Linear combination of weighted order statistic(LWOS) filters, which is an extension of stack filters, can represent any Boolean function(BF) or its extension. Which is called the extended BF(EBF). In this paper, we present a procedure for finding an LWOS filter of the simplest type from LWOS filters which are equivalent to a given BF or EBF. In addition, a property that is useful for implementing an LWOS filter is derived and an algorithm for LWOS filtering is presented.
We characterize hypergeneralized k-projectors (i.e., $A^k=A^{\dag}$). Also, some representation for the Moore-Penrose inverse of a linear combination of hypergeneralized k-projectors is found and the invertibility for some linear combinations of commuting hypergeneralized k-projectors is considered.
In this paper, we develop the matching priors and the reference priors for linear combination of the means under the normal populations with equal variances. We prove that the matching priors are actually the second order matching priors and reveal that the second order matching priors match alternative coverage probabilities up to the second order (Mukerjee and Reid, 1999) and also, are HPD matching priors. It turns out that among all of the reference priors, one-at-a-time reference prior satisfies a second order matching criterion. Our simulation study indicates that one-at-a-time reference prior performs better than the other reference priors in terms of matching the target coverage probabilities in a frequentist sense. We compute Bayesian credible intervals for linear combination of the means based on the reference priors.
웨이브릿 변환은 시간 및 주파수에 대하여 국부성을 가지며, 비정상상태의 신호를 해석하는데 유용하다. 웨이브릿 변환에서의 기저함수들은 원형 웨이브릿을 천이(translation) 및 확장/수축(dilation)을 시킴으로서 만들어진다. 본 논문은 두 개의 웨이브릿을 선형적으로 조합한 선형조합 웨이브릿 변환을 사용하여 시간-주파수 분석방법을 제안하였다. 그리고 제안된 선형조합 웨이브릿 변환을 사용하여 진단모니터링 시스템에 적용하였다. 제안한 선형조합 웨이브릿 변환 분석 방법의 유효성을 검증하기 위하여 FFT(Fast Fourier Transform), Daubechies, Haar 기법과 비교한다. 분석 대상 신호로는 linear chirp 신호, 팬 소음신호, 회전체 회전신호, 전기신호를 사용하였다. 그 결과는 정상상태 신호처럼 비정상상태 시간 신호를 나타내는데 적당하다. 또한 선형조합 웨이브릿을 사용한 진단 모니터링 시스템은 효과적인 신호분석을 수행한다.
기존의 연구들은 댐퍼만에 의한 부가감쇠비의 Universal Curve만을 제공하였기 때문에 실무에서는 케이블의 구조감쇠 및 공기역학적감쇠와 같은 자체감쇠를 독립적으로 고려하곤 한다. 즉, 케이블에 발생하는 자체감쇠비와 댐퍼에 의해 부여되는 Universal Curve로부터 얻은 부가감쇠비를 산술적으로 합하여 케이블-댐퍼 시스템의 전체감쇠비를 결정해 왔다. 하지만 이러한 선형조합 접근법은 이론적인 근거가 미약하며 관련된 연구도 찾아볼 수 없는 실정이므로 이에 관한 유효성을 검증해 볼 필요가 있다. 이것을 위해 본 연구에서는 자체감쇠를 고려한 전체감쇠비 해석법을 개발하여 정해를 제시하고 이것을 기존의 선형조합 접근법에 의해 얻어진 전체감쇠비와 비교하여 선형조합 접근법의 유효성 여부를 검증하였다. 본 연구의 결과에 의하면, 강성은 작고 최적감쇠계수와 비슷한 감쇠계수를 갖는 댐퍼가 지점에서 가깝게 설치되어 있으며, 케이블의 진동이 저차 모드 위주로 발생하고 케이블의 자체감쇠가 크지 않은 일반적인 풍환경에서는 기존의 연구그룹에서 제시하는 연구결과나 선형조합 접근법을 적용하는 것에 무리가 따르지 않는다. 하지만 외부댐퍼나 예기치 못한 고차 진동모드의 발생, 강성이 큰 댐퍼가 사용되는 경우에는 본 연구를 적용하는 것이 바람직한 것으로 나타났다. 본 연구는 케이블의 자체감쇠를 고려한 전체감쇠비의 정해를 제시하고 이것을 토대로 선형조합 접근법에 대한 적용근거를 제시하였다는 점에서 의미를 찾을 수 있다. 차후 본 연구를 발전시켜 공기역학적감쇠에 대응하는 최적감쇠계수를 실시간으로 제시할 수 있게 된다면 MR(Magneto-rheological) 댐퍼와 같은 준능동 댐퍼의 케이블-댐퍼 시스템 제어의 중요한 알고리즘이 될 것으로 기대된다.
This paper investigates linear soft combination schemes for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks. We propose two weight-setting strategies under different basic optimality criteria to improve the overall sensing performance in the network. The corresponding optimal weights are derived, which are determined by the noise power levels and the received primary user signal energies of multiple cooperative secondary users in the network. However, to obtain the instantaneous measurement of these noise power levels and primary user signal energies with high accuracy is extremely challenging. It can even be infeasible in practical implementations under a low signal-to-noise ratio regime. We therefore propose reference data matrices to scavenge the indispensable information of primary user signal energies and noise power levels for setting the proposed combining weights adaptively by keeping records of the most recent spectrum observations. Analyses and simulation results demonstrate that the proposed linear soft combination schemes outperform the conventional maximal ratio combination and equal gain combination schemes and yield significant performance improvements in spectrum sensing.
We estimated various neuron functions to construct of engineering neurons, which are the combination of sigmoid, linear, sine, quadric, double/single bended, soft max/minimum functions. These combinations are estimated by the property on the potential surface between the learning points, calculation speed, and learning convergence; because the surface depends on the inference ability of a neuron system; and speed and convergence are depend on the efficiency on the points of engineering applications. After the evaluating discussions, we can select more appropriate combination than original sigmoid function´s, which is single bended function and linear one. The combination ...
In this paper, we investigate the optical and structural properties of linear and circular polarization-discriminatory inverters. Circular polarization-discriminatory handedness inverter is realized as a combination of half-wave plate and Bragg reflector and that of linear polarization in verter is realized as a combination of quarter-wave plate, Bragg reflector and quarter-wave plate.
Back-propagation neural network (BPNN) is the most prevalently used paradigm in modeling semiconductor manufacturing processes, which as a neuron activation function typically employs a bipolar or unipolar sigmoid function in either hidden and output layers. In this study, applicability of another linear function as a neuron activation function is investigated. The linear function was operated in combination with other sigmoid functions. Comparison revealed that a particular combination, the bipolar sigmoid function in hidden layer and the linear function in output layer, is found to be the best combination that yields the highest prediction accuracy. For BPNN with this combination, predictive performance once again optimized by incrementally adjusting the gradients respective to each function. A total of 121 combinations of gradients were examined and out of them one optimal set was determined. Predictive performance of the corresponding model were compared to non-optimized, revealing that optimized models are more accurate over non-optimized counterparts by an improvement of more than 30%. This demonstrates that the proposed gradient-optimized teaming for BPNN with a linear function in output layer is an effective means to construct plasma models. The plasma modeled is a hemispherical inductively coupled plasma, which was characterized by a 24 full factorial design. To validate models, another eight experiments were conducted. process variables that were varied in the design include source polver, pressure, position of chuck holder and chroline flow rate. Plasma attributes measured using Langmuir probe are electron density, electron temperature, and plasma potential.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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