이 논문에서는 MLP(Multilayer Perceptron)가 지닌 잡음 강건성에 대한 통계학적 분석을 하였다. 또한, MLP의 잡음 강건성을 향상시키기 위한 선형적 전처리 단계로써, ICA(independent component analysis)와 PCA(principle component analysis)를 고려하여, 이들이 지닌 잡음처리 효과를 분석한후, MLP와 접목시 나타나는 잡음 강건성의 향상 여부를 필기체 숫자 인식의 시뮬레이션으로 확인하였다.
PID controller is popular but have defect inversing following reference input and noise elimination. Therefor, this paper focus on reducing rise time and robustness against noise. The result that is simulated with feedforward method and sliding mode show that rise time decrease and robustness increase.
이 논문에서는 다층퍼셉트론(MLP:Multilayer Perceptron)에서 입력에 잡음이 섞인 경우 출력노드의 확률밀도 함수를 유도하고, 이의 적분으로 잡음에 의하여 패턴이 오인식될 확률을 유도하였다. 그리고, 이를 향상시키는 선형적 방법을 제안하였다. 즉, 독립성분분석(ICA: independent component analysis)과 주성분분석(PCA: principle component analysis)를 적용하여, 이들이 지닌 잡음 처리 효과를 SNR(Signal-to-Noise Ratio) 관점에서 분석하였다. 그리고 이들이 잡음을 처리한 후 MLP에 입력 시 나타나는 잡음 강건성을 필기체 숫자 인식의 시뮬레이션으로 확인하였다.
The sensorless scheme for Switched Reluctance Motor(SRM) dives must have the robustness and reliability because the noise and error are sensitive. These elements make electrically noisy environments due to the proximity of high current power circuits with small signal electronic circuits when SRM drives. Also the leakage inductances and finite coupling capacitances these can cause the noise on any low voltage current and voltage measurement. the error can occur because the current and voltage including the noise are used as the input of sensorless algorithm In this paper the high robustness and resistance of input noise are described and the fuzzy logic based rotor estimation algorithm is used to reduce the tolerance of input data.
내용기반 비디오 정합은 원본의 클립에서 특징(signature)을 구한 후 복사본의 특징과 비교하여 유사도를 측정한다. 특히 정확한 위치의 프레임을 정합하는 것은 매우 중요하며 원본과 복사본의 프레임율, 잡음, 해상도, 압축형식에 따라 정합 율이 달라질 수 있다. 비디오 특징 중 오디널(ordinal) 특징은 일반적으로 우수한 정합특징을 나타내고 있으나 비디오 특징의 구별 능력을 나타내는 유일성 실험(uniqueness test)과 잡음에 대한 내성을 나타내는 강건성 실험(robustness test)이 중요한 요소로 고려되지 않았다. Hua등은 유일성 실험에서 해상도, 압축형식 등을 고려하였지만 강건성 실험에서 영상에 잡음을 첨가하는 대신 압축 형식이 변환된 영상을 사용하였다. 본 논문에서는 오디널 특정의 유일성 분석과 함께 실질적인 잡음 모텔을 도입하여 오디널 특징의 강건성 실험 방법을 제안하고 성능을 분석하였다.
Boundary effect and the noise robustness are the two crucial aspects which affect the effectiveness of the damage localization based on the mode shape measurements. To overcome the boundary effect problem and enhance the noise robustness in damage detection, a simple damage localization method is proposed based on the Singular Value Decomposition (SVD) for the mode shape of composite plates. In the proposed method, the boundary effect problem is addressed by the decomposition and reconstruction of mode shape, and the noise robustness in enhanced by the noise filtering during the decomposition and reconstruction process. Numerical validations are performed on plate-like structures for various damage and boundary scenarios. Validations show that the proposed method is accurate and effective in the damage detection for the two-dimensional structures.
In a real environment, sound recordings are commonly distorted by channel and background noise, and the performance of audio identification is mainly degraded by them. Recently, Philips introduced a robust and efficient audio fingerprinting scheme applying a differential (high-pass filtering) to the frequency-time sequence of the perceptual filter-bank energies. In practice, however, the robustness of the audio fingerprinting scheme is still important in a real environment. In this letter, we introduce alternatives to the frequency-temporal filtering combination for an extension method of Philips' audio fingerprinting scheme to achieve robustness to channel and background noise under the conditions of a real situation. Our experimental results show that the proposed filtering combination improves noise robustness in audio identification.
In this paper, the robustness property of 2nd-order iterative learning control(ILC) method for a class of linear and nonlinear discrete-time dynamic systems is studied. 2nd-order ILC method has the PD-type learning algorithm based on both time-domain performance and iteration-domain performance. It is proved that the 2nd-order ILC method has robustness in the presence of state disturbances, measurement noise and initial state error. In the absence of state disturbances, measurement noise and initialization error, the convergence of the 2nd-order ILC algorithm is guaranteed. A numerical example is given to show the robustness and convergence property according to the learning parameters.
본 논문에서는 GaAs 기반 저잡음 증폭기가 사용되고 있는 레이더 수신기의 잡음지수를 낮추고, 저잡음 증폭기의 강인성(robustness)을 위하여 GaN HEMT 기반의 저잡음 증폭기를 설계하고 측정하였다. GaAs 기반의 저잡음 증폭기를 사용하는 레이더 수신기의 경우, 맨 앞단에 저잡음 증폭기를 보호하기 위한 리미터(limiter)가 필요하고, 이는 레이더 수신기 전체 잡음지수를 나빠지게 한다. 본 연구에서 측정한 GaN 기반 저잡음 증폭기의 잡음지수는 2 dB 이하로 측정되었다. 상용화된 GaAs 기반 저잡음 증폭기의 경우, 최대 입력 전력은 약 30 dBm인 반면 본 연구에서는 입력 전력이 43 dBm일 때 소자가 번아웃(burn-out)되었고, 전류 제한 모드로 동작시킬 경우 45.4 dBm에서도 강인성이 보장되었다.
In this paper, the robustness of the artificial neural networks to noise is demonstrated with a multilayer perceptron, and the reason of robustness is due to the statistical orthogonality among hidden nodes and its hierarchical information extraction capability. Also, the misclassification probability of a well-trained multilayer perceptron is derived without any linear approximations when the inputs are contaminated with random noises. The misclassification probability for a noisy pattern is shown to be a function of the input pattern, noise variances, the weight matrices, and the nonlinear transformations. The result is verified with a handwritten digit recognition problem, which shows better result than that using linear approximations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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