In this review, we introduce the non-parametric Bayesian filtering algorithm known as the point-mass filter (PMF) and discuss recent studies related to it. PMF realizes Bayesian filtering by placing a deterministic grid on the state space and calculating the probability density at each grid point. PMF is known for its robustness and high accuracy compared to other nonparametric Bayesian filtering algorithms due to its uniform sampling. However, a drawback of PMF is its inherently high computational complexity in the prediction phase. In this review, we aim to understand the principles of the PMF algorithm and the reasons for the high computational complexity, and summarize recent research efforts to overcome this challenge. We hope that this review contributes to encouraging the consideration of PMF applications for various systems.
The medical image processing system is intended for a diverse set of users in the medical Imaging Parts. This system consists of a 640 Kbyte IBM-PC/AT with 30 Mbyte hard disk, special purpose image processor with video input devices and display monitor. Image may be recorded and processed in real time at sampling rate up to 10 MHz. This system provides a wide range of image enhancement processing facilities via a menu-driven software packages. These facilities include point by point processing, image averaging, convolution filter and subtraction.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권3호
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pp.189-193
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2015
This paper provides the design techniques of a successive approximation register (SAR) type 12b analog-to-digital converter (ADC) for distributed maximum power point tracking (DMPPT) control in a photovoltaic system. Both a top-plate sampling technique and a $V_{CM}$-based switching technique are applied to the 12b capacitor digital-to-analog converter (CDAC). With these techniques, we can implement a 12b SAR ADC with a 10b capacitor array digital-to-analog converter (DAC). To enhance the accuracy of the ADC, a single-to-differential converted DAC is exploited with the dual sampling technique during top-plate sampling. Simulation results show that the proposed ADC can achieve a signal-to-noise plus distortion ratio (SNDR) of 70.8dB, a spurious free dynamic range (SFDR) of 83.3dB and an effective number of bits (ENOB) of 11.5b with bipolar CMOS LDMOD (BCDMOS) $0.35{\mu}m$ technology. Total power consumption is 115uW under a supply voltage of 3.3V at a sampling frequency of 1.25MHz. And the figure of merit (FoM) is 32.68fJ/conversion-step.
Since there are multiple random variables in the probabilistic load flow (PLF) calculation of distribution system containing distributed generation (DG) and electric vehicle charging load (EVCL), a Monte Carlo method based on composite sampling method is put forward according to the existing simple random sampling Monte Carlo simulation method (SRS-MCSM) to perform probabilistic assessment analysis of voltage quality of distribution system containing DG and EVCL. This method considers not only the randomness of wind speed and light intensity as well as the uncertainty of basic load and EVCL, but also other stochastic disturbances, such as the failure rate of the transmission line. According to the different characteristics of random factors, different sampling methods are applied. Simulation results on IEEE9 bus system and IEEE34 bus system demonstrates the validity, accuracy, rapidity and practicability of the proposed method. In contrast to the SRS-MCSM, the proposed method is of higher computational efficiency and better simulation accuracy. The variation of nodal voltages for distribution system before and after connecting DG and EVCL is compared and analyzed, especially the voltage fluctuation of the grid-connected point of DG and EVCL.
Seawater sampling is the primary task for the study of the marine environmental parameters that require shipboard or laboratory experiments for their analyses, and is also required for the calibration of some instruments for in situ measurement. A new automatic bottle (AUTTLE) is developed for seawater sampling at any desired time and water depth by self-triggering. Both any type of single or assembled mooring for 15 days and manual actuation by using a remote messenger as existing instantaneous single point water samplers are possible. Its sampling capacity and the resolution of time setting are 2 liters and 1 second, respectively. The result of a field experiment with an optical backscattering sensor (OBS) and a total of 14 AUTTLES for the in situ calibration of the OBS shows that the AUTTLE must improve our understanding on the behavior of the sand/mud mixtures in the environments with high waves and strong tides. The AUTTLE will serve as a valuable instrument in the various fields of oceanography, especially where synchronized seawater sampling at several sites is required and/or the information in storm period is important.
This study presents a new approach of surrogate modeling for time-consuming finite element analysis. A surrogate model is widely used to reduce the computational cost under an iterative computational analysis. Although a variety of the methods have been widely investigated, there are still difficulties in surrogate modeling from a practical point of view: (1) How to derive optimal design of experiments (i.e., the number of training samples and their locations); and (2) diagnostics of the surrogate model. To overcome these difficulties, we propose a sequential surrogate modeling based on Gaussian process model (GPM) with self-adaptive sampling. The proposed approach not only enables further sampling to make GPM more accurate, but also evaluates the model adequacy within a sequential framework. The applicability of the proposed approach is first demonstrated by using mathematical test functions. Then, it is applied as a substitute of the iterative finite element analysis to Monte Carlo simulation for a response uncertainty analysis under correlated input uncertainties. In all numerical studies, it is successful to build GPM automatically with the minimal user intervention. The proposed approach can be customized for the various response surfaces and help a less experienced user save his/her efforts.
This paper introduces the high density discrete wavelet transform using quincunx sampling, which is a discrete wavelet transformation that combines the high density discrete transformation and non-separable processing method, each of which has its own characteristics and advantages. The high density discrete wavelet transformation is one that expands an N point signal to M transform coefficients with M > N. The high density discrete wavelet transformation is a new set of dyadic wavelet transformation with two generators. The construction provides a higher sampling in both time and frequency. This new transform is approximately shift-invariant and has intermediate scales. In two dimensions, this transform outperforms the standard discrete wavelet transformation in terms of shift-invariant. Although the transformation utilizes more wavelets, sampling rates are high costs and some lack a dominant spatial orientation, which prevents them from being able to isolate those directions. A solution to this problem is a non separable method. The quincunx lattice is a non-separable sampling method in image processing. It treats the different directions more homogeneously than the separable two dimensional schemes. Proposed wavelet transformation can generate sub-images of multiple degrees rotated versions. Therefore, This method services good performance in image processing fields.
이 연구(硏究)는 Forest survey시(時) 지상조사(地上調査)와 항공사진(航空寫眞)을 이용(利用)한 조사(調査)와의 비교(比較) 연구(硏究)인데 tone contrast가 여의(如意)치 못한 aerial photo를 인수(人手)했기 때문에 연구(硏究)에 많은 지장(支障)을 가져와 처음의 계획(計劃)대로 추진(推進)하지 못하였다. 조사방법(調査方法)은 aerial photo를 이용(利用)했을 때 가장 편리(便利)하였고 이때 적용(適用)한 방법(方法)은 지상(地上)과 병용(併用)시킨 조사방법(調査方法)이다. 임상도작성(林相圖作成)에 Radial line plotter를 사용(使用)했는데 그 결과(結果)는 대단(大端)히 좋았다. 즉(即) compass surveying에 의(依)하여 현지(現地) check한 결과(結果)와는 none significant였다. 앞으로는 double sampling에 대(對)한 연구(硏究)가 더 필요(必要)할 것으로 생각된다. 따라서 이에 대(對)한 연구(硏究)를 계획(計劃)하여 추진(推進)할 생각이다.
본 연구에서는 계속조사에서 과거의 조사결과에서 얻은 추정값의 상대표준오차를 이용한 표본크기 결정 문제에 대하여 실제 사업체 조사자료를 활용하여 살펴보았다. 통계청 사업체 조사결과 중 건설업을 모집단으로 이용하여 표본크기를 500에서 3,000까지 500씩 증가시켜가면서 표본을 1,000개씩 단순임의추출 또는 층화추출하여 추출된 각 표본으로부터 상대표준오차들의 사분위수를 계산하였다. 그리고 이들 값들을 토대로 계속조사에서 시점 (t-1)에서의 상대표준오차를 이용한 시점 t에서의 표본크기를 추출법에 따라 구하였다. 그 결과 단순임의추출의 경우는 층화추출의 경우보다 시점 (t-1)에서의 상대표준오차들의 크기에 따라 표본크기가 매우 크게 차이가 나타남을 알 수 있었으며, 층화추출의 경우도 어떻게 층화를 하느냐에 따라 표본크기에 차이가 있을 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 계속 조사에서 과거의 조사결과에서 얻은 추정값의 상대표준오차를 이용한 표본크기 식을 활용하는데 있어서 세심한 주의가 필요함을 확인할 수 있었다.
굴착 현장에서 신속·정확·안전한 측량을 위해 본 연구에서는 드론을 이용한 지하 시설물 측량의 적용 가능성 및 3D 시각화의 기대효과를 다음과 같이 도출하였다. Phantom4 Pro 20MP의 드론으로 30m의 비행 고도, 중복도 85%의 비행계획으로 0.85mm의 GSD (Ground Sampling Distance)값을 확보하였고, GCP (Groud Control Point)4점과 검사점 2점을 계산하여 기준점에 대하여 7.3mm, 검사점은 11mm의 성과를 취득할 수 있었다. 저가의 드론으로 측량할 경우 GCP의 중요성이 확인되었으며, 지상 기준점이 없는 경우, X값의 오차 범위는 -81.2cm에서 +90.0cm, Y값의 오차 범위는 +6.8cm에서 155.9 cm 값을 도출하였다. Pix4D 프로그램을 이용하여 포인트 클라우드 데이터를 분류하였다. 지하 시설물 데이터와 도로 포장면의 데이터를 분류하고, 중첩과정을 통해 실제 모형의 도로와 지하 시설물의 데이터를 3D 시각화하였다. 중첩된 포인트 클라우드 데이터는 Open Source 프로그램인 CloudCompare를 통해 사용자가 원하는 장소의 위치와 심도 정보를 확인할 수 있게 되었다. 본 연구결과로 지하 시설물 측량의 새로운 패러다임으로 자리매김하게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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