Purpose: The purpose of this study was to investigate the computer input frequency of blood glucose self testing in type2 diabetic patients, for three months. Method: 39 participants were recruited from the endocrinology outpatient department of a tertiary care hospital in an urban city. The computer input frequencies were measured by patients' log in and input of http://www.biodang.com. Glycosylated haemoglobin was determined by a high performance liquid chromatography technique and fasting blood glucose was analyzed by the glucose oxidase method. Diabetes knowledge was measured by a 19 item diabetes knowledge test. Results: The computer input frequency of before breakfast blood glucose was 33.5 for three months. The total blood glucose input frequency tended to be lower in female, aged patients, middle school graduates, those who have no spouse and job, those who have no insulin treatment, obese subjects, and hyperglycemia patients, than in their counterparts. The diabetic knowledge was positively correlated with the computer input frequency of blood glucose self testing. Conclusion: An educational program should be developed to increase the computer input frequency of blood glucose self testing in type2 diabetic patients.
A dynamic anti-windup method for state delayed control systems with input saturation is considered. Under the assumption that a linear controller has been designed for a state delayed control system based on the existing design technique which shows desirable nominal performance, an additional compensator is incorporated to provide a graceful performance degradation despite of input saturation. By regarding the difference of the controller states in the absence and presence of input saturation as an objective function, the dynamic compensator which minimizes it is determined explicitly. The proposed dynamic compensator is the closed form of plant and controller parameters. The proposed method not only provides graceful performance degradation, but it also guarantees the total stability of resulting systems. An illustrative example is provided to show the effectiveness of the proposed method.
Recently Neural Network techniques have widely used in adaptive and learning control schemes for production systems. However, generally it costs a lot of time for learning in the case applied in control system. Furthermore, the physical meaning of neural networks constructed as a result is not obvious. And this method has been used as a learning algorithm to estimate the parameter of a neural network used for identification of the process dynamics of s signal input and signal output system and it was shown that this method offered superior capability over the conventional back propagation algorithm. This controller is designed by using three-layered neural networks. The effectiveness of the proposed Neural Network-based control scheme is investigated through an application for a production control system. This control method can enable a plant to operate smoothy and obviously as the plant condition varies with any unexpected accident. This paper goal estimate input signal about controller using neural networks.
Input shaping technique has been used as a simple method of controlling vibration. With the conventional methods previously proposed by several authors, the frequency range that shows a good performance is restricted. When the designed frequency being different from the natural frequency of a system, the performance of control degrades remarkably. This paper introduced a new technique that uses digital IIR filter to control vibration. This technique has robustness for changing of parameter. In order to prove this we applied input shaping method to 2 axial overhead crane.
Recently Neural Network techniques have widely used in adaptive and learning control schemes for production systems. However, generally it costs a lot of time for learning in the case applied in control system. Furthermore, the physical meaning of neural networks constructed as a result is not obvious. And this method has been used as a learning algorithm to estimate the parameter of a neural network used for identification of the process dynamics of s signal input and signal output system and it was shown that this method offered superior capability over the conventional back propagation algorithm. This controller is designed by using three-layered neural networks. The effectiveness of the proposed Neural Network-based control scheme is investigated through an application for a production control system. This control method can enable a plant to operate smoothy and obviously as the plant condition varies with any unexpected accident. This paper goal estimate input signal about controller using neural networks.
On the controller switching time, even though on-line/off-line controller outputs are the same, a problem which deteriorates the performance of bumpless transfer can happen in case that any discrepancy between the two controller inputs is transferred directly to the controller output. In this paper, we analyze the cause of that phenomenon in existing research results and propose a new method which improves that problem. In order to solve this problem, the off-line controller is augmented to an anti-windup structure and an improved bumpless transfer method is derived by using the changed input of the off-line controller instead of the plant input. We exemplify the performance of the proposed method by comparing with the performance of the existing method via numerical examples.
In this paper, we propose an algorithm to automatically detect gait's joints. The proposed method classifies gait's types into front gait and flank gait so as to automatically detect gait's joints. And then according to classified types, the proposed applies joint extracting algorithm to input images. Firstly, we split input images into foreground image using difference images of Hue and gray-scale image of input and background one and extract gait's object. The proposed method classifies gaits into front gait and flank gait using ratio of Face's width to torso's width. Then classified gait's type, joints are detected 10 at front gait and detected 7~8 at flank gait. The proposed method is applied to the camera's input and the result shows that the proposed method automatically extracts joints.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제4권1호
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pp.23-29
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2004
In this paper we analyze convergence constraints and time constant of IT-LMS algorithm and derive a method of making it's time constant independent of signal power by using input variance estimation. The method for estimating the input variance is to use a single-pole low-pass filter(LPF) with common smoothing parameter value, θ. The estimator is with narrow bandwidth for large θ but with wide bandwidth for small θ. This small θ gives long term average estimation(low frequency) of the fluctuating input variance well as short term variations (high frequency) of the input power. In our simulations of multipath communication channel equalization environments, the method with large θ has shown not as much improved convergence speed as the speed of the original IT-LMS algorithm. The proposed method with small θ=0.01 reach its minimum MSE in 100 samples whereas the IT-LMS converges in 200 samples. This shows the proposed, tap-power normalized IT-LMS algorithm can be applied more effectively to digital wireless communication systems.
This paper is a study on model method for estimating system inputs from vibration responses, which is one of indirect input identification methods in frequency domain. The method has advantages over direct inverse method especially when points of operational inputs are inaccessible so that artificial excitation forces cannot be applied to obtain frequency response functions of the complete system. Procedures of extended modal model method are proposed and checked by numerical experiment. Mechanisms of error propagation, i.e., how errors in modal parameters such as poles nad mode shape vectors affect estimation of the input forces, are illustrated. Then, in order to counteract the error propagation, discrete modal filter approach is taken in this paper to compute the inversion of modal matrix in which the most serious errors seem to be generated. Further, a Reduced form of Modified Reciprocal Modal Vector(RMRMV) is proposed for estimating multiple inputs. It is shown to have smaller orthogonality error than MRMV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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