Journal of electromagnetic engineering and science
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제12권3호
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pp.203-209
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2012
In order to improve sensing performance when the noise variance is not known, this paper considers a so-called blind spectrum sensing technique that is based on eigenvalue models. In this paper, we employed the spiked population models in order to identify the miss detection probability. At first, we try to estimate the unknown noise variance based on the blind measurements at a secondary location. We then investigate the performance of detection, in terms of both theoretical and empirical aspects, after applying this estimated noise variance result. In addition, we study the effects of the number of SUs and the number of samples on the spectrum sensing performance.
The accurate analysis of the outside sky conditions is necessary to increase the efficiency of blind PV system. To conduct the accurate analysis, this paper suggested a method to analyze the sky condition using a specific image processing technique. While a fisheye lens has a wide field-of-views, it causes a large distortion to the sky images. Therefore, this paper calculated the exchange ratio of sky images to consider a lens distortion. As results of the study, there was a difference of 7% to cloud area ratio F4 and F11. Also, it had a different result depending on the position of the cloud.
This paper proposes a computer vision-based banknote recognition system intended to assist the blind. This system is robust and fast in recognizing banknotes on videos recorded with a smartphone on real-life scenarios. To reduce the computation time and enable a robust recognition in cluttered environments, this study segments the banknote candidate area from the background utilizing a technique called Pixel-Based Adaptive Segmenter (PBAS). The Speeded-Up Robust Features (SURF) interest point detector is used, and SURF feature vectors are computed only when sufficient interest points are found. The proposed algorithm achieves a recognition accuracy of 98%, a 100% true recognition rate and a 0% false recognition rate. Although Korean banknotes are used as a working example, the proposed system can be applied to recognize other countries' banknotes.
The independent component analysis (ICA) technique is a source identification method that uses statistical independence to separate source signals from measured signals. It has been successfully applied to various fields such as medical care and communication. In this study, the ICA technique was adopted to analyze the vibration source contribution of plate structures. The theory of the ICA technique is introduced and the procedure of the vibration source contribution analysis based on the ICA technique is proposed. To investigate the applicability of the proposed method to plate structures, numerical examples are presented for a rectangular plate under harmonic force excitations. The results show that the proposed method could become an effective tool for the vibration source contribution analysis of a plate structure.
Today's modern world requires a digital watermarking technique that takes the redundancy of an image into consideration for embedding a watermark. The novel algorithm used in this paper takes into consideration the redundancies of spatial domain and wavelet domain for embedding a watermark. Also, the cryptography-based secret key makes the algorithm difficult to hack and help protect ownership. Watermarking is blind, as it does not require the original image. Few coefficient matrices and secret keys are essential to retrieve the original watermark, which makes it redundant to various intentional attacks. The proposed technique resolves the challenge of optimizing transparency and robustness using a Canny-based edge detector technique. Improvements in the transparency of the cover image can be seen in the computed PSNR value, which is 44.20 dB.
This paper deals with the problem of channel identification for Single Input Multiple Output (SIMO) slow fading channels using clustering algorithms. Due to the intrinsic memory of the discrete-time model of the channel, over short observation periods, the received data vectors of the SIMO model are spread in clusters because of the AWGN noise. Each cluster is practically centered around the ideal channel output labels without noise and the noisy received vectors are distributed according to a multivariate Gaussian distribution. Starting from the Markov SIMO channel model, simultaneous maximum ikelihood estimation of the input vector and the channel coefficients reduce to one of obtaining the values of this pair that minimizes the sum of the Euclidean norms between the received and the estimated output vectors. Viterbi algorithm can be used for this purpose provided the trellis diagram of the Markov model can be labeled with the noiseless channel outputs. The problem of identification of the ideal channel outputs, which is the focus of this paper, is then equivalent to designing a Vector Quantizer (VQ) from a training set corresponding to the observed noisy channel outputs. The Linde-Buzo-Gray (LBG)-type clustering algorithms [1] could be used to obtain the noiseless channel output labels from the noisy received vectors. One problem with the use of such algorithms for blind time-varying channel identification is the codebook initialization. This paper looks at two critical issues with regards to the use of VQ for channel identification. The first has to deal with the applicability of this technique in general; we present theoretical results for the conditions under which the technique may be applicable. The second aims at overcoming the codebook initialization problem by proposing a novel approach which attempts to make the first phase of the channel estimation faster than the classical codebook initialization methods. Sample simulation results are provided confirming the effectiveness of the proposed initialization technique.
Background: The myofascial release technique is known to be an effective technique for increasing posterior fascia flexibility in short hamstring syndrome (SHS) subjects. But therapeutic mechanism of myofascial relaxation remains unclear. Recently, the theory of autonomic nervous system domination has been raised, however, a proper study to test the theory has not been conducted. Objectives: To investigate whether the application of the myofascial release technique can induce changes in the autonomic nervous system and affect the secretion of stress hormones and myofascial relaxation. Design: Quasi-experimental study. Methods: Twenty-four subjects with SHS were randomly divided into two groups. In the experimental group, the suboccipital muscle inhibition (SMI) technique was applied to the subjects for 4 min in supine position, and in the control group, the subjects were lying in the supine position only. A forward flexion distance (FFD) was conducted, blood pressure, heart rate, and cortisol levels were measured before and after the intervention and 30 min after intervention to determine myofascial relaxation and stress hormone levels. The evaluation was conducted separately in blind by an evaluator. Results: A FFD decreased in the experimental group, no change in cortisol was observed. On the contrary, a decrease in cortisol appeared in the control group after 30 minutes. Conclusion: The myofascial release technique is an effective treatment to increase the range of motion through posterior superior myofascial chain, but there is no evidence that myofascial release technique can control the autonomic nervous system.
In this paper, we propose a non-blind watermarking method that embeds a pseudo-random sequence (watermarks) into wavelet DC components. The DC area is not suitable for embedding because of severe visual degradation. We overcome the degradation problem by embedding watermarks into visually insensitive locations. We compare our experimental results with respect to JPEG compression with Cox’s popular correlation-based method. We also compare the robustness of our technique with other methods registered in CheckMark. This study reveals that the proposed method simultaneously provides good fidelity in quality as well as robustness against external attacks.
This paper addresses a method of convolutive source separation that based on SEONS (Second Order Nonstationary Source Separation) [1] that was originally developed for blind separation of instantaneous mixtures using nonstationarity. In order to tackle this problem, we transform the convolutive BSS problem into multiple short-term instantaneous problems in the frequency domain and separated the instantaneous mixtures in every frequency bin. Moreover, we also employ a H infinity filtering technique in order to reduce the sensor noise effect. Numerical experiments are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed approach and compare its performances with existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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