Wang, Yangding;Xu, Shen;Huang, Hai;Guo, Yiping;Jin, Hai
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제13권6호
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pp.2344-2353
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2018
A coupled recursive total least squares (CRTLS) algorithm is proposed for parameter estimation of permanent magnet synchronous machines (PMSMs). TLS considers the errors of both input variables and output ones, and thus achieves more accurate estimates than standard least squares method does. The proposed algorithm consists of two recursive total least squares (RTLS) algorithms for the d-axis subsystem and q-axis subsystem respectively. The incremental singular value decomposition (SVD) for the RTLS obtained by an approximate calculation with less computation. The performance of the CRTLS is demonstrated by simulation and experimental results.
In multibody dynamics, differential and algebraic equations which can satisfy both equation of motion and kinematic constraint equation should be solved. To solve this equation, coordinate partitioning method and constraint stabilization method are commonly used. The coordinate partitioning method divides the coordinate into independent and dependent coordinates. The most typical coordinate partitioning method arc LU decomposition, QR decomposition, projection method and SVD(sigular value decomposition).The objective of this research is to find a efficient coordinate partitioning method in flexible multibody systems and a hybrid decomposition algorithm which employs both LU and projection methods is proposed. The accuracy of the solution algorithm is checked with a slider-crank mechanism.
A mode-singular-value-decomposition (SVD) maximum likelihood (ML) estimation procedure is proposed for the source localization problem under an additive measurement error model. In a practical situation, the noise variance is usually unknown. In this paper, we propose an algorithm that does not require the noise covariance matrix as a priori knowledge. In the proposed method, the weight is derived by the inverse of the noise magnitude square in the ML criterion. The performance of the proposed method outperforms that of the existing methods and approximates the Taylor-series ML and Cram$\acute{e}$r-Rao lower bound.
The guideline of selecting the number of snapshot dataset, $N_s$ in proper orthogonal decomposition(POD) was presented via the analysis of Eigen values based on the singular value decomposition(SVD). In POD, snapshot datasets from the solutions of Euler or Navier-Stokes equations are utilized to SVD and a reduced order model(ROM) is constructed as the combination of Eigen vectors. The ROM is subsequently applied to reconstruct the flowfield data with new set of flow conditions, thereby enhancing the computational efficiency. The overall computational efficiency and accuracy of POD is dependent on the number of snapshot dataset; however, there is no reliable guideline of determining $N_s$. In order to resolve this problem, the order of maximum to minimum Eigen value ratio, O(R) from SVD was analyzed and presented for the decision of $N_s$; in case of steady flow, $N_s$ should be determined to make O(R) be $10^9$. For unsteady flow, $N_s$ should be increased to make O(R) be $10^{11\sim12}$. This strategy of selecting the snapshot dataset was applied to two dimensional NACA0012 airfoil and vortex flow problems including steady and unsteady cases and the numerical accuracies according to $N_s$ and O(R) were discussed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권5호
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pp.1807-1824
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2015
As the technologies advance, mobile peer-to-peer (MP2P) networks or systems become one of the major ways to share resources and information. On such a system, the information retrieval (IR), including the development of scalable infrastructures for indexing, becomes more complicated due to a huge increase on the amount of information and rapid information change. To keep the systems on MP2P networks more reliable and consistent, the index structures need to be updated frequently. For a semantic IR system, the index structure is even more complicated than a classic IR system and generally has higher update cost. The most well-known indexing technique used in semantic IR systems is Latent Semantic Indexing (LSI), of which the index structure is generated by singular value decomposition (SVD). Although LSI performs well, updating the index structure is not easy and time consuming. In an MP2P environment, which is fully distributed and dynamic, the update becomes more challenging. In this work, we consider how to update the sematic index generated by LSI and keep the index consistent in the whole MP2P network. The proposed Concept Space Update (CSU) protocol, based on distributed 2-Phase locking strategy, can effectively achieve the objectives in terms of two measurements: coverage speed and update cost. Using the proposed effective synchronization mechanism with the efficient updates on the SVD, re-computing the whole index on the P2P overlay can be avoided and the consistency can be achieved. Simulated experiments are also performed to validate our analysis on the proposed CSU protocol. The experimental results indicate that CSU is effective on updating the concept space with LSI/SVD index structure in MP2P semantic IR systems.
산모의 흉부와 복부로부터 측정된 다채널 심전도에서 태아 심전도를 추출하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 산모의 복부 심전도로부터 태아 심전도를 추출하기 위하여, 시간 영역에서 특이값 분해를 근간으로한 방법이 일반적으로 사용되었다. 그러나 이 방법은 산모와 태아의 심전도 벡터 방향이 서로 직교해야 하는 가정과 많은 연산량을 요구하는 단점이 있다. 제안한 알고리듬은 이산연현변환 영역에서 특이값 분해를 이용하여 이러한 단점을 극복한다. 적은 연산량으로 특이값 분해를 하기 위하여 이산여현변환 계수의 특성과 태아 심전도의 주파수 특성에 기초하여 고주파 수 성분에 해당하는 이산여현변환 계수를 제거하였다. 또한 산모와 태아의 심전도 벡터 방향에 의한 영향을 덜 받으면서 순수한 태아 심전도를 추출하기 위하여, 산모 복부 심전도에서 산모 심전도가 억압된 새로운 세 개의 채널을 만들고 이들을 다채널 심전도에 추가하였다. 모의 신호와 실제 신호를 이용하여 기존의 시간 영역에서 특이값 분해를 근간으로한 방법과 제안한 알고리듬의 성능을 비교하였다. 제안한 알고리듬은 기존 방법보다 적은 연산량으로 순수한 태아 심전도를 얻을 수 있음을 실험적으로 확인되었다.
코로나로 인해 건강관리에 대한 관심이 증가하고 있는 요즘, 여러 사람이 함께 이용하는 헬스장이나 공용시설을 이용하는데 어려움이 늘어남에 따라 홈 트레이닝을 하는 이들이 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 홈 트레이닝 사용자들에게 좀 더 정확하고 의미 있는 운동 추천을 제공하기 위해 개인 성향 정보를 활용한 개인화된 운동 추천 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 식습관 정보, 육체적 조건 등 개인을 나타낼 수 있는 개인 성향 정보를 사용해 k-최근접 이웃 알고리즘으로 데이터를 비만의 기준에 따라 분류하였다. 또한, 운동 데이터 셋을 운동의 레벨에 따라 등급을 구별하였으며 각 데이터 셋의 이웃 정보를 바탕으로 모델 기반 협업 필터링 방법 중 차원 축소모델인 특이값 분해 알고리즘(SVD)을 통해 사용자들에게 개인화된 운동 추천을 제공한다. 따라서 메모리 기반 협업 필터링 추천 기법의 데이터 희소성과 확장성의 문제를 해결할 수 있고, 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 정확도와 성능을 검증한다.
Kim, Dae-Sung;Lee, Hye-Kyoung;Won, Young-Do;Kim, Dai-Gyoung;Lee, Young-Woo;Won, Ho-Shik
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제24권7호
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pp.967-970
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2003
A new modified singular value decomposition method, piecewise polynomial truncated SVD (PPTSVD), which was originally developed to identify discontinuity of the earth's radial density function, has been used for large solvent peak suppression and noise elimination in nuclear magnetic resonance (NMR) signal processing. PPTSVD consists of two algorithms of truncated SVD (TSVD) and L₁ problems. In TSVD, some unwanted large solvent peaks and noise are suppressed with a certain soft threshold value, whereas signal and noise in raw data are resolved and eliminated in L₁ problems. These two algorithms were systematically programmed to produce high quality of NMR spectra, including a better solvent peak suppression with good spectral line shapes and better noise suppression with a higher signal to noise ratio value up to 27% spectral enhancement, which is applicable to multidimensional NMR data processing.
육상 탄성파 탐사자료에서 쉽게 관찰되는 그라운드 롤은 표면파의 일종으로 대표적인 일관성 잡음이다. 반사파 자료처리 과정에서 그라운드 롤은 잡음에 해당하기 때문에 제거하게 되는데, 반사 신호와 중첩되는 경우 반사파 신호음이 손상되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 반사 신호음 손실을 줄이면서 그라운드 롤을 효과적으로 억제할 수 있는 방법을 찾기 위해 카루넨-루베 변환을 중심으로 살펴보고 그 결과를 분석하였다. 균질 탄성매질에서 구한 인공자료 수치 모형 실험에서 그라운드 롤이 뚜렷하게 감소된 것을 확인할 수 있으나 현장자료 적용실험에서는 띠통과 필터링 결과와 큰 차이점을 발견할 수 없었다. 이러한 현상은 현장자료에서 여러 주파수 대역을 포함하고 있는 그라운드 롤에 대해 선형 수평정렬 모음(Linear moveout gather)을 계산하기 어렵기 때문으로 여길 수 있다. 이에 비해서 특이값 분해 필터링 결과는 그라운드 롤이 상당부분 감소되었음을 확인할 수 있었다. 특이값 분해 필터링은 반사파를 중심으로 정규 수평정렬 모음(Normal moveout gather)을 계산하기가 쉬워 카루넨-루베 변환 필터링 보다 그라운드 롤 억제효과가 큰 것으로 여겨진다.
본 논문에서는 무선 시스템에서 목표물 도래방향 추정에 대한 다중 빔에 대해서 연구한다. 빔 조향 방법은 고각 방향의 빔 조향 방식 또는 빔 형성 방식, 스택 빔 조향, 주파수 조향, 위상 조향 및 디지털 빔 형성 등으로 구분 된다. 제안된 알고리즘은 효과적인 빔 조향을 하기위해서 위상과 크기를 보정하는 안테나 가중치 오차 보정기법과 특이 행렬을 결합한 방법이다. 본 논문에서는 빔 조향 추정 알고리즘을 제안하여 디지털 빔 형성 레이더에 빔조향 방식을 적용하여 목표물을 추정하였다. 모의실험을 통해서 본 연구에서 제안된 알고리즘의 성능을 기존 알고리즘과 비교 분석하였다. 목표물 도래방향 추정에서 본 연구에서 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 도래방향 추정 능력이 향상된 것을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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