An important inverse problem in the field of acoustics is that of reconstructing the strengths of a number of sources given a model of transmission paths from the sources to a number of sensors at which measurements are made. In dealing with this kind of the acoustical inverse problem, strengths of the discretised source distribution can be simply deduced from the measured pressure field data and the inversion of corresponding matrix of frequency response functions. However, deducing :he solution of such problems is not straightforward due to the practical difficulty caused by their inherent ill-conditioned behaviour. Therefore, in order to overcome this difficulty associated with the ill-conditioning, the problem is replaced by a nearby well-conditioned problem whose solution approximates the required solution. In this paper a microphone array are identified for which the inverse problem is optimally conditioned, which can be robust to contaminating errors. This involves sampling both source and field in a manner which results in the discrete pressures and source strengths constituting a discrete Fourier transform pair.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.12
no.3
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pp.191-199
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2008
This paper proposes a new method for the inverse problem of the three-dimensional reconstruction of the electrical activity of the brain from electroencephalography (EEG). Compared to conventional direct methods using additional parameters, the proposed approach solves the EEG inverse problem iteratively without any parameter. We describe the Lagrangian corresponding to the minimization problem and suggest the numerical inverse algorithm. The restriction of influence space and the lead field matrix reduce the computational cost in this approach. The reconstructed divergence of primary current converges to a reasonable distribution for three dimensional sphere head model.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.6
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pp.1262-1268
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2014
Inverse problem is very interest in the sciences and engineering, in particular for modeling and monitoring applications. By applying inverse problem, it can be widely used to exploration of mineral resources, identification of underground cables and buried pipelines, and diagnostic imaging in medical area. In this paper, we firstly consider 2-dimensional EM scattering problem and present the FDTD method to estimate unknown source. In this case, non-linear CGM technique is used to investigate unknown sources corresponding to measured data obtained from forward problem in near field. The proposed technique for solving the inverse source problem presents a reasonable agreement and can be applied to investigate an internal source signal of embedded security module.
This paper deals with the numerical methods for the reconstruction of the source term in a linear parabolic equation from final overdetermination. We assume that the source term has the form f(x)h(t) and h(t) is given, which guarantees the uniqueness of the inverse problem of determining the source term f(x) from final overdetermination. We present the regularization methods for reconstruction of the source term in the whole real line and with Neumann boundary conditions. Moreover, we show the connection of the solutions between the problem with Neumann boundary conditions and the problem with no boundary conditions (on the whole real line) by using the extension method. Numerical experiments are done for the inverse problem with the boundary conditions.
In this study, we investigate the unknown time-dependent heat source function in inverse problems. We consider three general nonlocal conditions; two classical boundary conditions and one nonlocal over-determination, condition, these genereate six different cases. The finite integration method (FIM), based on numerical integration, has been adapted to solve PDEs, and we use it to discretize the spatial domain; we use backward differences for the time variable. Since the inverse problem is ill-posed with instability, we apply regularization to reduce the instability. We use the first-order Tikhonov's regularization together with the minimization process to solve the inverse source problem. Test examples in all six cases are presented in order to illustrate the accuracy and stability of the numerical solutions.
This paper ultimately aims to develop noninvasive techniques to identify the inside of a given electrical network. Based on the theory of the partial differentiation equations and mathematical modeling, this paper devises the algorithms to find the locations of possible abnormalities. To ensure the certainty of the algorithms, this study restricted the forms of the network and the number of abnormalities, rendering it easy to prove the uniqueness of the position of the abnormalities.
The data integration with modeled predictions (DIMP) model is a promising inverse radiation transport method for solving the special nuclear material (SNM) holdup problem. Unlike previous methods, DIMP is a completely passive nondestructive assay technique that requires no initial assumptions regarding the source distribution or active measurement time. DIMP predicts the most probable source location and distribution through Bayesian inference and quasi-Newtonian optimization of predicted detector responses (using the adjoint transport solution) with measured responses. DIMP performs well with forward hemispherical collimation and unshielded measurements, but several considerations are required when using narrow-view collimated detectors. DIMP converged well to the correct source distribution as the number of synthetic responses increased. DIMP also performed well for the first experimental validation exercise after applying a collimation factor, and sufficiently reducing the source search volume's extent to prevent the optimizer from getting stuck in local minima. DIMP's simple point detector response function (DRF) is being improved to address coplanar false positive/negative responses, and an angular DRF is being considered for integration with the next version of DIMP to account for highly collimated responses. Overall, DIMP shows promise for solving the SNM holdup inverse problem, especially once an improved optimization algorithm is implemented.
The noise sources, structure-borne and/or air-borne, in machinery can be defined by their locations and strengths. However the locations of that noise sources are well known in many cases. In those cases, the problem can be defined as an inverse problem to known the strengths of the noise sources in the frequency domain, the modeling scheme is classified by thecoherent or incoherent source. This paper expands the basic concept to the case of the complex noise sources, in which the set of coherent and incoherent noise sources are matched with the noise of a real vehicle. The error factors in the experiment and the optimal number of the monopole sources to match the real suond filed are also investigated. The results of the noise source modeling of heavy machinery show that the incoherent and coherent/incoherent source models are applicable to the high frequency and the low frequency region, respectively. The noise source model also enables the noise source analysis to rank the contribution of real source group such as engine, T/M, exhuast, etc.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.8
no.3
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pp.66-75
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1999
This paper is concerned with a analysis of noise by inverse problem available for analyzing the two and three-dimensional acoustic field problems. The noise of analysis considered in this study can be reduced to an optimum problem to find the optimal set of parameters defining the vibrating state of noise source surfaces. The optimal set of parameters are searched by the standard optimization procedure minimizing the square sum of the residuals between the measured and computed quantities of sound pressure at some points in the acoustic field. Computation is carried out for typical examples in which the noise sources are located on the infinite plane. It is demonstrated that the noise of analysis can be effectively made by using the sensitive reference data.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.11
no.9
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pp.431-438
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2001
This paper present experimental results of source identification for non-minimum phase system. Generally, a causal linear system may be described by matrix form. The inverse problem is considered as a matrix inversion. Direct inverse method can\`t be applied for a non-minimum phase system, the reason is that the system has ill-conditioning. Therefore, in this study to execute an effective inversion, SVD inverse technique is introduced. In a Non-minimum phase system, its system matrix may be singular or near-singular and has one more very small singular values. These very small singular values have information about a phase of the system and ill-conditioning. Using this property we could solve the ill-conditioned problem of the system and then verified it for the practical system(cantilever beam). The experimental results show that SVD inverse technique works well for non-minimum phase system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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