KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.495-513
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2020
The correlation identification of the subsurface is a novel electrical prospecting method which could suppress stochastic noise. This method is increasingly being utilized by geophysicists. It achieves the frequency response of the underground media through division of the cross spectrum of the input & output signal and the auto spectrum of the input signal. This is subject to the spectral leakage when the cross spectrum and the auto spectrum are computed from cross correlation and autocorrelation function by Discrete Fourier Transformation (DFT, "To obtain an accurate frequency response of the earth system, we propose an improved correlation identification method which uses all phase Fast Fourier Transform (APFFT) to acquire the cross spectrum and the auto spectrum. Simulation and engineering application results show that compared to existing correlation identification algorithm the new approach demonstrates more precise frequency response, especially the phase response of the system under identification.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권6호
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pp.747-752
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2011
The position detection of overlapping area in the interframe for image stitching using auto and cross correlation function (ACCF) and compounding one image with the stitching algorithm is presented in this paper. ACCF is used by autocorrelation to the featured area to extract the filter mask in the reference (previous) image and the comparing (current) image is used by crosscorrelation. The stitching is detected by the position of high correlation, and aligns and stitches the image in shifting the current image based on the moving vector. The ACCF technique results in a few computations and simplicity because the filter mask is given by the featuring block, and the position is enabled to detect a bit movement. Input image captured from CMOS is used to be compared with the performance between the ACCF and the window correlation. The results of ACCF show that there is no seam and distortion at the joint parts in the stitched image, and the detection performance of the moving vector is improved to 12% in comparison with the window correlation method.
In this paper, an overload detecting algorithm for an excavator is presented. The proposed overload detecting algorithm is based on the time series analysis especially correlation function. The main purpose of this paper is to prevent damage or crack from the fatigue loaded on an excavator in advance. Generally, the larger data, the longer processing time, and the amount of the data used in this paper are also large, especially every sampling period, 1600 data are gathered and calculated. So this paper focuses on minimizing the number of required sensors by using the correlation function. From the cross correlation function, similar pattern sensors are eliminated and dissimilar pattern sensors are considered, and from the auto correlation function, the overload can be detected. To prove the efficiency of the proposed overload detecting algorithm, this paper shows the computer simulation results.
본 논문에서 이동 대 이동 Rayleigh 및 Rician 페이딩 채널 상에서 시뮬레이션 모델의 성능이 분석되고 그 결과가 비교된다. Clarke의 페이딩 모델의 수신 신호 및 Clarke의 페이딩 모델에서 위상 천이된 수신 신호에 근거한 자기 상관 함수 및 상호 상관 함수를 유도하고, 그 시뮬레이션 모델의 결과를 구하였다. 또한 이동 대 이동 Rician 페이딩 채널에 이 두 모델을 적용하고, 복소 포락선 수신 신호의 자기 상관 함수 결과는 통계적 특성이 이론값과 매우 일치하고, N=8인 작은 수에서도 빨리 수렴함을 보였다.
채널의 상태가 변하는 전송 환경에서 수신된 신호에 대한 잡음비를 추정하여, 보다 효율적으로 신호를 전송하는 것은 현대 통신 시스템에서 중요한 기술이다. 기존 NDA(Non-Data-Aided) SNR 추정 방법은 M진 APSK 또는 같은 고차원 신호의 SNR 추정 성능이 떨어진다. 본 논문에서는 OFDM 시스템에서 블록 단위 수신 신호의 영점 자기 상관과 decision feedback 신호의 자기 상관 및 상호 상관을 이용하는 SNR 추정 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 decision feedback 신호의 2차 모멘트인 영점 자기 상관을 이용하여 SNR을 추정하는 Type 1 방식과 4차 모멘트 성질을 갖고 있는 영점 자기 상관과 상호 상관을 이용한 Type 2 방식이다. 이 두가지 SNR 추정 방식은 OFDM 시스템에서 블록 단위 수신을 할 때, 신호의 상관 관계에 기반을 두고 있어 SNR 추정 방법의 실용적인 구현이 가능하게 하고, decision feedback 신호를 사용함으로써 QAM 신호에서도 종전의 SNR 추정 방식들보다 비교적 안정적인 추정 성능을 보인다. 또한, decision feedback 신호를 사용할 때 자기 상관과 상호 상관의 오차에 따른 SNR 추정 식을 수식적으로 유도한다. 그리고 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 제안한 SNR 추정 방법의 성능을 확인한다.
An automatized latency calculation method of an e-OAE(evoked otacoustic emission) is proposed. The e-OAE signal measured from a normal adult is averaged 1000 times to remove noises. This averaged signal is converted to digital signal and that is processed by IBM-AT computer for latency calculation. we separate the stimulated and the emitted signal on the time domain by a modified LPC (linear prediction coding) spectrum, and the latency is calculated by cross-correlation method. By proposed latency calculation method the latency is 7.9[ms] for normal adult. The performance of the proposed method is also compared with that of the auto-correlation and cross performance of the proposed method is also compared with that of the auto-correlation and cross-correlation method. The result show that the proposed method has same precision with the conventional methods and can automatically calculate latency without subjective observation.
두 개 센서에 도래하는 신호 간의 시간 지연을 추정 방법에는 여러 가지가 존재한다. 그중에서 두 센서에 입력되는 서로 다른 신호간의 상호 상관과 신호 백색화로부터 상대적인 지연을 추정하는 GCC-PHAT(Generalized Cross Correlation-Phase Transform) 방법은 안정적인 성능을 내는 전통적으로 유명한 방법이다. 본 논문에서는 GCC-PHAT의 연산 과정 중에서 주기성을 이용하여 잡음을 제거할 수 있는 부분을 파악하였다. 그리고 파악된 부분에 자기상관을 적용하였다. 제안한 방법을 기존의 방법과 비교하여, 백색 가우시안 신호원인 경우 신호 대 잡음비 0 dB 이상에서 평균 자승 추정 오차 5 dB ~ 15 dB까지의 향상이 있음을 보이고, 유색 신호원에서도 신호 대 잡음비 2 dB 이상에서 평균 자승 추정 오차가 성능 개선되어 15 dB까지의 성능 개선 효과가 있음을 보인다.
최대 주기를 갖는 이진 수열에 대한 상호상관 함숫값은 통신 분야에서 다양하게 응용되고 있기 때문에 그 값의 범위와 발생빈도에 대한 분석은 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 데시메이션 $d=2^{m-1}(3{\cdot}2^{m}-1)$를 이용하여 새로운 수열군을 제안하고 그 수열의 상호상관 함숫값의 범위와 분포에 대하여 분석한다.
For the efficient control of photochemical smog materials, the researches on the change patterns of photochemical smog precursors are indispensable. In this study, a time-series analysis was performed for the auto-monitoring data of Kwanghwamun and Jamsil stations in 1990, and the change patterns of photochemical smog materials were studied. Especially, auto-correlation coefficients were analyzed to investigate the cyclic characteristics of pollutants in question and cross-correlation coefficients to investigate the correlations between pollutants adjusted for time lag and between $O_3$ and meteorological factors. Results of researches are as follows: First, in the case of NO and $NO_2$ intimately related to human activities, 12-hour cycle was prevalent. But $O_3$ showed 24-hour cycle. Second, NO showed a relatively high correlation with $O_3$ and usually developed into $O_3$ 5 to 7 hours later. Third, temperature, insolation intensity, and wind speed showed a positive correlation with $O_3$ while relative humidity a negative correlation.
In case of Mindlin plate, not only the bending deformation but also the shear behavior is allowed. While the bending and shear stiffness are given in the same order in terms of elastic modulus, they are in different order in case of plate thickness. Accordingly, bending and shear contributions have to be dealt with independently if the stochastic finite element analysis is performed on the Mindlin plate taking into account of the uncertain plate thickness. In this study, a formulation is suggested to give the response variability of Mindlin plate taking into account of the uncertainties in elastic modulus as well as in the thickness of plate, a geometrical parameter, and their correlation. The cubic function of thickness and the correlation between elastic modulus and thickness are incorporated into the formulation by means of the modified auto- and cross-correlation functions, which are constructed based on the general formula for n-th joint moment of random variables. To demonstrate the adequacy of the proposed formulation, a plate with various boundary conditions is taken as an example and the results are compared with those obtained by means of classical Monte Carlo simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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