This study estimated surface temperature by using split-window technique and NOAA/AVHRR data was used. For surface monitoring, cloud masking procedure was carried out using threshold algorithm. The daily maximum air temperature is estimated by multiple regression method using independent variables such as satellite-derived surface temperature, EDD, and latitude. When the EDD data added, the highest correlation shown. This indicates that EDD data is the necessary element for estimation of the daily maximum air temperature. We derived correlation and experience equation by three approaching method to estimate daily maximum air temperature. 1) non-considering landcover method as season, 2) considering landcover method as season, and 3) just method as landcover. The last approaching method shows the highest correlation. So cross-validation procedure was used in third method for validation of the estimated value. For all landcover type 5, the results using the cross-validation procedure show reasonable agreement with measured values(slope=0.97, intercept=-0.30, R$^2$=0.84, RMSE=4.24$^{\circ}C$). Also, for all landcover type 7, the results using the cross-validation procedure show reasonable agreement with measured values(slope=0.993, Intercept=0.062, R$^2$=0.84, RMSE=4.43$^{\circ}C$).
The surface velocities were estimated by the Maximum Cross Correlation(MCC) method and an inverse method from AVHRR/SST. In the results of MCC, discontinuous flow fields were estimated in the case that cross correlation coefficient was above 0.5 but these flow pattern disappeared when cross correlation coefficient was above 0.9. This estimation was conspicuous near SST patterns of eddies. In the results of inverse method, flow field was continuous and eddy motion was estimated definitely but the velocity was overstimated in compared with MCC result over the area of small temperature gradient. This result may be due to temperature error included in SST calculated and spatial variation of heat flux.
Two-dimensional (2D) correlation method, which generates the synchronous and the asynchronous 2D spectrum by complex cross correlation of the Fourier transformed spectra, is an analysis method for the changes of the sample spectrum induced by vari ous perturbations. In the present work, the 2D electronic correlation spectra have been simulated for the cases where the sample spectrum composed of two gaussian bands changes linearly. When only the band amplitudes of the sample spectrum change, the synchronous spectrum shows strong peaks at the band centers of the sample spectrum, but the asynchronous spectrum does not make peaks. When the sample spectrum shifts without changing intensity and width, the synchronous spectrum shows peaks around the initial and final positions of the band maximum and the asynchronous spectrum shows long peaks spanning the shifting range. The band width change produces the complex 2D correlation spectra. When the sample spectrum shifts with band broadening, the width change by 50% of full width at half maximum (FWHM) does not give so large an effect on the correlation spectrum as the spectral shift by one half of FWHM of the sample spectrum.
The conventional fault location algorithms based on the travelling waves have an inherent problem. In cases of the close-up faults occurring near the relaying point and of the faults having zero degree inception angle of voltage signals, the conventional algorithms can not estimate an accurate fault distance. It is because the shapes of travelling waves are near sinusoidal in those cases. A new method solving this problem is presented in this paper. An FIR(Finite Impulse response) filter which makes high frequency components prominent and makes the power frequency component and dc-offset attenuated is used. With this method, the cross-correlation peak is to be very clear when a close-up fault or a fault having near zero-degree inception angle occurs. The cross-correlation peaks can be clearly distinguished and accurate fault location is practically possible consequently. A series of simulation studies using EMTP(Electromagnetic Transients Program) show that the proposed algorithm can calculate an accurate fault distance having maximum 2% or less error.
Estimation of the evoked potential using the iterated bispectrum and cross-correlation (IBC) has been tried for both simulation and real clinical data. Conventional time average (TA) method suffers from synchronization error when the latency time of the evoked potential is random, which results in poor SNR distortion in the estimation of EP waveform. Instead of EP signal average in time domain, bispectrum is used which is insensitive to time delay. The EP signal is recovered by the inverse transform of the Fourier amplitude and phase obtained from the bispectrum. The distribution of the latency time is calculated using cross-correlation between EP signal estimated by the bispectrum and the acquired signal. For the simulation. EEG noise was added to the known EP signal and the EP signal was estimated by both the conventional technique and bispectrum technique. The proposed bispectrum technique estimates EP signal more accurately than the conventional technique with respect to the maximum amplitude of a signal, full width at half maximum(FWHM). signal-to-noise-ratio, and the position of maximum peak. When applied to the real visual evoked potential(VEP) signal. bispectrum technique was able to estimate EP signal more distinctively. The distribution of the latency time may play an important role in medical diagonosis.
해양현상을 이해하기 위한 관측분야의 노력 중에서 해류 정보의 생산은 가장 어려운 작업 중의 하나이다. 이를 극복하기 위한 대안으로서 연속 화상 자료로부터 해류벡터를 추정하려는 많은 연구들이 진행 되고 있다. 본 연구에서는 한반도 주변의 SeaWiFS (Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor) chlorophyll-a 해색 자료와 AVHRR/SST 를 이용하여 연속 화상 사이의 유사한 형태를 추적하는 최대상 관계수법을 사용한 표층 유속 벡터의 추정을 시도하였다. 한국의 남해역에서 적용한 유속 벡터 결과는 해면 고도계를 이용한 지형류, ADCP 관측 결과와 비교하여 유속은 약 15% 정도 작고, 유향은 약 $36^{\circ}$의 차이로 근접하여 기존 연구 결과에 비해 양호하게 나타났다. 이는 향후 GOCI 자료의 응용적 측면에서 매우 고무적이다.
본 논문에서는 레이다 신호를 위한 새로운 클래스간 분리도 측정 방법을 제시한다. 제안된 방법에서는 표적과 레이다 간의 상대적 각도 차이의 따른 레이다 신호의 민감도를 감소시키기 위해 RCS(radar cross section)의 경우 두 신호의 상관계수(correlation coefficient)를 구하고, 1차원 신호의 경우(i.e., high resolution range profile(HRRP)) 선형이동을 하며 상관계수를 구한다. 2차원 레이다 신호(i.e., inverse synthetic aperture radar(ISAR))의 경우 두 레이다 신호를 회전하면서 상관계수를 계산한다. 그런 다음, 두 레이다 신호가 가장 잘 배열되었을 경우의 최대 상관계수를 구하고, 이를 이용해 새로운 형태의 상관 기반 분리 행렬을 구성한다. 상관 기반 분리 행렬의 누적분포함수를 구하여 상위 확률에 응답하는 값을 구하였고, 그 값은 레이다 신호의 분리 능력을 정확하게 나타낸다. 제안한 방법을 이용한 실험 결과, 표적 분리 능력을 정확하게 추정할 수 있었다.
본 논문에서는 1976년부터 2015년까지 40년 간, 59개 지역 기온 시계열을 대상으로 degrended cross-correlation analysis(DCCA) 방법을 이용한 상관 계수를 도출하였다. 4년 단위의 평균기온, 최고기온, 최저기온 시계열을 분석하여 상관계수 값이 0.9 이상이면 단위 기간 동안 두 지역의 온도 상관성이 존재하는 것으로 판단하고, 두 지역 간의 연결선을 만드는 방식으로 네트워크를 구축하였다. 이후 네트워크 이론을 바탕으로 평균 경로 길이, 결집 계수, 유사성, 모듈성 등의 값들을 도출하였다. 그 결과, 기온 네트워크는 좁은 세상 성질을 만족하고, 유사성과 모듈성이 높은 네트워크임을 알 수 있었다.
In this paper, we propose a maximum-likelihood estimation(MLE) method to obtain the location and the amplitude of the pulses in MPE( multi-pulse excitation)-LPC speech synthesis using multi-pulses as excitation source. This MLE method computes the value maximizing the likelihood function with respect to unknown parameters(amplitude and position of the pulses) for the observed data sequence. Thus in the case of overlapped pulses, the method is equivalent to Ozawa's crosscorrelation method, resulting in equal amount of computation and sound quality with the cross-correlation method. We show by computer simulation: the multi-pulses obtained by MLE method are(1) pseudo-periodic in pitch in the case of voicde sound, (2) the pulses are random for unvoiced sound, (3) the pulses change from random to periodic in the interval where the original speech signal changes from unvoiced to voiced. Short time power specta of original speech and syunthesized speech obtained by using multi-pulses as excitation source are quite similar to each other at the formants.
3D computer vision에서 일치성 문제를 해결하기 위한 많은 논문이 epipolar line이 수평하다는 가정을 사용한다. 그러나 실제로 그러한 상황을 만들기에는 어려운 점이 있다. 본 논문은 epipolar line이 수평하지 않은 상태에서 적용할 수 있으며 line matching에 근거를 둔 binocular-stereo matching 알고리듬을 제안한다. 본 논문의 방법은 주어진 line segment 의 끝점에서의 epipolar line 들과 그점에서 maximum disparity에 의해서 결정되어지는 line searching window를 사용한다. 정합시에는 line segment들의 방향과 edge의 세기, cross-correlation들을 사용하였으며. 실험에 의해서 일치성 문제를 해결하기 위한 유용한 방법임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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