The Joint Transform Correlator (JTC) has been the most suitable technique for real time optical pattern recognition and target tracking applications. This paper proposes a new application of the JTC system for an analysis of the blurring effect of the optical images caused by a defocused lens. We present the relation between the correlation peak, optical transfer function (OTF), and the amount of blurring caused by focusing error. Moreover, we show a possibility of calibrating the blurred image by simply measuring the correlation peak.
Objective: The objective of this study was to investigate the effects of Schroth's three-dimensional exercises in combination with respiratory muscle exercise (SERME) on Cobb's angle and functional movement screen (FMS). Design: Randomized controlled trial. Methods: Fifteen subjects with scoliosis were randomly assigned to two groups. Eight subjects were assigned to the experimental group and seven subjects were assigned to the control group. The experimental group underwent SERME using SpiroTiger (Idiag, Switzerland), while the control group performed only the Schroth's three-dimensional exercises (SE). Both groups performed exercises for one hour per day, three times a week for eight weeks. Cobb's angle, pulmonary function (forced vital capacity, forced expiratory volume at one second, and peak expiratory flow) and FMS were measured before and after the experiment. Results: After intervention, the SERME group showed a significant difference in Cobb's angle, FMS scores, and pulmonary function as compared to before intervention (p<0.05). In the SE group, there was a statistically significant difference in Cobb's angle, pulmonary function, and FMS scores compared to before intervention (p<0.05). The SERME group showed a significant difference in Cobb's angle and peak expiratory flow in pulmonary function compared to the SE group (p<0.05). Conclusions: The results suggest that SERME could be a more effective intervention for improvement of the Cobb's angle and pulmonary function for scoliosis patients.
Background: The modelling of lactation curve provides guidelines in formulating farm managerial practices in dairy cows. The aim of the present study was to determine the suitable non-linear model which most accurately fitted to lactation curves of five lactations in 134 Gir crossbred cows reared in Research-CumDevelopment Project (RCDP) on Cattle farm, MPKV (Maharashtra). Four models viz. gamma-type function, quadratic model, mixed log function and Wilmink model were fitted to each lactation separately and then compared on the basis of goodness of fit measures viz. adjusted $R^2$, root mean square error (RMSE), Akaike's Informaion Criteria (AIC) and Bayesian Information Criteria (BIC). Results: In general, highest milk yield was observed in fourth lactation whereas it was lowest in first lactation. Among the models investigated, mixed log function and gamma-type function provided best fit of the lactation curve of first and remaining lactations, respectively. Quadratic model gave least fit to lactation curve in almost all lactations. Peak yield was observed as highest and lowest in fourth and first lactation, respectively. Further, first lactation showed highest persistency but relatively higher time to achieve peak yield than other lactations. Conclusion: Lactation curve modelling using gamma-type function may be helpful to setting the management strategies at farm level, however, modelling must be optimized regularly before implementing them to enhance productivity in Gir crossbred cows.
Purpose: This study aimed to investigate the correlation between abdominal muscle strength and measures of respiratory function in stroke patients. Methods: The study participants comprised 17 (male: 12, female: 5) stroke patients hospitalized at W rehabilitation hospital in Busan, South Korea. Abdominal muscle strength was assessed using a digital manual dynamometer for 5 seconds contacting the sternal notch of the participants to bend the trunk. Respiratory function (forced vital capacity, forced expiratory volume in one second, forced expiratory volume in one second/forced vital capacity, and peak expiratory flow) was assessed using a spirometer. The collected data were analyzed using Pearson's correlation analysis, and the significance level was set 0.05. Results: A statistically significant correlation was found between abdominal muscle strength and forced vital capacity, forced expiratory volume in one second, and peak expiratory flow. However, abdominal muscle strength and forced expiratory volume in one second/forced vital capacity were not significantly correlated. Conclusion: This study demonstrated that there is a relationship between abdominal muscle strength and respiratory function. Exercise programs to strengthen the abdominal muscles are therefore necessary to improve respiratory function in stroke patients.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.13
no.1
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pp.39-49
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2013
This paper presents a method of improving the performance of a day-ahead 24-h load curve and peak load forecasting. The next-day load curve is forecasted using radial basis function (RBF) neural network models built using the best design parameters. To improve the forecasting accuracy, the load curve forecasted using the RBF network models is corrected by the weighted sum of both the error of the current prediction and the change in the errors between the current and the previous prediction. The optimal weights (called "gains" in the error correction) are identified by differential evolution. The peak load forecasted by the RBF network models is also corrected by combining the load curve outputs of the RBF models by linear addition with 24 coefficients. The optimal coefficients for reducing both the forecasting mean absolute percent error (MAPE) and the sum of errors are also identified using differential evolution. The proposed models are trained and tested using four years of hourly load data obtained from the Korea Power Exchange. Simulation results reveal satisfactory forecasts: 1.230% MAPE for daily peak load and 1.128% MAPE for daily load curve.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.1
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pp.144-154
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1996
Proposed numerous algorithms for the policing function have mainly focused on their performances. Besides their performance evaluation, however, the VLSI-implementation of these algorithms is worth consideration as well. Although, no algorithms for the policing function have been standardized up to now, ITU-T I.371 suggests two examples of algorithms, the Virtual Scheduling Algorithm (VSA) and the Continuous State Leaky Bucket algorithm. In this paper, we suggest the architecture of a policing device implementing the VSA among various algorithms for the peak cell rate policing and discuss some issues on the implementation. We also present how to select the policing modes of the two devices used to realize various policing schemes and show the experimental results obtained under four different peak cell rate values to confirm that the device performs the policing function satisfactorily. We exploit the priority encoder to run the algorithm in parallel instead of sequentially, which reduces the operation time to a great extent.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.5
no.3
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pp.855-868
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1998
For a random sample of size n from general linear model, $Y_i= heta(X_i)+varepsilon_i,;let Y_{in}$ denote the ith oder statistics of the Y sample values. The X-value associated with $Y_{in}$ is denoted by $X_{[in]}$ and is called the concomitant of ith order statistics. The estimator of the location of a maximum of a regression function, $ heta$($\chi$), was proposed by (equation omitted) and was found the convergence rate of it under certain weak assumptions on $ heta$. We will discuss the asymptotic distributions of both $ heta(X_{〔n-r+1〕}$) and (equation omitted) when r is fixed as nolongrightarrow$\infty$(i.e. extreme case) on the basis of the theorem of the concomitants of order statistics. And the will investigate the asymptotic behavior of Max{$\theta$( $X_{〔n-r+1:n〕/}$ ), . , $\theta$( $X_{〔n:n〕}$)}as an estimator for the peak of a regression function.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2004.05b
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pp.68-74
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2004
The use of digital filters in the signal processing field is increasing rapidly with development of the modem industrial society, and generally digital filter is classified into FIR (infinite impulse response) fillers and FIR (finite impulse response) filters. The FIR digital filter has the phase linearity and the easiness of creation. In the design of the FIR digital filter, the window function is used to alleviate ripples caused by Gibbs Phenomenon around the cut-off frequency of the passband. In this paper, we designed a new window function and compared with existing Manning, Hamming and Blackman window functions. And we used peak side-lobe and transient characteristics as standard of judgement.
Evolutionary algorithms, which are frequently used in an automatic calibration of watershed runoff simulation models, are unconstrained optimization algorithms. An additional method is required to impose constraints on those algorithms. The purpose of the study is to modify the SCE-UA (shuffled complex evolution-University of Arizona) to impose constraints by a penalty function and to improve performance of the automatic calibration module of the SWMM (storm water management model) linked with the SCE-UA. As indicators related to peak flow are important in watershed runoff event simulation, error of peak flow and error of peak flow occurrence time are selected to set up constraints. The automatic calibration module including the constraints was applied to the Milyang Dam Basin and the Guro 1 Pumping Station Basin. The automatic calibration results were compared with the results calibrated by an automatic calibration without the constraints. Error of peak flow and error of peak flow occurrence time were greatly improved and the original objective function value is not highly violated in the automatic calibration including the constraints. The automatic calibration model with constraints was also verified, and the results was excellent. In conclusion, the performance of the automatic calibration module for watershed runoff event simulation was improved by application of the penalty function to impose constraints.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.6
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pp.291-296
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2015
The tire damage classification method is researched on the periodicity detection of ramdomness ultrasonic signals to occur at the driving vehicle tire. Setting method of adaptive threshold is proposed in order to valid pulse detection by tire damage in ultrasonic noise on the road and used low pass filter for decrease signal ramdomness as preprocessing. Time interval of detected pulse is setted the density function depend on the vehicle's speed and the method of tire damage detection is proposed that measuring the first peak's time of time density function.The result of time density function in case of one damage material, the first peak's time is measured within the error limit of tire's rotation period, 169.8ms and 97.9ms and 81.8ms, about the speed of 50km/h and 80km/h and 100km/h. In case of more than one damage material, the sum of each peak's time is measured within the error limit of tire's rotation period about the speed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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