Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.41
no.9
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pp.107-114
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2004
This paper presents block and timing diagrams of the DWA(Data Weighted Averaging) to optimize a feedback time delay of the sigma-delta modulator. Through the MATLAB modeling, the optimized coefficients of the integrators are obtained to design the modulator. The fully differential SC integrators, feedback DAC, 9-level quantizer, and DWA are designed by considering the nonideal characteristics of the modulator. The designed third-order multibit modulator is fabricated in a 0.35${\mu}{\textrm}{m}$ CMOS process. The modulator achieves 75dB signal-to-noise ratio and 74dB dynamic range at 1.2Vp-p 825kHz input signal and 52.8MHE sampling frequency.
This paper reports the results of an experimental examination using X-rays to test annealing materials for lapped bearing steel (STB2), to confirm the validity of the weighted averaging analysis method. The distribution behavior for the α𝜓-sin2𝜓 diagram and the presence or absence of differences in the peak method, half-value breadth method, and centroid method were investigated. When lapping the annealed bearing steel (STB2) material, a residual stress state with a non-directional steep gradient appeared in the surface layer, and it was found that the weighted averaging analysis method was effective. If there is a steep stress gradient, the sin2𝜓 diagram is curved and the diffraction intensity distribution curve becomes asymmetric, resulting in a difference between the peak method, half-value breadth method, and centroid method. This phenomenon was evident when the stress gradient was more than 2~3 kg/mm2/㎛. In this case, if the position of the diffraction line is determined using the centroid method and the weighted averaging analysis method is applied, the stress value on the surface and the stress gradient under the surface can be obtained more accurately. When the stress gradient becomes a problem, since the curvature of the sin2𝜓 diagram appears clearly in the region of sin2𝜓 > 0.5, it is necessary to increase the inclination angle 𝜓 as much as possible. In the case of a lapping layer, a more accurate value can be obtained by considering 𝜎3 in the weighted averaging analysis method. In an isotropic biaxial residual stress state, the presence or absence of 𝜎3 can be determined as the presence or absence of strain for sin2𝜓≈0.4.
We develop the weighted-averaging finite-element method which uses four kinds of element sets. By constructing global stiffness and mass matrices for four kinds of element sets and then averaging them with weighting coefficients, we obtain a new global stiffness and mass matrix. With the optimal weighting coefficients minimizing grid dispersion and grid anisotropy, we can reduce the number of grid points required per wavelength to 4 for a $1\%$ upper limit of error. We confirm the accuracy of our weighted-averaging finite-element method through accuracy analyses for a homogeneous and a horizontal-layer model. By synthetic data example, we reconfirm that our method is more efficient for simulating a geological model than previous finite-element methods.
In this paper, we review widely used methods to extract local volatility surfaces (LVSs) from implied volatility surfaces (IVSs) and suggest a model averaging method for constructing implied and local volatility surfaces weighted by trading volumes. It makes use of model averaging method by means of bandwidth priors, and then produces a robust LVS estimation. The method is shown to provide the information about the confidence interval of estimators as well as a rather less variable weighted mean value for the IVS and LVS. To show the merits of our proposed method, we conduct simulations on equity-linked warrants (ELWs) with reasonable and acceptable results.
This paper addresses estimating the frequency of a cisoid in the presence of white Gaussian noise, which has numerous applications in communications, radar, sonar, and instrumentation and measurement. Due to the nonlinear nature of the frequency estimation problem, there is threshold effect, that is, large error estimates or outliers will occur at sufficiently low signal-to-noise ratio (SNR) conditions. Utilizing the ideas of averaging to increase SNR and weighted linear prediction, an optimal frequency estimator with smaller threshold SNR is developed. Computer simulations are included to compare its mean square error performance with that of the maximum likelihood (ML) estimator, improved weighted phase averager, generalized weighted linear predictor, and single weighted sample correlator as well as Cramer-Rao lower bound. In particular, with smaller computational requirement, the proposed estimator can achieve the same threshold and estimation performance of the ML method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.1
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pp.104-110
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2006
The advantage of the DSM which employ multi-bit quantizer is the increased SNR at the modulator's output. Typically 6 dB improvement is effected for every one additional bit. But multi-bit quantizer evidently requires multi-bit DAC in the feedback loop. The integral linearity error of the feedback DAC has direct impact upon the system performance and degraded SNR of the system. In order to mitigate the negative impact the DAC has on the system performance, many DEM(Dynamic Element Matching) schemes has been proposed. Among the proposed schemes, four schemes(DER,CLA,ILA,DWA) are explained and its performance has been compared. DWA(Data Weighted Averaging) method shows the best performance of the all.
Actual type of aggregation performed by an ordered weighted averaging (OWA) operator heavily depends upon the weighting vector. A number of approaches have been suggested for obtaining the associated weights. In this paper, we present analytic forms of OWA operator weighting functions, each of which has such properties as rank-based weights and constant value of orness, irrespective of number of objectives aggregated. Specifically, we propose four analytic forms of OWA weighting functions that can be positioned at 0.25, 0.334, 0.667, and 0.75 on the orness scale. The merits for using these weights over other weighting schemes can be mentioned in a couple of ways. Firstiy, we can efficiently utilize the analytic forms of weighting functions without solving complicated mathematical programs once the degree of orness is specified a priori by decision maker. Secondly, combined with well-known OWA operator weights such as max, min, and average, any weighting vectors, having a desired value of orness and being independent of the number of objectives, can be generated. This can be accomplished by convex combinations of predetermined weighting functions having constant values of orness. Finally, in terms of a measure of dispersion, newly generated weighting vectors show just a few discrepancies with weights generated by maximum entropy OWA.
By using the weighted averaging techniques, we establish oscillation criteria for the second order damped quasilinear elliptic differential equation $$\sum_{i,j=1}^{N}D_i(a_{ij}(x){\parallel}Dy{\parallel}^{p-2}D_jy)+{\langle}b(x),\;{\parallel}Dy{\parallel}^{p-2}Dy{\rangle}+c(x)f(y)=0,\;p>1$$. The obtained theorems include and improve some existing ones for the undamped halflinear partial differential equation and the semilinear elliptic equation.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.9
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pp.650-656
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2004
This paper presents block and timing diagrams of the DWA(data weighted averaging) to optimize a feedback time delay of the sigma-delta modulator. Through the Matlab modeling, the optimized coefficients of the integrators are obtained to design the modulator. And then the fully differential SC integrators, feedback DAC, 9-level quantizer, and DWA are designed by considering the nonideal characteristics of the modulator. The designed second-order multibit modulator is fabricated in a 0.35$\mu\textrm{m}$ CMOS process. The designed modulator achieves 73dB signal-to-noise ratio and 72dB dynamic range at 1.2Vp-p 585kHz input singal and 52.8MHz sampling frequency.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.4
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pp.959-966
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2010
Quantitative ultrasound analysis provides fundamental information of various ultrasound parameters using spectral information of the short-gated radiofrequency(RF) data. Therefore, accurate extraction of spectral information from backscattered RF signal is crucial for further analysis of medical ultrasound parameters. In this paper, we propose two techniques for calculating a more accurate power spectrum which are based on the phase-compensation using the normalized cross-correlation to minimize estimation errors due to phase variations, and the weighted averaging technique to maximize the signal-to-noise ratio(SNR). The simulation results demonstrate that the proposed method estimates better results with 10% smaller estimation variances compared to the conventional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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