The purpose of this paper is to introduce the concept of joint essential numerical spectrum 𝜎en(·) of q-tuple of operators on a Banach space and to study its properties. This notion generalize the notion of the joint essential numerical range.
In this paper we explore relations between joint Weyl and Browder spectra. Also, we give a spectral characterization of the Taylor-Browder spectrum for special classes of doubly commuting n-tuples of operators and then give a partial answer to Duggal's question.
In this paper we study some properties of he joint Weyl and Browder spectra for the slightly larger classes containing doubly commuting n-tuples of hyponormal operators.
관절잡음의 발생은 측두하악 관절의 구조적, 기능적 이상의 징후로 여겨져왔다. 이러한 관절잡음을 평가하는데 electrovibratography가 비침습적이고 신뢰할만한 방법으로 제시되어 왔으며 이를 통해 관절잡음의 진동수와 진폭 및 전체 에너지 양상을 숫자화하고 도식화 하는 것이 가능하게 되었다. 기존의 연구에서 여러 가지 관절잡음의 양적, 질적 분석이 시도되어 왔다. 이번 연구의 목적은 관절 잡음이 도식화되어 나타나는 frequency spectrum pattern을 integral>300Hz/<300Hz ratio와 함께 분석하는 것이다. 본 실험에서는 Joint Vibration AnalysisTM를 사용하여 측두하악 관절 장애의 증상이 없는 10명의 대조군과 관절 잡음과 동통이 있으나 개구제한을 보이지 않는 정복성 관절원판 변위의 범주에 있는 20명의 실험군에서 관절진동을 분석하였으며 관절진동 기록 시에 Jaw tracker를 함께 사용하여 개폐구시 관절잡음 발생의 위치를 감별하고 치아접촉음을 배제하여 관절잡음을 분석하였다. 그 후 실험군을 frequency spectrum pattern에 따라 4가지 하위 그룹으로 나누어 분석하였다. 실험 결과 실험군과 대조군의 하위 그룹 1에서 유사한 frequency spectrum pattern과 ratio범위를 보였으며 실험군의 하위 그룹 2,3,4 에서는 더 불규칙한 에너지 양상을 보이는 frequency spectrum pattern과 더 큰 ratio가 관찰 되었다. 이번 연구를 통해 Joint Vibration AnalysisTM가 악관절 진동의 특성을 감별하는데 유용함을 알 수 있었고 Joint Vibration AnalysisTM를 이용한 지속적인 진동 분석이 환자 교육뿐 아니라 성공적인 턱관절 기능이상의 진단과 치료에 유용할 것으로 사료된다.
We introduce the Joint spectrum on the complex Banach space and on the complex Hilbert space and the tensor product spectrums on the tensor product spaces. And we will show ${\sigma}[P(T_1,T_2,{\ldots},T_n)]={\sigma}(T_1{\otimes}T_2{\otimes}{\cdots}{\otimes}T_n)$ on $X_1{\overline{\otimes}}X_2{\overline{\otimes}}{\cdots}{\overline{\otimes}}X_n$ for a polynomial P.
In this paper, the fatigue load spectrum for tilt rotor UAV is developed and fatigue analysis is achieved for flaperon joint. Tilt rotor UAV has two modes which are helicopter mode when UAV is taking off and landing and fixed wing mode when UAV is cruising. To make fatigue load spectrum, FELIX for helicopter mode and TWIST for fixed wing mode are used. And Fatigue analysis of flaperon joint is achieved using fatigue load spectrum we obtained. When S-N test data are analyzed, we use the Kriging meta model to get probability S-N curve for whole range of material life. The result which is life of flaperon joint obtained by suggested fatigue analysis procedure in this paper is compared with that obtained by MSC/Fatigue.
The joint transform correlator (JTC) has been the best known technique for pattern recognition and identification. This paper proposes a new technique of fringe adjustment by adopting a sinusoidal amplitude-modulated iterative filter convolved with an interference fringe pattern in the joint power spectrum (JPS) domain. The comparison of our new technique and other techniques is presented to show that the newly proposed technique can successfully improve both the correlation peaks and the peak signal-to-noise ratio (PSNR). Simulated results of enhanced interference fringes are also presented.
Kim, Myung Jun;Park, Young Chul;Lee, Jung Jin;Park, Jung Sun
Journal of Aerospace System Engineering
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v.3
no.2
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pp.12-19
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2009
The research for the fatigue analysis is regarded greatly as important in aerospace field. Moreover, a study on the fatigue characteristic is very actively progressing. In this study, the fatigue life estimation was performed for Flaperon Joint which has FCL(fatigue critical location) of tilt-rotor UAV. The Flaperon Joint should be taken the various loads by several missions profiles of UAV. The fatigue load spectrum of Flaperon Joint is generated by the standard mission segment for the tilt-rotor UAV, and this spectrum is used for the fatigue test and analysis. The in-house fatigue analysis program is applied to calculate the fatigue life based on Stress-Life(S-N) method. The S-N curve is generated from the S-N data of Mil-Handbook by second order polynomial regression method. Moreover, the coefficient of determination is used to ensure how accuracy it has. In addition, the Goodman equation is used to consider the mean stress effect for evaluating more accurate fatigue life. Finally, the result of fatigue analysis is verified by comparing with the fatigue test result for the Flaperon Joint.
Let H be a separable complex H be a space and let (equation omitted)(H) be the *-algebra of all bounded linear operators on H. An operator T in (equation omitted)(H) is said to be p-hyponormal if ($T^{\ast}T)^p - (TT^{\ast})^{p}\geq$ 0 for 0 < p < 1. If p = 1, T is hyponormal and if p = $\frac{1}{2}$, T is semi-hyponormal. In this paper, by using a technique introduced by S. K. Berberian, we show that the approximate point spectrum $\sigma_{\alpha p}(T) of a pure p-hyponormal operator T is empty, and obtains the compact perturbation of T.
International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.1
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pp.15-23
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2018
Spectrum allocation is a key operation in cognitive radio networks (CRNs), where secondary users (SUs) are usually selfish - to achieve itself utility maximization. In view of this context, much prior lit literature proposed spectrum allocation base on non-cooperative game models. However, the most of them proposed non-cooperative game models based on complete information of CRNs. In practical, primary users (PUs) in a dynamic wireless environment with noise uncertainty, shadowing, and fading is difficult to attain a complete information about them. In this paper, we propose a non-cooperative game joint hidden markov model scheme for spectrum allocation in CRNs. Firstly, we propose a new hidden markov model for SUs to predict the sensing results of competitors. Then, we introduce the proposed hidden markov model into the non-cooperative game. That is, it predicts the sensing results of competitors before the non-cooperative game. The simulation results show that the proposed scheme improves the energy efficiency of networks and utilization of SUs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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