영상의 색상 정보는 비슷한 영상들의 유사도를 효과적으로 측정하는데 사용된다. 그러나, 색상정보의 크기는 영상 데이터베이스에서 효율적으로 다루기에는 너무나 방대하다. 본 논문에서는 히스토그램 보간법에 의하여 유사한 영상들을 검색하는 새로운 방법을 제시한다 알고리즘의 기본 원리는 색상 히스토그램의 분포를 이용하여 영상을 검색하는 기존 방법에서 출발한다. 그러나, 질의 영상과 대상 영상과의 유사도를 결정하는데 있어서 보간법에 의하여 히스토그램의 분포도를 간략화 시킨다는 근본적인 차이를 가지고 있다. 색상 히스토그램의 분포는 최적 차수의 다항식으로 보간되어서 표현되었다. 히스토그램의 분포가 보간된 후에는 저차원 다항식의 계수들만이 색상 구분자로서 데이터베이스에 저장되고 검색하는데 활용될 수 있다. 제안된 방법은 실제 영상들에 적용되었으며 만족할 만한 결과를 보여주고 있다.
본 논문에서는 시변 주파수 선택적 페이딩 채널에서 OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 시스템을 위한 curve-fitting 채널추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시간영역 및 주파수영역에서 1차원 curve-fitting을 통하여 smoothing과 interpolation을 순차적으로 수행함으로써 채널추정 정확도를 크게 개선할 수 있다. 먼저, 파일럿 심벌들을 사용하여 LS(least-Square) 추정치를 구하고, 이를 바탕으로 파일럿 밀도가 상대적으로 높은 영역을 선택하여 최소자승오차 기준에 따라 적절한 차수의 다항식으로 1차원 curve-fitting을 수행한다. 다음으로, 이 다항식을 이용하여 주어진 범위 내에 존재하는 LS 추정치들을 smoothing하고, interpolation 또는 prediction을 통하여 데이터 전송을 위하여 필요한 채널추정치들을 구한다. 이어서, 선택된 영역에서 얻어진 채널추정치들을 나머지 영역에서 또 다른 다항식을 사용하여 동일한 과정으로 1차원 curve-fitting을 통하여 smoothing과 interpolation을 수행함으로써 시간영역 및 주파수영역에서의 채널추정을 완료한다. 모의실험을 통하여 다양한 채널환경에서 MSE (mean square error) 및 BER (bit error rate) 성능을 분석한 결과, 제안된 방법이 기존의 채널추정 방법들에 비하여 월등히 우수하며, 최적의 Wiener 필터링 방법보다도 우수함을 보였다.
Our goal is to construct a two-frequency-dependent formula $I_N$ which interpolates a product f of two functions with different frequencies at some N points. In the beginning, it is not clear to us that the formula $I_N$ satisfies $I_N=f$ at the points. However, it is later shown that $I_N$ satisfies the above equation. For this theoretical development, a one-frequency-dependent formula is introduced, and some of its characteristics are explained. Finally, our newly constructed formula $I_N$ is compared to the classical Lagrange interpolating polynomial and the one-frequency-dependent formula in order to show the advantage that is obtained by generating the formula depending on two frequencies.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권2호
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pp.300-314
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2017
This paper examines finite rotation angle (FRA) applications for spacecraft attitude control. The coordinate transformation matrix and the attitude kinematics represented by FRAs are introduced. The interpolation techniques for the angular orientations are thoroughly investigated using the FRAs and the results are compared to those using traditional methods. The paper proposes trajectory description techniques by using extremely smooth polynomial functions of time, which can describe point-to-point attitude maneuvers in a realizable and accurate manner with the help of unique FRA features. In addition, new controller design techniques using the FRAs are developed by combining the proposed interpolation techniques with a model predictive control framework. The proposed techniques are validated through their attitude control applications for an aggressive point-to-point maneuver. Conclusively, the FRAs provide much more flexibility than quaternions and Euler angles when describing kinematics, generating trajectories, and designing attitude controllers for spacecraft.
본 논문에서 분산 시스템의 각 노드들은 노드들간에 주기적으로 교환되는 시스템 상태 정보를 히스토리에 저장하고, 그 히스토리 정보에 Newton의 후향 보간법의 5차 보간 다항식을 사용하여 다음 주기의 예측 부하 지수(ELI)를 계산한다. 계산되어진 ELI를 동적 부하 균등화 시스템의 로케이션 정책에 이용하였다. 그 결과 ELI 기반 동적 부하 균등화 시스템은 기존의 부하 균등화 알고리즘에 비해 성능이 우수함을 시뮬레이션을 통하여 알 수 있었다.
In this paper, we develop an enhanced Chebyshev collocation method based on an integration scheme of the generalized Chebyshev interpolations for solving stiff initial value problems. Unlike the former error embedded Chebyshev collocation method (CCM), the enhanced scheme calculates the solution and its truncation error based on the interpolation of the derivative of the true solution and its integration. In terms of concrete convergence and stability analysis, the constructed algorithm turns out to have the $7^{th}$ convergence order and the A-stability without any loss of advantages for CCM. Throughout a numerical result, we assess the proposed method is numerically more efficient compared to existing methods.
Neural network minimization problems are often conditioned and in this contribution way to handle this will be discussed. It is shown that a better conditioned minimization problem can be obtained if the problem is separated with respect to the linear parameters. This will increase the convergence speed of the minimization. One of the most powerful uses of neural networks is in function approximation(curve fitting)[1]. A main characteristic of this solution is that function (f) to be approximated is given not explicitly but implicitly through a set of input-output pairs, named as training set, that can be easily obtained from calibration data of the measurement system. In this context, the usage of Neural Network(NN) techniques for modeling the systems behavior can provide lower interpolation errors when compared with classical methods like polynomial interpolation. This paper solve of single-variable minimization using neural network.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4680-4700
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2015
Broadcast encryption is an efficient way to distribute confidential information to a set of receivers using broadcast channel. It allows the broadcaster to dynamically choose the receiver set during each encryption. However, most broadcast encryption schemes in the literature haven't taken into consideration the receiver's privacy protection, and the scanty privacy preserving solutions are often less efficient, which are not suitable for practical scenarios. In this paper, we propose an efficient dynamic anonymous broadcast encryption scheme that has the shortest ciphertext length. The scheme is constructed over the composite order bilinear groups, and adopts the Lagrange interpolation polynomial to hide the receivers' identities, which yields efficient decryption algorithm. Security proofs show that, the proposed scheme is both secure and anonymous under the threat of adaptive adversaries in standard model.
Overdriving schemes are used to improve the response time of liquid crystal display. Typically they are implemented by using LUTs (look-up table) within an image processor. However, the size of LUT is limited by the physical memory size and system cost. In this paper, we present an improved method for LUT implementation using linear interpolation and piecewise least-square polynomial regression. Using the proposed method, the performance of LUT can be improved and memory size of that can be reduced.
In this paper, we consider a fuzzy system representation for polynomials of two variables. The representation we use is an exact transformation of the corresponding cubic spline interpolation function. We examine some of the properties of their fuzzy rule tables md prove that the rule table is symmetric or antisymmetric depending on whether the polynomial is symmetric or antisymmetric. A few examples are included to verify our proof. These results not only provide some insights on properties of the cubic spline interpolation coefficients but also provide some help in setting up fuzzy rule tables for functions of two variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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