A noise suppression algorithm is proposed for nonstationary noisy environments. The proposed algorithm is different from the conventional approaches such as the spectral subtraction algorithm and the minimum statistics noise estimation algorithm in that it classifies speech and noise signals in time-frequency bins. It calculates the ratio of the variance of the noisy power spectrum in time-frequency bins to its normalized time-frequency average. If the ratio is greater than an adaptive threshold, speech is considered to be present. Our adaptive algorithm tracks the threshold and controls the trade-off between residual noise and distortion. The estimated clean speech power spectrum is obtained by a modified gain function and the updated noisy power spectrum of the time-frequency bin. This new algorithm has the advantages of simplicity and light computational load for estimating the noise. This algorithm reduces the residual noise significantly, and is superior to the conventional methods.
In this paper, variable characteristic ratio algorithm based on oscillometric method is proposed to enhance the accuracy of blood pressure measurement. We combined the slope-based approach and fuzzy inference technique to change the characteristic ratios of height-based method. The proposed algorithm was assessed on 255 measurements from 85 subjects and compared with the conventional height-based algorithm. The testing results showed that the developed algorithm achieved an overall grade A for both systolic and diastolic blood pressures according to the BHS protocol. And, mean standard deviation between the observers and the developed algorithm were 5.71mmHg and 6.29mmHg for systolic and diastolic pressures respectively, which also fulfilled the AAMI criteria. In conclusion, this algorithm was successfully developed and recommended for further clinical trials with the wider adult population.
Space-based automatic dependent surveillance-broadcast (ADS-B) is an important emerging augmentation of existing ground-based ADS-B systems. In this paper, the problem of space-based ultra-long-range reception processing of ADS-B signals is described. We first introduce a header detection method for accurately determining the pulse position of a weak ADS-B signal. We designed a signal encoding method, shaping method, and fitness function. We then employed a genetic algorithm to perform high-precision frequency and phase estimations of the detected weak signal. The advantage of this algorithm is that it can simultaneously estimate the frequency and phase, meaning a direct coherent demodulation can be implemented. To address the computational complexity of the genetic algorithm, we improved the ratio algorithm for frequency estimation and raised the accuracy beyond that of the original ratio algorithm with only a slight increase in the computational complexity using relatively few sampling points.
Kim, Gi-Hoon;Song, Sang-Bin;Cheon, Woo-Young;Kim, Jin-Hong
한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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한국조명전기설비학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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pp.85-88
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2007
A number of R, G and B LEDs for reference color temperature mixing ratio of RGB was determined by the theory of RGB mixing as a baseline. Once the number of LEDs was determined the objective color temperature from baseline has been achieved by the control the RGB duty ratio. And a practical prototype of 50W floodlighting adjusted by the above algorithm. The micro controller was developed with control algorithm for RGB duty ratio to obtain the objective color temperature. Detailed experiments to optimize algorithm of duty ratio and color temperature will be discussed in this paper as well.
Massive volumes of GPS trajectory data bring challenges to storage and processing. These issues can be addressed by compression algorithm which can reduce the size of the trajectory data. A key requirement for GPS trajectory compression algorithm is to reduce the size of the trajectory data while minimizing the loss of information. Synchronized Euclidean distance (SED) as an important error measure is adopted by most of the existing algorithms. In order to further reduce the SED error, an improved algorithm for open window time ratio (OPW-TR) called local optimum open window time ratio (LO-OPW-TR) is proposed. In order to make SED error smaller, the anchor points are selected by calculating point's accumulated synchronized Euclidean distance (ASED). A variety of error metrics are used for the algorithm evaluation. The experimental results show that the errors of our algorithm are smaller than the existing algorithms in terms of SED and speed errors under the same compression ratio.
Kim, Jeong-Il;Kwak, Seung-Uk;Jeong, Keun-Won;Song, In-Keun;Yoo, Choong-Yeol;Lee, Kwang-Bae;Kim, Hyen-Ug
한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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한국전기전자재료학회 1998년도 춘계학술대회 논문집
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pp.521-525
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1998
In this paper, we propose a fast algorithm for fractal image coding to shorten long time to take on fractal image encoding. For its performance evaluation, the algorithm compares with other traditional fractal coding methods. In the traditional fractal image coding methods, an original image is contracted by a factor in order to make an image to be matched. Then, the whole area of the contracted image is searched in order to find contractive transformation point of the original image corresponding to the contacted image. It needs a lot of searching time on encoding and remains limitation in the improvement of compression ratio. However, the proposed algorithm not only considerably reduces encoding tin e by using scaling method and limited search area method but also improves compression ratio by using bit-plane. When comparing the proposed algorithm with Jacquin's method, the proposed algorithm provides much shorter encoding time and better compression ratio with a little degradation of the decoded image quality than Jacquin's method.
This paper describes the systems engineering development process for the Departure from Nucleate Boiling Ratio (DNBR) algorithm using FPGA. Current Core Protection Calculator System (CPCS) requirement and DNBR logic are analyzed in the reverse engineering phase and the new FPGA based DNBR algorithm is designed in the re-engineering phase. FPGA based DNBR algorithm is developed by VHSIC Hardware Description Language (VHDL) in the implementation phase and VHDL DNBR software is verified in the software Verification & Validation phase. Test cases are developed to perform the software module test for VHDL software modules. The APR 1400 simulator is used to collect the inputs data in 100%, 75%, and 50% reactor power condition. Test input signals are injected to the software modules following test case tables and output signals are compared with the expected test value. Minimum DNBR value from developed DNBR algorithm is validated by KEPCO E&C CPCS development facility. This paper summarizes the process to develop the FPGA-based DNBR calculation algorithm using systems engineering approach.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권4호
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pp.33-40
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2021
The traveling salesman problem (TSP) is one of the well-known and extensively studied NPC problems in combinatorial optimization. To solve it effectively and efficiently, various optimization algorithms have been developed by scientists and researchers. However, most optimization algorithms are designed based on the concept of improving route in the iterative improvement process so that the optimal solution can be finally found. In contrast, there have been relatively few algorithms to find the optimal solution using route construction mechanism. In this paper, we propose a route construction optimization algorithm to solve the symmetric TSP with the help of ratio value. The proposed algorithm starts with a set of sub-routes consisting of three cities, and then each good sub-route is enhanced step by step on both ends until feasible routes are formed. Before each subsequent expansion, a ratio value is adopted such that the good routes are retained. The experiments are conducted on a collection of benchmark symmetric TSP datasets to evaluate the algorithm. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm produces the best-known optimal results in some cases, and performs better than some other route construction optimization algorithms in many symmetric TSP datasets.
This study proposes a fuzzy classification using EM algorithm. For cluster validation, this approach iteratively estimates the class-parameters in the fuzzy training for the sample classes and continuously computes the log-likelihood ratio of two consecutive class-numbers. The maximum ratio rule is applied to determine the optimal number of classes.
In this paper we consider alternate m machine scheduling problem in which each job having at most two eligible machines should be assigned with the objective of makespan minimization. For this problem, we propose a $O(m2^m)$ time rounding algorithm with performance ratio at most 1.5. For a little general problem where each job can be processed at most three machines, we prove that there cannot exist a polynomial time algorithm with performance ratio less than 1.5.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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