In this paper, we present the elimination of ECG artifact from the polysomnographic EEG and EOG. The idea of this method is that the ECG synchronized EEG segment is detected from ECG and regard samples of that segment a missing signal. After this, we used two interpolation methods to recover the missing segment. One is the Lagrange Polynomial Interpolation Method and the other is the Least Square Error AR Interpolation method. We tested those methods by applying to simulated signals. AR methods works well enough to reject the artifact about 10% of the main artifact level. We practically applied to real EEG and EOG signals. We also developed the algorithm to detect whether the artifact level is high or not. If the artifact level is high, then the interpolations are applied.
The tunnels built in recent years are equipped with traffic counters and pollution sensors (mostly, CO and Vl sensors). Utilizing these built-in sensors, it is possible to develop an algorithm to estimate the amount of pollutants exhausted from the each class of cars passing through the tunnel. These estimated data can be effectively utilized not only for ventilation control but also for designing ventilation facilities. The diffusion of pollutants in a tunnel can be described with one-dimensional diffusion-convection equation. This equation is approximated with interpolation functions and weighted residual method converting to adequate form for standard state estimate algorithms. With this converted equations, a least square optimization based algorithm is developed, whose outputs are the estimated amounts of pollutants emitted from each class of cars. In order to verify the feasibility of the developed algorithms, simulations are performed with the real data acquisitioned from the Tunnae tunnel located in Young-Dong highway in Korea.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권12호
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pp.5990-6008
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2019
Recognizing license plate from its traffic camera captured images is one of the most important aspects in many traffic management systems. Despite many sophisticated license plate recognition related algorithms available online, license plate recognition is still a hot research issue because license plates in each country all round the world lack of uniform format and their camera captured images are often affected by multiple adverse factors, such as low resolution, poor illumination effects, installation problem etc. A novel method is proposed in this paper to solve the inclination problem of license plates in their camera captured images through four parts: Firstly, special edge pixels of license plate are chosen to represent main information of license plates. Secondly, least square methods are used to compute the inclined angle of license plates. Then, coordinate rotation methods are used to rotate the license plate. At last, bilinear interpolation methods are used to improve the performance of license plate rotation. Several experimental results demonstrated that our proposed method can solve the inclination problem about license plate in visual aspect and can improve the recognition rate when used as the image preprocessing method.
In the present paper, in the context of the meshless interpolation of a moving least squares (MLS) type, a novel method which uses primary and secondary nodes in the domain and on the global boundary is introduced, in order to improve the accuracy of solution. The secondary nodes can be placed at any location where one needs to obtain a better resolution. The support domains for the shape functions in the MLS approximation are defined from the primary nodes, and the secondary nodes use the same support domains. The shape functions based on the MLS approximation, in an integration domain, have a single type of a rational function, which reduces the difficulty of numerical integration to evaluate the weak form. The present method is very useful in an adaptive calculation, because the secondary nodes can be easily added and moved without an additional mesh. Several numerical examples are presented to illustrate the effectiveness of the present method.
본 연구는 두 가지 주요 목적을 갖고 있다. 첫째는, 실험적 베리오그램을 작성하는데 필수적인 분리거리 허용한계를 얼마로 하느냐에 따라 변화되는 베리오그램 모델링에 기초를 둔 정규크리깅 보간법을 유한요소법에 적용이 가능한 가를 시험하는 것이다. 둘째는, 다항식모델, 가우스모델 및 구형모델의 선택에 따른 정확성을 조사하는 것이다. 이 목적을 위해 가우스 적분점에서 취득된 응력값 데이터로터 새로운 응력장을 예측하기 위해 가중-최소제곱법이 적용되었다. 여기서 가중치는 동일한 값을 사용하는 기존의 방식과 달리 응력값들의 보간을 위해 사용되는 실험적 및 이론적 베리오그램에 의해 결정된다. 제안된 접근방식의 타당성을 보이기 위해 2개의 수치예제를 테스트하였다. 이 논문에서 사용된 수치예제의 경우 25% 분리거리 허용한계를 사용한 가우스모델이 참고문헌의 이론 해들과 가장 잘 일치하는 것을 알 수 있었다.
지상파 DTV 표준인 DVB-T에 채택된 분산 파일럿은 블록 형태와 빗 형태의 파일럿 배치의 장점을 모두 가지며 전송 효율을 증가시킨다. 데이터 부반송파에 대한 채널 추정을 위해 파일럿 부반송파를 이용한 시간 및 주파수 영역 추정이 필요하다. MSE (mean square error) 관점에서 최적인 2D Wiener 추정기는 너무 복잡하여 실현성이 떨어진다. 본 논문에서는 가산 백색 가우스 잡음의 전력을 추정하여 이를 채널 추정치에서 제거하는 새로운 채널 추정 방식을 제안한다. 또한 모의 실험을 통해 제안된 방식이 페이딩 채널에서 2차원 선형 보간 방식보다 채널 추정 성능이 우수함을 보인다.
기존의 전통적인 회귀분석 기반 교정방법에 비해 높은 교정정밀도를 얻을 수 있는 5-hole pressure probe의 교정방안을 연구하였다. 이 새로운 교정기법은 교정시험으로부터 획득한 데이터와 곡선적합 결과간의 차이를 이용하여 산정한 단일 영역에 대한 오차보간 반응곡면을 사용한다. 끝단의 직경이 4.0 mm인 5-hole probe를 자체 제작하고, 레이놀즈수$4.11{\times}10^6$/m와 흐름각 ${\pm}48$에서 교정시험을 수행하였다. 최소자승 회귀분석모델과 단일영역 오차보간 모델을 적용하여 자료처리를 수행하고 이들 두 교정방안에 대한 비교평가와 분석을 수행하였으며, 아울러 교정 정밀도에 대한 평가도 수행하였다.
해양의 몇몇 정점에서 관측된 유속자료로부터 속도 유선함수를 최소자승 회귀분석법을 응용하여 산출하였다. 유선함수는 삼각함수의 합으로 표현되며 이들 함수의 상수들은 2차원 유속장의 비발산 부분을 최소화하여 구하였다. 위의 방법은 기존의 방법들이 요구하는 관측치의 보강이 필요치 않으며 관측 및 흐름장의 발산에 기인하는 오차를 계산할 수 있는 장점이 있다. 연안역의 복잡한 해안경계 문제를 쉽게 표현하기 위하여 연안을 경계로 하는 곡선직교좌표를 도입하여 유선함수를 구하였다. 텍사스-루이지아나 대륙붕 순환 및 수송 연구(LATEX)를 위하여 31개 정점에서 관측된 해류계자료를 이용 텍사스-루이지아나 대륙붕상의 속도유선함수를 성공적으로 산출하였다. 위의 해역에서 유선함수 산출오차는 비교적 적게 나타나 유선함수가 표층 유속장을 잘 나타냄을 알 수 있다.
본 논문에서는 불완전한 radar-cross-section(RCS) 데이터로부터 inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상 복원과 동시에 표적의 회전각도를 추정하기 위한 compressive sensing(CS) 기반의 레이더 신호 모델을 적용한 parametric sparse 복원 알고리즘을 제안하고자 한다. Sparse 복원 알고리즘으로는 iteratively-reweighted-least-square(IRLS) 기법을 이용하여 각도 방향(cross-range)에서 모르는 처프 비율(chirp rate)의 처프 성분을 포함하는 레이더 신호 모델과 결합한다. 그리고, particle swarm optimization(PSO) 최적화 알고리즘을 이용하여 표적의 회전각도와 연관된 파라미터들을 추출한다. 따라서, RCS 데이터 샘플에 데이터 손실이 발생하더라도 본 논문의 IRLS 기반 parametric sparse 복원 알고리즘에 따라 효율적으로 ISAR 영상을 복원할 수 있고, 동시에 표적의 회전각도를 추정할 수 있다. 또한, 불완전한 RCS 데이터 샘플에 대하여 영상의 엔트로피 관점에서 본 논문에서 제안한 방법의 성능과 전통적인 보간법의 성능을 서로 비교 관찰한다.
Temporal medical data is often collected during patient treatments that require personal analysis. Each observation recorded in the temporal medical data is associated with measurements and time treatments. A major problem in the analysis of temporal medical data are the missing values that are caused, for example, by patients dropping out of a study before completion. Therefore, the imputation of missing data is an important step during pre-processing and can provide useful information before the data is mined. For each patient and each variable, this imputation replaces the missing data with a value drawn from an estimated distribution of that variable. In this paper, we propose a new method, called Newton's finite divided difference polynomial interpolation with condition order degree, for dealing with missing values in temporal medical data related to obesity. We compared the new imputation method with three existing subspace estimation techniques, including the k-nearest neighbor, local least squares, and natural cubic spline approaches. The performance of each approach was then evaluated by using the normalized root mean square error and the statistically significant test results. The experimental results have demonstrated that the proposed method provides the best fit with the smallest error and is more accurate than the other methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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