This paper presents an improved redundant picture coding method that efficiently enhances the error resiliency of H.264. The proposed method applies polyphase downsampling to residual blocks obtained from inter prediction and selectively encodes the rearranged residual blocks in the redundant picture coding process. Moreover, a spatial-temporal sample construction method is developed for the redundant coded picture, which further improves the reconstructed picture quality in error prone environments. Simulations based on JM11.0 were run to verify the proposed method on different test sequences in various error prone environments with average packet loss rates of 3%, 5%, 10%, and 20%. Results of the simulations show that the presented method significantly improves the robustness of H.264 to packet loss by 1.6 dB PSNR on average over the conventional redundant picture coding method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.7A
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pp.523-529
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2009
This paper provides closed form expressions for the evaluation of the end-to-end outage probability, symbol error rate, bit error rate and average capacity of the partial-based Decode-and-Forward (DF) relay selection scheme with an arbitrary number of relays. In a comparison with the performance of systems that exploit Amplify-and-Forward (AF), it can be seen that the performance of our proposed protocol converges to that of partial-based AF relay selection in high SNR regime. We also perform Monte-Carlo simulations to validate the analysis.
Error characteristics of a mirror loss measurement system using an exponential decay method were studied, with the two samples having about 200-ppm-loss and 30-ppm-loss, respectively. In order to minimize the decay signal deviation from an exponential curve due to cavity length fluctuation, a data average method was tried. The data average method significantly improved the exponential curve fitting error of the decay signal, so that for a 6 decay signal data average the loss measurement error was reduced by about 2.4 times for the 200-ppm-loss mirror and 1.3 times for the 30-ppm-loss mirror compared with a single shot measurement. Day-to-day mirror loss repeatability error for the two samples was investigated. The repeatability error was measured to be about 5% for the 200-ppm-loss mirror and about 26.4% for the 30-ppm-loss mirror. Low decay signal average effect and high repeatability error in the low loss mirror measurement were explained with non-uniform spatial loss distribution of the sample and contamination from the environment, in addition to the error sources of the mirror loss measurement system itself. The influence of cavity length fluctuation and cavity length measurement error on the mirror loss measurement system performance was theoretically calculated. It confirmed that the requirement for the cavity length parameters was not so strict in the mirror loss measurement system of several ppm resolution. ution.
This paper studies a model to diagnose efficiency reduction of inverter using Multilayer Perceptron(MLP). In this study, two inverter data which started operation at different day was used. A Multilayer Perceptron model was made to predict photovoltaic power data of the latest inverter. As a result of the model's performance test, the Mean Absolute Percentage Error(MAPE) was 4.1034. The verified model was applied to one-year-old and two-year-old data after old inverter starting operation. The predictive power of one-year-old inverter was larger than the observed power by 724.9243 on average. And two-year-old inverter's predictive value was larger than the observed power by 836.4616 on average. The prediction error of two-year-old inverter rose 111.5572 on a year. This error is 0.4% of the total capacity. It was proved that the error is meaningful difference by t-test. The error is predicted value minus actual value. Which means that PV system actually generated less than prediction. Therefore, increasing error is decreasing conversion efficiency of inverter. Finally, conversion efficiency of the inverter decreased by 0.4% over a year using this model.
In a linear regression model the idependent variables are frequently subject to measurement errors. For this case, the problem of estimating unknown parameters has been extensively discussed in the literature while very few has been concerned with the effect of measurement errors on prediction. This paper investigates the behavior of the predicted values of the dependent variable in terms of the average mean square error of prediction (AMSEP). AMSEP may be used as a criterion for selecting an appropriate estimation method, for designing an estimation experiment, and for developing cost-effective future sampling schemes.
This paper develops and provides formulas for calculating the Average Outgoing Quality and the Average Total Inspection for nine different sample/rest-of-lot disposition policies in which rectifying multiple sampling inspection by attribute can be carried out. The formulas are considered for perfect inspection as well as error-prone inspection.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.12C
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pp.1175-1187
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2007
This paper proposes a novel crest factor reduction (CFR) algorithm to be deployed on WCDMA basestation. Generally speaking, it is well described that the reduction of peak-to-average ratio (PAR) yields the possibility of using low cost power amplifier such that the basesation becomes economic However, the simple reduction of PAR could degrade the signal quality measured by either peak code domain error (PCDE) or error vector measurement (EVM), and the level of channel interference constrained by adjacent channel leakage ratio (ACLR). Regarding these imperfections, this paper introduces an effective CFR algorithm in which the function of filter-dependent CFR (FDCFR) incorporated with the histogram-based waterfilling code domain compensation (HBWCDC) carries out. To verify the performance of the proposed CFR technique, substantial simulations including comparative works are conducted with obeying W-CDMA basestation verification specification. To exploit the superiority, the performance of the proposed method is tentatively compared with that associated to the simple memoryless clipping method and the memory-required filter-dependent clipping method.
Arshad, Muhammad Zeeshan;Nawaz, Javeria Muhammad;Hong, Sang Jeen
Journal of Information Processing Systems
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v.10
no.3
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pp.429-442
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2014
In this paper, we investigated the use of seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) time series models for fault detection in semiconductor etch equipment data. The derivative dynamic time warping algorithm was employed for the synchronization of data. The models were generated using a set of data from healthy runs, and the established models were compared with the experimental runs to find the faulty runs. It has been shown that the SARIMA modeling for this data can detect faults in the etch tool data from the semiconductor industry with an accuracy of 80% and 90% using the parameter-wise error computation and the step-wise error computation, respectively. We found that SARIMA is useful to detect incipient faults in semiconductor fabrication.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.10
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pp.3983-4001
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2015
Exact average bit error probability (BEP) expressions for mobile-relay-based mobile-to-mobile (M2M) cooperative networks with incremental decode-and-forward (IDF) relaying over N-Nakagami fading channels are derived in this paper. The average BEP performance under different conditions is evaluated numerically to confirm the accuracy of the analysis. Results are presented which show that the fading coefficient, the number of cascaded components, the relative geometrical gain, and the power allocation parameter have a significant influence on the average BEP performance.
Area average rainfall estimation is important to determine the exact amount of the available water resources and the essential input data for rainfall-runoff analysis. Like that, the necessary criterion for accurate area average rainfall estimate is the uniform spatial distribution of raingauge network. In this study, we suggest the spatial distribution evaluation methodology of raingauge network to estimate better area average rainfall and after the suggested method is applied to Han River and Geum River basin. The spatial distribution of rainfall network can be quantified by the nearest neighbor index. In order to evaluate the effects of the spatial distribution of rainfall network by each basin, area average rainfall was estimated by arithmetic mean method, the Thiessen's weighting method and estimation theory for 2013's rainfall event, and evaluated the involved errors by each cases. As a result, it can be found that the estimation error at the best basin of spatial distribution was lower than the worst basin of spatial distribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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