We characterize the boundedness and compactness of the weighted composition operator on the logarithmic Bloch space $\mathcal{L}\ss=\{f{\in}H(D):sup_D(1-|z|^2)ln(\frac{2}{1-|z|})|f'(z)|$<+$\infty$ and the little logarithmic Bloch space ${\mathcal{L}\ss_0$. The results generalize the known corresponding results on the composition operator and the pointwise multiplier on the logarithmic Bloch space ${\mathcal{L}\ss$ and the little logarithmic Bloch space ${\mathcal{L}\ss_0$.
We characterize the boundedness and compactness of the weighted composition operator $uC_{\psi}$ from the general function space F(p, q, s) into the logarithmic Bloch space ${\beta}_L$ on the unit disk. Some necessary and sufficient conditions are given for which $uC_{\psi}$ is a bounded or a compact operator from F(p,q,s), $F_0$(p,q,s) into ${\beta}_L$, ${\beta}_L^0$ respectively.
We obtain some necessary and sufficient conditions for the boundedness of the composition operators between weighted Bergman spaces of logarithmic weights. In terms of the conditions for the boundedness, we compute the essential norm of the composition operators.
In this paper, we investigate the viscoelastic plate equation with a constant delay term and logarithmic nonlinearities. Under some conditions, we will prove the global existence. Furthermore, we use weighted spaces to establish a general decay rate of solution.
In this paper, the fractional Hardy-type operator of variable order ${\beta}(x)$ is shown to be bounded from the Herz-Morrey spaces $M\dot{K}^{{\alpha},{\lambda}}_{p_1,q_1({\cdot})}(\mathbb{R}^n)$ with variable exponent $q_1(x)$ into the weighted space $M\dot{K}^{{\alpha},{\lambda}}_{p_2,q_2({\cdot})}(\mathbb{R}^n,{\omega})$, where ${\omega}=(1+|x|)^{-{\gamma}(x)}$ with some ${\gamma}(x)$ > 0 and $1/q_1(x)-1/q_2(x)={\beta}(x)/n$ when $q_1(x)$ is not necessarily constant at infinity. It is assumed that the exponent $q_1(x)$ satisfies the logarithmic continuity condition both locally and at infinity that 1 < $q_1({\infty}){\leq}q_1(x){\leq}(q_1)+$ < ${\infty}(x{\in}\mathbb{R}^n)$.
Let k be a field of characteristic 0. Let ${\mathfrak{C}}=Spec(k[x,y]/{\langle}f{\rangle})$ be a weighted homogeneous plane curve singularity with tangent space ${\pi}_{\mathfrak{C}}:T_{{\mathfrak{C}}/k}{\rightarrow}{\mathfrak{C}$. In this article, we study, from a computational point of view, the Zariski closure ${\mathfrak{G}}({\mathfrak{C}})$ of the set of the 1-jets on ${\mathfrak{C}}$ which define formal solutions (in F[[t]]2 for field extensions F of k) of the equation f = 0. We produce Groebner bases of the ideal ${\mathcal{N}}_1({\mathfrak{C}})$ defining ${\mathfrak{G}}({\mathfrak{C}})$ as a reduced closed subscheme of $T_{{\mathfrak{C}}/k}$ and obtain applications in terms of logarithmic differential operators (in the plane) along ${\mathfrak{C}}$.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3873-3887
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2018
In this paper, we propose a novel method to recover images corrupted by impulse noise. The proposed method uses two stages: noise detection and filtering. In the first stage, we use pixel values, rank-ordered logarithmic difference values, and median values to train a neural-network-based impulse noise detector. After training, we apply the network to detect noisy pixels in images. In the next stage, we use group-based weighted couple sparse representation to filter the noisy pixels. During this second stage, conventional methods generally use only clean pixels to recover corrupted pixels, which can yield unsuccessful dictionary learning if the noise density is high and the number of useful clean pixels is inadequate. Therefore, we use reconstructed pixels to balance the deficiency. Experimental results show that the proposed noise detector has better performance than the conventional noise detectors. Also, with the information of noisy pixel location, the proposed impulse-noise removal method performs better than the conventional methods, through the recovered images resulting in better quality.
The goal of this study was to efficiently analyze the relationships of the number of thefts with related factors, considering the spatial patterns of theft crimes. Theft crime data for a 5-year period (2009-2013) were collected from Haeundae Police Station. A logarithmic transformation was performed to ensure an effective statistical analysis and the number of theft crimes was used as the dependent variable. Related factors were selected through a literature review and divided into social, environmental, and defensive factors. Seven factors, were selected as independent variables: the numbers of foreigners, aged persons, single households, companies, entertainment venues, community security centers, and CCTV (Closed-Circuit Television) systems. OLS (Ordinary Least Squares) and GWR (Geographically Weighted Regression) were used to analyze the relationship between the dependent variable and independent variables. In the GWR results, each independent variable had regression coefficients that differed by location over the study area. The GWR model calculated local values for, and could explain the relationships between, variables more efficiently than the OLS model. Additionally, the adjusted R square value of the GWR model was 10% higher than that of the OLS model, and the GWR model produced a AICc (Corrected Akaike Information Criterion) value that was lower by 230, as well as lower Moran's I values. From these results, it was concluded that the GWR model was more robust in explaining the relationship between the number of thefts and the factors related to theft crime.
In this paper, a second-order 3-bit DSM using DWA(Data Weighted Averaging) algorithm is designed for bluetooth Zero-IF Receiver. The designed circuit has two integrators using a designed OTA, nonoverlapping two-phase clerk generator, 3-bit A/D converter, DWA algorithm and 3-bit D/A converter An ideal model of second-order lowpass DSM with a 3-bit quantizer was configured by using MATLAB, and each coefficients and design specification of each blocks were determined to have 10-bit resolution in 1MHz channel bandwidth. The designed second-order 3-blt lowpass DSM has maximum SNR of 74dB and power consumption is 50mW at 3.3V.
본 논문에서는 스펙클 잡음으로 열화 된 영상을 복원하기 위하여 에지 영역을 고려한 호모모르픽 웨이브렛 기반 MMSE 필터를 제안한다. 제안된 방법에서는 스펙클 잡음이 섞인 영상을 로그 영역으로 변환한 다음 호모모르픽 방향성 MMSE 필터로 복원된 영상에 DIP 연산자를 적용하여 각 화소를 평탄 영역과 에지 영역으로 분류한다. 평탄 영역에서는 호모모르픽 웨이브렛 기반 MMSE 필터링을 수행하고 에지 영역에서는 호모모르픽 웨이브렛 기반 MMSE 필터링의 결과와 호모모르픽 방향성 MMSE 필터링의 결과를 가중하여 합하는 가중 평균 필터링을 수행한다. 그런 다음 지수 함수를 이용하여 공간 영역으로 역 변환하여 복원된 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 방법으로 복원된 영상은 기존의 호모모르픽 평균 필터와 메디안 필터에 의하여 복원된 영상에 비하여 3.3-4.0 ㏈의 ISNR 성능 향상을 보였다. 또한 0.0103-0.0126의 에지 보존도 측정 파라미터 $\beta$ 성능 향상을 보이고, 에지가 잘 보존되면서 잡음이 잘 제거된 우수한 주관적 화질을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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