Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.3
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pp.233-242
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2002
A kinematic modeling method is proposed which models the sliding and skidding at the wheels as pseudo joints and utilizes those pseudo joint variables as augmented variables. Kinematic models of various type of wheels are derived based on this modeling method. Then, the transfer method of augmented generalized coordinates is applied to obtain inverse and forward kinematic models of mobile robots. The kinematic models of five different types of planar mobile robots are derided to show the effectiveness of the proposed modeling method.
Two types of regularization method (singular system and HMP approaches) for generating depth-concentration profiles from angle-resolved XPS data were evaluated. Both approaches showed qualitatively similar results although they employed different numerical algorithms. The application of the regularization method to simulated data demonstrates its excellent utility for the complex depth profile system. It includes the stable restoration of the depth-concentration profiles from the data with considerable random error and the self choice of smoothing parameter that is imperative for the successful application of the regularization method. The self choice of smoothing parameter is based on generalized cross-validation method which lets the data themselves choose the optimal value of the parameter.
Let ${\pi}:E{\rightarrow}B$ be a Serre fibration with fibre F. We prove that if the inclusion map $i:F{\rightarrow}E$ has a left homotopy inverse r and ${\pi}:E{\rightarrow}B$ admits a cross section ${\rho}:B{\rightarrow}E$, then $G_n(E,F){\cong}{\pi}_n(B){\oplus}G_n(F)$. This is a generalization of the case of trivial fibration which has been proved by Lee and Woo in [8]. Using this result, we will prove that ${\pi}_n(X^A){\cong}{\pi}_n(X){\oplus}G_n(F)$ for the function space $X^A$ from a space A to a weak $H_*$-space X where the evaluation map ${\omega}:X^A{\rightarrow}X$ is regarded as a fibration.
We introduce a new type of fractional derivative, which we call as the right local general truncated M-fractional derivative for α-differentiable functions that generalizes the fractional derivative type introduced by Anastassiou. This newly defined operator generalizes the standard properties and results of the integer order calculus viz. the Rolle's theorem, the mean value theorem and its extension, inverse property, the fundamental theorem of calculus and the theorem of integration by parts. Then we represent a relation of the newly defined fractional derivative with known fractional derivative and in context with this derivative a physical problem, Kirchoff's voltage law, is generalized. Also, the importance of this newly defined operator with respect to the flexibility in the parametric values is described via the comparison of the solutions in the graphs using MATLAB software.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.9
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pp.21-29
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2024
Precoding of the orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) with Walsh Hadamard transform (WHT) is known in the literature. Instead of performing WHT precoding and inverse discrete Fourier transform separately, a product of two matrix can yield a new matrix that can be applied with lower complexity. This resultant transform, T-transform, results in T-OFDM. This paper extends the limited existing work on T-OFDM significantly by presenting detailed account of its computational complexity, a lower complexity receiver design, an expression for PAPR and its cumulative distribution function (cdf), sensitivity of T-OFDM to timing synchronization errors, and novel analytical expressions signal to noise ratio (SNR) for multiple equalization techniques. Simulation results are presented to show significant improvements in PAPR performance, as well improvement in bit error rate (BER) in Rayleigh fading channel. This paper is Part II of a three-paper series on alternative transforms and many of the concepts and result refer to and stem from results in generalized multicarrier communication (GMC) system presented in Part I of this series.
For any map $v:X{\rightarrow}Y$, the generalized Gottlieb set $G({\Sigma}A;X,v,Y)$ with respect to v is a subgroup of $[{\Sigma}A,Y]$. If $v:X{\rightarrow}Y$ has a left homotopy inverse $u:X{\rightarrow}Y$, then for any $f{\in}G({\Sigma}A;X,v,Y)$, $g{\in}G({\Sigma}A;X,u,Y)$, the function spaces $L({\Sigma}A,X;uf)$ and $L({\Sigma}A,X;g)$ have the same homotopy type.
Nonlinear ill-posed problems arise in many application including parameter estimation and inverse scattering. We introduce a least squares regularization method to solve nonlinear ill-posed problems with constraints robustly and efficiently. The regularization method uses Trust-Region approach to handle the constraints on variables. The Generalized Cross Validation is used to choose the regularization parameter in computational tests. Numerical results are given to exhibit faster convergence of the method over other methods.
A class of standard optimization techniques to estimate the stationary transition probabilities among states is discussed. With the use of aggregate time series data on employed labor in industrial sectors, the alternative restricted estimates including minimum absolute deviation, unweighted, weighted, generalized inverse, minimum chi-square and maximum likelihood are evaluated and compared. Analytic and numerical results are shown favorably with the viewpoint of the validity and predictive potentiality of model.
An m${\times}$n Boolean matrix A is called regular if there exists an n${\times}$m Boolean matrix X such that AXA = A. We have characterizations of Boolean regular matrices. We also determine the linear operators that strongly preserve Boolean regular matrices.
We provide a new semilocal convergence analysis of the Gauss-Newton method (GNM) for solving nonlinear equation in the Euclidean space. Using our new idea of recurrent functions, and a combination of center-Lipschitz, Lipschitz conditions, we provide under the same or weaker hypotheses than before [7]-[13], a tighter convergence analysis. The results can be extented in case outer or generalized inverses are used. Numerical examples are also provided to show that our results apply, where others fail [7]-[13].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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