Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.23
no.3
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pp.211-236
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2019
This paper is devoted to the study and investigation of the Runge-Kutta discontinuous Galerkin method for a system of differential equations consisting of two hyperbolic conservation laws. The numerical coupling flux which is used at a given interface (x = 0) is the upwind flux. Moreover, in the linear case, we derive optimal convergence rates in the $L_2$-norm, showing an error estimate of order ${\mathcal{O}}(h^{k+1})$ in domains where the exact solution is smooth; here h is the mesh width and k is the degree of the (orthogonal Legendre) polynomial functions spanning the finite element subspace. The underlying temporal discretization scheme in time is the third-order total variation diminishing Runge-Kutta scheme. We justify the advantages of the Runge-Kutta discontinuous Galerkin method in a series of numerical examples.
Underwater communication (UWC) is widely used in coastal surveillance and early warning systems. Precise channel estimation is vital for efficient and reliable UWC. The sparse direct-adaptive filtering algorithms have become popular in UWC. Herein, we present an improved adaptive convex-combination method for the identification of sparse structures using a reweighted normalized leastmean-square (RNLMS) algorithm. Moreover, to make RNLMS algorithm independent of the reweighted l1-norm parameter, a modified sparsity-aware adaptive zero-attracting RNLMS (AZA-RNLMS) algorithm is introduced to ensure accurate modeling. In addition, we present a quantitative analysis of this algorithm to evaluate the convergence speed and accuracy. Furthermore, we derive an excess mean-square-error expression that proves that the AZA-RNLMS algorithm performs better for the harsh underwater channel. The measured data from the experimental channel of SPACE08 is used for simulation, and results are presented to verify the performance of the proposed algorithm. The simulation results confirm that the proposed algorithm for underwater channel estimation performs better than the earlier schemes.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.1
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pp.32-39
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2002
Vector quantization for image compression needs expensive encoding time to find the closest codeword to the input vector. This paper proposes a search algorithm for fast vector quantization encoding. Firstly, we derive a robust condition based on the efficient topological structure of the codebook to dramatically eliminate unnecessary matching operations from the search procedure. Then, we Propose a fast search algorithm using the elimination condition. Simulation results show that with little preprocessing and memory cost, the encoding time of the proposed algorithm is reduced significantly while the encoding quality remains the same with respect to the full search algorithm. It is also found that the Proposed algorithm outperforms the existing search algorithms.
The standard approach to signal resampling is to fit the original image to a continuous model and resample the function at a desired rate. We used the compact B-spline function as the continuous model which produces less oscillatory behavior than other tails functions. In the case of nonuniform resampling based on a B-spline model, the digital signal is fitted to a spline model, and then the fitted signal is resampled at a space varying rate determined by the transformation function. It is simple to implement but may suffer from artifacts due to data loss. The main purpose of this paper is the derivation of optimal nonuniform resampling algorithm. For the optimal nonuniform formulation, the resampled signal is represented by a combination of shift varying splines determined by the transformation function. This optimal nonuniform resampling algorithm can be verified from the experiments that It produces less errors.
Purpose : Patient motion during magnetic resonance (MR) imaging is one of the major problems due to its long scan time. Entropy based post-processing motion correction techniques have been shown to correct motion artifact effectively. One of main limitations of these techniques however is its long processing time. In this study, we propose several methods to reduce this long processing time effectively. Materials and Methods : To reduce the long processing time, we used the separability property of two dimensional Fourier transform (2-D FT). Also, a computationally light metric (sum of all image pixel intensity) was used instead of the entropy criterion. Finally, partial Fourier reconstruction, in particular the projection onto convex set (POCS) method, was combined thereby reducing the size of the data which should be processed and corrected. Results : Time savings of each proposed method are presented with different data size of brain images. In vivo data were processed using the proposed method and showed similar image quality. The total processing time was reduced to 15% in two dimensional images and 30% in the three dimensional images. Conclusion : The proposed methods can be useful in reducing image motion artifacts when only post-processing motion correction algorithms are available. The proposed methods can also be combined with parallel imaging technique to further reduce the processing times.
A new method to obtain explicit re-parameterization that preserves the curve degree and parametric domain is presented in this paper. The re-parameterization brings a curve very close to the arc length parameterization under $L_2$ norm but with less segmentation. The re-parameterization functions we used are $C^1$ continuous piecewise rational linear functions, which provide more flexibility and can be easily identified by solving a quadratic equation. Based on the outstanding performance of Mobius transformation on modifying pieces with monotonic parametric speed, we first create a partition of the original curve, in which the parametric speed of each segment is of monotonic variation. The values of new parameters corresponding to the subdivision points are specified a priori as the ratio of its cumulative arc length and its total arc length. $C^1$ continuity conditions are imposed to each segment, thus, with respect to the new parameters, the objective function is linear and admits a closed-form optimization. Illustrative examples are also given to assess the performance of our new method.
Schwerin, Dallas E.;Cavalline, Tara L.;Weggel, David C.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.3
no.1
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pp.28-34
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2013
Use of recycled aggregates in portland cement concrete (PCC) construction can offer benefits associated with both economy and sustainability. Testing performed to date indicates that recycled brick masonry aggregate (RBMA) can be used as a 100% replacement for conventional coarse aggregate in concrete that exhibits acceptable mechanical properties for use in structural and pavement elements, including satisfactory performance in some durability tests. Recycled brick masonry aggregate concrete (RBMAC) is currently not used in any type of construction in the United States. However, use of RBMAC could become a viable construction strategy as sustainable building practices become the norm. This paper explores the feasibility of use of RBMAC in several types of sustainable construction initiatives, based upon the findings of previous work with RBMAC that incorporates RBMA produced from construction and demolition waste from a case study site. A summary of material properties of RBMAC that will be useful to construction professionals are presented, along with a discussion of advantages and impediments to use. Several quality assurance and quality control techniques that could be incorporated into specifications are identified.
Many methods have been studied to estimate the time delay between incoming signals to two receivers. In the case of the method based on the channel estimation technique, the relative delay between the input signals of the two receivers is estimated as an impulse response of the channel between the two signals. In this case, the characteristic of the channel has sparsity. Most of the existing methods do not take advantage of the channel sparseness. In this paper, we propose a time delay estimation method using BPD (Basis Pursuit Denoising) optimization technique, which is one of the sparse signal optimization methods, in order to utilize the channel sparseness. Compared with the existing GCC (Generalized Cross Correlation) method, adaptive eigen decomposition method and RZA-LMS (Reweighted Zero-Attracting Least Mean Square), the proposed method shows that it can mitigate the threshold phenomenon even under a white Gaussian source, a colored signal source and oceanic mammal sound source.
In active sonar, time delay estimation is used to find the distance between the target and the sonar. Among the time delay estimation methods for active sonar, estimation in the frequency domain is widely used. When estimating in the frequency domain, the time delay can be thought of as a frequency estimator, so it can be used relatively easily. However, this method is prone to rapid increase in error due to noise. In this paper, we propose a new method which applies weighted dictionary and sparsity in order to reduce this error increase and we extend it to two receivers to propose an algorithm for estimating the time delay between two receivers. And the case of applying the proposed method and the case of not applying the proposed method including the conventional frequency domain algorithm and Generalized Cross Correlation-Phase transform (GCC-PHAT) in a white noise environment were compared with one another. And we show that the newly proposed method has a performance gain of about 15 dB to about 60 dB compared to other algorithms.
For $f{\in}L^2(B,d{\nu})$, ${\parallel}f{\parallel}_{BMO}=\widetilde{{\mid}f{\mid}^2}(z)-{\mid}{\tilde{f}}(z){\mid}^2$. For f continuous on B, ${\parallel}f{\parallel}_{BO}=sup\{w(f)(z):z{\in}B\}$ where $w(f)(z)=sup\{{\mid}f(z)-f(w){\mid}:{\beta}(z,w){\leq}1\}$. In this paper, we will show that if $f{\in}BMO$, then ${\parallel}f{\parallel}_{BO}{\leq}M{\parallel}f{\parallel}_{BMO}$. We will also show that if $f{\in}BO$, then ${\parallel}f{\parallel}_{BMO}{\leq}M{\parallel}f{\parallel}_{BO}^2$. A homomorphic function $f:B{\rightarrow}{\mathbb{C}}$ is called a Bloch function ($f{\in}{\mathcal{B}}$) if ${\parallel}f{\parallel}_{\mathcal{B}}=sup_{z{\in}B}\;Qf(z)$<${\infty}$. In this paper, we will show that if $f{\in}{\mathcal{B}}$, then ${\parallel}f{\parallel}_{BO}{\leq}{\parallel}f{\parallel}_{\mathcal{B}}$. We will also show that if $f{\in}BMO$ and f is holomorphic, then ${\parallel}f{\parallel}_{\mathcal{B}}^2{\leq}M{\parallel}f{\parallel}_{BMO}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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