This paper proposes an efficient global covariance-based principal component analysis (GCPCA) for speaker identification. Principal component analysis (PCA) is a feature extraction method which reduces the dimension of the feature vectors and the correlation among the feature vectors by projecting the original feature space into a small subspace through a transformation. However, it requires a larger amount of training data when performing PCA to find the eigenvalue and eigenvector matrix using the full covariance matrix by each speaker. The proposed method first calculates the global covariance matrix using training data of all speakers. It then finds the eigenvalue matrix and the corresponding eigenvector matrix from the global covariance matrix. Compared to conventional PCA and Gaussian mixture model (GMM) methods, the proposed method shows better performance while requiring less storage space and complexity in speaker identification.
We show how the minimization can be used to solve the quadratic matrix equation and then compare two different types of conjugate gradient method which are Polak and Ribi$\acute{e}$re version and Fletcher and Reeves version. Finally, some results of the global and local convergence are shown.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.34C
no.5
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pp.43-54
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1997
The objective of this paper is to present a controller-design method that can guarantee the global stability for nonlinear systems described by takagi-sugeno fuzzy models, and to apply the method to a typical nonlinear control problem. The presented method gives us a compensated fuzzy controller through the following major steps: First, if each local linear model of a given takagi-sugeno fuzzy system does not have the same input matrix, the method expands the system into the one with a method finds a takagi-sugeno fuzzy controller guaranteeing the global stability of the closed loop via solving relevant linear matrix inequalities. Compared to the conventional PDC (paralled distributed compensation) technique, the presented method has an advantage that trial-and-errors to check the global stability are not necessary. An illustrative simulation on the control of inverted pendulum is performed to demonstrate the applicability of the presented method, and its results show that a controller satisfying the global stability and robustness can be obtained by the method.
A unified numerical method for computing the quadrature weights, integration matrix, and differentiation matrix is newly developed in this study. For this purpose, a spline-like interpolation using piecewise continuous polynomials is converted into a global spline interpolation formula, with which the quadrature formulas can be derived from integration and differentiation of the transformed function in an exact manner. To prove the usefulness of the suggested approach, both the Lagrange and tension spline interpolations are represented in exactly the same form as global spline interpolation. The applicability of the proposed method on arbitrary nodes is illustrated using two different sets of nodes. A series of validations using three test functions is conducted to show the flexibility in selecting computational nodes with the present method.
This paper presents intelligent digital redesign method of global approach for hybrid state space fuzzy-model-based controllers. For effectiveness and stabilization of continuous-time uncertain nonlinear systems under discrete-time controller, Takagi-Sugeno(TS) fuzzy model is used to represent the complex system. And global approach design problems viewed as a convex optimization problem that we minimize the error of the norm bounds between nonlinearly interpolated lineal operators to be matched. Also, by using the bilinear and inverse bilinear approximation method, we analyzed nonlinear system's uncertain parts more precisely. When a sampling period is sufficiently small, the conversion of a continuous-time structured uncertain nonlinear system to an equivalent discrete-time system have proper reason. Sufficiently conditions for the global state-matching of the digitally controlled system are formulated in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Finally, a T-S fuzzy model for the chaotic Lorentz system is used as an example to guarantee the stability and effectiveness of the proposed method.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.25
no.11
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pp.1581-1593
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2001
An efficient variable-reordering method for finite element meshes is used and the effect of variable-reordering is investigated. For the element renumbering of unstructured meshes, Cuthill-McKee ordering is adopted. The newsy reordered global matrix has a much narrower bandwidth than the original one, making the ILU preconditioner perform bolter. The effect of variable reordering on the convergence behaviour of saddle point type matrix it studied, which results from P2/P1 element discretization of the Navier-Stokes equations. We also propose and test 'level(0) preconditioner'and 'level(2) ILU preconditioner', which are another versions of the existing 'level(1) ILU preconditioner', for the global matrix generated by P2/P1 finite element method of incompressible Navier-Stokes equations. We show that 'level(2) ILU preconditioner'performs much better than the others only with a little extra computations.
To the unconstrained programme of non-convex function, this article give a modified BFGS algorithm associated with the general line search model. The idea of the algorithm is to modify the approximate Hessian matrix for obtaining the descent direction and guaranteeing the efficacious of the new quasi-Newton iteration equation $B_{k+1}s_k=y^*_k,\;where\;y^*_k$ is the sum of $y_k\;and\;A_ks_k,\;and\;A_k$ is some matrix. The global convergence properties of the algorithm associating with the general form of line search is proved.
The antiferroelectric liquid crystal display (AFLCD) is unique display that can show the perfect moving image using the passive matrix driving scheme. We optimized the driving waveform and introduced the dual driving method. Also, by improving this driving method and using line inversion method, we realized AFLC display with high image quality, which has 160(RGB)${\times}$240, 32768colors, crosstalk free and flicker free. The contrast ratio is greater than 60:1, and the brightness is above 200cd/$m^2$.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.7
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pp.76-82
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2004
The solutions of neighboring optimal control are typically obtained using the sweep method or transition matrices. Due to the numerical integration, however, the gain matrix can become infinite as time go to final one in the transition matrices, and the Riccati solution can become infinite when the final time free. To overcome these disadvantages, this paper proposes the pseudospectral Legendre method which is to first discreteize the linear boundary value problem using the global orthogonal polynomial, then transforms into an algebraic equations. Because this method is not necessary to take any integration of transition matrix or Riccati equation, it can be usefully used in real-time operation. Finally, its performance is verified by the numerical example for the space vehicle's orbit transfer.
To the unconstrained programme of non-convex function, this article give a modified BFGS algorithm. The idea of the algorithm is to modify the approximate Hessian matrix for obtaining the descent direction and guaranteeing the efficacious of the quasi-Newton iteration pattern. We prove the global convergence properties of the algorithm associating with the general form of line search, and prove the quadratic convergence rate of the algorithm under some conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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