제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.405-410
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1994
The purpose of this paper is to present the details of design procedure of a nonlinear regulator by Riemannian geometric approach and to applied it to the case of a double-effect evaporator. A nonlinear geometric model is proposed on a direct sum space of a state vector and a control vector as well as in the previous parers by the authors. The geometric model is derived by replacing the orthogonal straight coordinate axes of a linear system on the direct sum space with the curvilinear coordinate axes. The integral manifold of the geometric model becomes homeomorphic to that of fictitious linear system. For the geometric model a nonlinear regulator with a performance index is designed renewedly by the procedure of optimization. The construction method of the curvilinear coordinate axes on which the nonlinear system behaves as a linear system is discussed. To apply the above regulator theory to double-effect evaporators especially to the pilot plant at the University of Alberta, a suitable nonlinear model is determined by the plant dynamics. The optimal control law is derived through the calculation of the homeomorphism. As a result it is confirmed that the regulator is effective and superior to that of the conventional control.
The purpose of this study is to estimate the vibration reduction effect of the borehole which is controlled the vibration propagation in the ground. For this study, we measured the vibration velocity before and after the borehole installation. The results are as follows: The peak particle velocity(PPV) and peak vector sum(PVS) was reduced by the borehole. And also, the deviation of vibration velocity before and after the borehole installation showed large values in longitudinal and vertical component depending on the receive distance, and increased depending on the size of vibration energy. Finally, the vibration isolation efficiency was 25~35 percentage at 1.5m receive distance, and was 4~14 percentage at 3.0m receive distance. It was found that the vibration isolation efficiency was good in small vibration energy, but was not good at long receive distance.
본 논문에서는 셀룰러 네트워크상의 간섭정렬을 위한 송수신벡터를 구하는 반복 알고리즘들을 제안한다. 기존의 간섭채널상의 간섭정렬을 위해 고안된 반복 알고리즘을 셀룰러 네트워크에 적용하는 것이 물론 가능하지만, 높은 합용량을 달성하려면 큰 반복횟수가 필요하다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 핵심은 상향링크의 송신벡터 그리고 하향링크의 수신벡터를 갱신할 때 셀내간섭을 고려하지 않는다는 점이다. 모의실험은 간섭정렬을 위해 다중안테나와 단일 반송파가 사용되었을 때, 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 주어진 반복횟수에서 월등히 높은 합용량을 달성함을 보인다. 또한 제안된 알고리즘이 간섭정렬을 위해 단일 안테나와 다중 부반송파가 사용되었을 때도 기존 간섭정렬 알고리즘보다 성능이 우수함을 보인다.
We propose a 10-GHz 2 × 2 phased-array radio frequency (RF) receiver with an 8-bit linear phase and 15-dB gain control range using 65-nm complementary metal-oxide-semiconductor technology. An 8 × 8 phased-array receiver module is implemented using 16 2 × 2 RF phased-array integrated circuits. The receiver chip has four single-to-differential low-noise amplifier and gain-controlled phase-shifter (GCPS) channels, four channel combiners, and a 50-Ω driver. Using a novel complementary bias technique in a phase-shifting core circuit and an equivalent resistance-controlled resistor-inductor-capacitor load, the GCPS based on vector-sum structure increases the phase resolution with weighting-factor controllability, enabling the vector-sum phase-shifting circuit to require a low current and small area due to its small 1.2-V supply. The 2 × 2 phased-array RF receiver chip has a power gain of 21 dB per channel and a 5.7-dB maximum single-channel noise-figure gain. The chip shows 8-bit phase states with a 2.39° root mean-square (RMS) phase error and a 0.4-dB RMS gain error with a 15-dB gain control range for a 2.5° RMS phase error over the 10 to10.5-GHz band.
Let M be a connected n-dimensional submanifold of a Euclidean space $E^{n+k}$ equipped with the induced metric and ${\Delta}$ its Laplacian. If the position vector x of M is decomposed as a sum of three vectors $x=x_1+x_2+x_0$ where two vectors $x_1$ and $x_2$ are non-constant eigenvectors of the Laplacian, i.e., ${\Delta}x_i={\lambda}_ix_i$, i = 1, 2 (${\lambda}_i{\in}R$) and $x_0$ is a constant vector, then, M is called a 2-type submanifold. In this paper we proved that a connected 2-type hypersurface M in $E^{n+1}$ whose postion vector x satisfies ${\langle}{\Delta}x,x-x_0{\rangle}=c$ for a constant c, where ${\langle}$, ${\rangle}$ is the usual inner product in $E^{n+1}$, is of null 2-type and has constant mean curvature and scalar curvature.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제11권1호
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pp.37-45
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2000
Consider the problem of estimating a $p{\times}1$ mean vector ${\underline{\theta}}(p{\geq}4)$ under the quadratic loss, based on a sample ${\underline{x}_{1}},\;{\cdots}{\underline{x}_{n}}$. We find an optimal decision rule within the class of Lindley type decision rules which shrink the usual one toward the mean of observations when the underlying distribution is that of a variance mixture of normals and when the norm ${\parallel}\;{\underline{\theta}}\;-\;{\bar{\theta}}{\underline{1}}\;{\parallel}$ is known, where ${\bar{\theta}}=(1/p){\sum_{i=1}^p}{\theta}_i$ and $\underline{1}$ is the column vector of ones.
Consider the problem of estimating a $p{\times}1$ mean vector ${\theta}(p{\geq}4)$ under the quadratic loss, based on a sample $X_1,\;{\cdots}X_n$. We find an optimal decision rule within the class of Lindley type decision rules which shrink the usual one toward the mean of observations when the underlying distribution is that of a variance mixture of normals and when the norm $||{\theta}-{\bar{\theta}}1||$ is known, where ${\bar{\theta}}=(1/p)\sum_{i=1}^p{\theta}_i$ and 1 is the column vector of ones. When the norm is restricted to a known interval, typically no optimal Lindley type rule exists but we characterize a minimal complete class within the class of Lindley type decision rules. We also characterize the subclass of Lindley type decision rules that dominate the sample mean.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권4호
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pp.1027-1039
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2005
Consider the problem of estimating a $p{\times}1$ mean vector $\theta(p\geq4)$ under the quadratic loss, based on a sample $X_1$, $X_2$, $\cdots$, $X_n$. We find a Lindley type decision rule which shrinks the usual one toward the mean of observations when the underlying distribution is that of a variance mixture of normals and when the norm $\parallel\;{\theta}-\bar{{\theta}}1\;{\parallel}$ is restricted to a known interval, where $bar{{\theta}}=\frac{1}{p}\;\sum\limits_{i=1}^{p}{\theta}_i$ and 1 is the column vector of ones. In this case, we characterize a minimal complete class within the class of Lindley type decision rules. We also characterize the subclass of Lindley type decision rules that dominate the sample mean.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권6호
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pp.388-392
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2014
This paper proposes an early termination method of a block vector search for fast encoding of high efficiency video coding (HEVC) screen content coding (SCC). In the proposed algorithm, two blocks indicated by two block vector predictors (BVPs) were first employed as an intra block copy (IBC) search. If the sum of absolute difference (SAD) value of the block is less than a threshold defined empirically, an IBC BV search is terminated early. The initial threshold for early termination is derived by statistical analysis and it can be modified adaptively based on a quantization parameter (QP). The proposed algorithm is evaluated on SCM-2.0 under all intra (AI) coding configurations. Experimental results show that the proposed algorithm reduces IBC BV search time by 29.23% on average while the average BD-rate loss is 0.41% under the HEVC SCC common test conditions (CTC).
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권5호
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pp.523-533
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2020
This paper suggests three available methods for finding nonnegative estimates of variance components of the random effects in mixed models. The three proposed methods based on the concepts of projections are called projection method I, II, and III. Each method derives sums of squares uniquely based on its own method of projections. All the sums of squares in quadratic forms are calculated as the squared lengths of projections of an observation vector; therefore, there is discussion on the decomposition of the observation vector into the sum of orthogonal projections for establishing a projection model. The projection model in matrix form is constructed by ascertaining the orthogonal projections defined on vector subspaces. Nonnegative estimates are then obtained by the projection model where all the coefficient matrices of the effects in the model are orthogonal to each other. Each method provides its own system of linear equations in a different way for the estimation of variance components; however, the estimates are given as the same regardless of the methods, whichever is used. Hartley's synthesis is used as a method for finding the coefficients of variance components.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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