This study aimed to investigate a bias pattern making method with geometrical approach. The bias-cut dress has soft silhouette of drape in the garment. However, the bias cut dress has problem of satisfying the intended garment size spec. This problem occurs from various sources. The main reason is that the bias-cut fabric tends to stretch on longitudinal direction and to shrink horizontal direction when it was hung on the body. The goal of this study was to develop a bias-cut dress pattern making method satisfying the intended garment size spec. The researchers developed the geometrical method of measuring dimensional change by calculating the compensation ratio of the fabric in true bias direction. The compensation ratio was calculated by applying draping ratio of the fabric. Three types of fabrics were used in the experiment. The warp and weft crossing angle of fabric was ranged from $78^{\circ}$ to $82^{\circ}$. The fabrics stretched longitudinally 6.9~9.9% and shrank horizontally 7.2~11.0%. The compensation ratio of the bias-cut pattern for sample dress was calculated for each fabric type. Two types of experimental bias-cut dress patterns were developed for each fabric. One pattern was made with applying full compensation ratio and the other one made with applying partial ratio of the fabric. Experimental dresses were made with these patterns. The results of the evaluation showed that the bias-cut dress pattern applying the partial compensation ratio was more appropriate than the pattern applying the full compensation ratio.
In this paper, we deal with two bias compensation algorithms of acceleration sensor for measuring the galloping on power transmission line. Firstly, the block diagram of galloping measurement system is given and a galloping model is presented. Secondly, two compensation algorithms, a simple compensation and a period compensation, are proposed. A simple compensation algorithm use the drafts of velocity and distance at fixed periods, so it is useful for constant bias case. Next, a period compensation algorithm can compensate a periodic bias. This algorithm use the previous measured data and compensated data for constant period, where the period is obtained by FFT method. Lastly, the effectiveness of proposed algorithms is verified by comparing between two algorithms in simulation, and its characteristics and the bias error bound are shown, respectively.
This paper proposes a compensator to eliminate the DC bias of inductor current. This method utilizes an average-current sensing technique to detect the DC bias of inductor current. A small signal model of the DC bias compensation loop is derived. It is shown that the DC bias has a one-pole relationship with the duty cycle of the left side leading lag. By considering the pole produced by the dual active bridge (DAB) converter and the pole produced by the average-current sensing module, a one-pole-one-zero digital compensation method is given. By using this method, the DC bias is eliminated, and the stability of the compensation loop is ensured. The performance of the proposed compensator is verified with a 1.2-kW DAB converter prototype.
The bias characteristics due to the changes of temperature and temperature gradient of fiber coil are investigated in fiber-optic gyroscope. The bias performance is degraded with the changes of temperature and temperature gradient of fiber coil. The temperature compensation using both the temperature-dependent bias measurement and the temperature-induced error model of fiber-optic gyroscope improves the bias stability about 3 times as much as the uncompensated original case, which leads to very stable bias performance over the temperature range from $-35^{\circ}C$ to $+77^{\circ}C$.
The deterministic errors of semiconductor gyros and accelerometers must be estimated and compensated to develop the low-cost IMU using them. Generally, the dominant errors of the low-cost IMU are bias and misalignment errors. Bias is sensitive to temperature. Therefore, in this paper, the effect on temperature of bias is analyzed and temperature compensation are carryed out. It is shown by experiment that the compensation is efficient.
In this paper, a sensor bias estimation method with pseudo measurement for asynchronous multisensor systems is proposed. The proposed bias estimation method separates the local filter which estimates the target state with biased measurements into two parts, one is bias part, the other is target state part. By using these two parts, the algorithm generates the pseudo bias measurement for estimating bias, and then eliminates bias of local track through bias compensation. Finally, the proposed algorithm is evaluated by comparing with the existing EXX method.
In this paper, an INS compensation algorithm is proposed using the accelerometer from IMU. First, we denote the basic INS algorithm and show that how to compensate the position error when low cost IMU is used. Second, considering the ship's characteristic and ocean environments, we consider with a drift as a periodic external environment change which is affected with exact position. To develop the compensation algorithm, we use a repetitive method to reduce the external environment changes. Lastly, we verify the proposed algorithm through the experiments, where the acceleration sensor is used to acquire real data.
In this paper, an INS compensation algorithm for auto sailing system is proposed, where low cost IMU (Inertial Measurement Unit) is used for measuring the accelerometer data. First, we denote the basic INS algorithm with IMU and show that how to compensate the error of position by using low cost IMU. Second, in considering the ship's characteristic and ocean environments, we consider with a factor as a periodic external disturbance which effects to the exact position. To develop the compensation algorithm, we use a repetitive method to reduce the external environment changes. Lastly, we verify the proposed algorithm by using experiments results.
Maximum likelihood linear regression (MLLR) adaptation experiences severe performance degradation with very tiny amount of adaptation data. Eigenspace- based MLLR, as an alternative to MLLR for fast speaker adaptation, also has a weak point that it cannot deal with the mismatch between training and testing environments. In this paper, we propose a simultaneous fast speaker and environment adaptation based on eigenspace-based MLLR. We also extend the sub-stream based eigenspace-based MLLR to generalize the eigenspace-based MLLR with bias compensation. A vocabulary-independent word recognition experiment shows the proposed algorithm is superior to eigenspace-based MLLR regardless of the amount of adaptation data in diverse noisy environments. Especially, proposed sub-stream eigenspace-based MLLR with bias compensation yields 67% relative improvement with 10 adaptation words in 10 dB SNR environment, in comparison with the conventional eigenspace-based MLLR.
Purpose: We investigate biases in the assessments of left ventricular function (LVF), by compressed sensing (CS)-cine magnetic resonance imaging (MRI). Materials and Methods: Cardiovascular cine images with short axis view, were obtained for 8 volunteers without CS. LVFs were assessed with subsampled data, with compression factors (CF) of 2, 3, 4, and 8. A semi-automatic segmentation program was used, for the assessment. The assessments by 3 CS methods (ITSC, FOCUSS, and view sharing (VS)), were compared to those without CS. Bland-Altman analysis and paired t-test were used, for comparison. In addition, real-time CS-cine imaging was also performed, with CF of 2, 3, 4, and 8 for the same volunteers. Assessments of LVF were similarly made, for CS data. A fixed compensation technique is suggested, to reduce the bias. Results: The assessment of LVF by CS-cine, includes bias and random noise. Bias appeared much larger than random noise. Median of end-diastolic volume (EDV) with CS-cine (ITSC or FOCUSS) appeared -1.4% to -7.1% smaller, compared to that of standard cine, depending on CF from (2 to 8). End-systolic volume (ESV) appeared +1.6% to +14.3% larger, stroke volume (SV), -2.4% to -16.4% smaller, and ejection fraction (EF), -1.1% to -9.2% smaller, with P < 0.05. Bias was reduced from -5.6% to -1.8% for EF, by compensation applied to real-time CS-cine (CF = 8). Conclusion: Loss of temporal resolution by adopting missing data from nearby cardiac frames, causes an underestimation for EDV, and an overestimation for ESV, resulting in underestimations for SV and EF. The bias is not random. Thus it should be removed or reduced for better diagnosis. A fixed compensation is suggested, to reduce bias in the assessment of LVF.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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