) subspace, however, is very computationally expensive. In this paper, we present a simple subspace based beamforming which utilizes off-diagonal elements of the sample matrix to estimate the Sl subspace. The outputs of overlapped subarrays are combined to produce the final adaptive output, which improves SINR (signal-to-interference-plus-noise ratio) comapred to exploiting a single subarray. The proposed adaptive beamformer, which employs an efficient angle estimation is very roubust to errors in both the arrival angles and the number of the incident signals, while the eigenstructure-based beamforer suffers from severe performance degradation.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2011.10a
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pp.124-129
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2011
An improved NDIF method is introduced to efficiently extract eigenvalues of two-dimensional, arbitrarily shaped acoustic cavities. The NDIF method, which was developed by the authors for the eigen-mode analysis of arbitrarily shaped acoustic cavities, membranes, and plates, has the feature that it yields highly accurate eigenvalues compared with other analytical methods or numerical methods (FEM and BEM). However, the NDIF method has the weak point that the system matrix of the NDIF method depends on the frequency parameter and, as a result, a final system equation doesn't take the form of an algebra eigenvalue problem. The system matrix of the improved NDIF method developed in the paper is independent of the frequency parameter and eigenvalues can be efficiently obtained by solving a typical algebraic eigenvalue problem. Finally, the validity and accuracy of the proposed method is verified in two case studies, which indicate that eigenvalues and mode shapes obtained by the proposed method are very accurate compared to the exact method, the NDIF method or FEM(ANSYS).
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.21
no.10
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pp.960-966
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2011
An improved NDIF method is introduced to efficiently extract eigenvalues and eigenmodes of two-dimensional, arbitrarily shaped acoustic cavities. The NDIF method, which was developed by the authors for the eigen-mode analysis of arbitrarily shaped acoustic cavities, membranes, and plates, has the feature that it yields highly accurate eigenvalues compared with other analytical methods or numerical methods(FEM and BEM). However, the NDIF method has the weak point that the system matrix of the NDIF method depends on the frequency parameter and, as a result, a final system equation doesn's take the form of an algebra eigenvalue problem. The system matrix of the improved NDIF method developed in the paper is independent of the frequency parameter and eigenvalues and mode shapes can be efficiently obtained by solving a typical algebraic eigenvalue problem. Finally, the validity and accuracy of the proposed method is verified in two case studies, which indicate that eigenvalues and mode shapes obtained by the proposed method are very accurate compared to the exact method, the NDIF method or FEM(ANSYS).
Qazi, Sameer;Atif, Syed Muhammad;Kadri, Muhammad Bilal
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.10
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pp.4678-4702
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2018
Traffic Matrix estimation has always caught attention from researchers for better network management and future planning. With the advent of high traffic loads due to Cloud Computing platforms and Software Defined Networking based tunable routing and traffic management algorithms on the Internet, it is more necessary as ever to be able to predict current and future traffic volumes on the network. For large networks such origin-destination traffic prediction problem takes the form of a large under- constrained and under-determined system of equations with a dynamic measurement matrix. Previously, the researchers had relied on the assumption that the measurement (routing) matrix is stationary due to which the schemes are not suitable for modern software defined networks. In this work, we present our Compressed Sensing with Dynamic Model Estimation (CS-DME) architecture suitable for modern software defined networks. Our main contributions are: (1) we formulate an approach in which measurement matrix in the compressed sensing scheme can be accurately and dynamically estimated through a reformulation of the problem based on traffic demands. (2) We show that the problem formulation using a dynamic measurement matrix based on instantaneous traffic demands may be used instead of a stationary binary routing matrix which is more suitable to modern Software Defined Networks that are constantly evolving in terms of routing by inspection of its Eigen Spectrum using two real world datasets. (3) We also show that linking this compressed measurement matrix dynamically with the measured parameters can lead to acceptable estimation of Origin Destination (OD) Traffic flows with marginally poor results with other state-of-art schemes relying on fixed measurement matrices. (4) Furthermore, using this compressed reformulated problem, a new strategy for selection of vantage points for most efficient traffic matrix estimation is also presented through a secondary compression technique based on subset of link measurements. Experimental evaluation of proposed technique using real world datasets Abilene and GEANT shows that the technique is practical to be used in modern software defined networks. Further, the performance of the scheme is compared with recent state of the art techniques proposed in research literature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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