In this paper, we would like to discuss the signal processing and the algorithm for ECG analysis. The ECG gives us information about the condition of the heart muscle, because myocardial abnormality or infarction is inscribed on the ECG during myocardial depolarization and repolarization. Analyzing the ECG signal, we can find heart disease, for example, arrhythmia and myocardial infarction, etc. Particularly, detecting arrhythmia is more important, because serious arrhythmia can take away the life from patients within ten minutes. The wavelet transform decomposes the ECG signal into high and low frequency component using wavelet function. Recomposing high frequency bands including QRS complex, we can detect QRS complex and eliminate the noise from the original ECG signal. To recognize the ECG signal pattern, we adopted the curve-fitting partially and statistical method. The ECG signal is divided into small parts based on QRS complex, and then, each part is approximated to the polynomials. Comparing the approximated ECG pattern with some kinds of heart disease ECG pattern, we can detect and classify the kind of heart disease.
It is important to reduce the vibration and noise of submarines and ships. For the purpose of noise reduction, various researches are actively being conducted on the employment of complex structures. However, in the case of numerical analysis for complex structures with damping materials, substantial errors can be generated by the absence of an exact damping model. Thus experimental model analysis is necessary for the verification of a numerical analysis for complex structures. In this research, vibration experiments are conducted in order to ascertain the vibration properties of cantilever beam attached damping materials. First, an initial value is obtained by using a direct linear method. Next, based on this initial value, the exact modal parameters of the cantilever beam are obtained by using the Newton-Raphson method.
An algorithm is proposed to find a stable rational function, which is frequently used in the linear system theory, by curve-fitting a given data. This problem is essentially a nonolinear optimization problem. In order to converge faster to the solution, the following method is used. First, the coefficients of the denominator polynomial are fixed and only the coefficients of the numerator polynomial are adjusted by its linear relationships. Then the coefficients of the numerator are fixed and the coefficients of the denominator polynomial are adjusted by nonlinear programming. This whole process is repeated until a convergent solution is found. The solution obtained by this method converges better than by other algorithms and its versatility is demonstrated by applying it to the design of a feedback control system and a low pass filter.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1645-1651
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2016
A lot of data, particularly in the medical field, contain variables that have a measurement error such as blood pressure and body mass index. On the other hand, recently smoothing methods are often used to solve a complex scientific problem. In this paper, we study a Bayesian curve-fitting under functional measurement error model. Especially, we extend our previous model by incorporating covariates free of measurement error. In this paper, we consider penalized splines for non-linear pattern. We employ a hierarchical Bayesian framework based on Markov Chain Monte Carlo methodology for fitting the model and estimating parameters. For application we use the data from the fifth wave (2012) of the Korea National Health and Nutrition Examination Survey data, a national population-based data. To examine the convergence of MCMC sampling, potential scale reduction factors are used and we also confirm a model selection criteria to check the performance.
During the restoration process of primary restorative transmission system, some over voltages may happen due to nonlinear interaction between unloaded transformers and transmission systems. These over voltages caused by harmonic resonance can be suppressed by inserting damping loads before energizing transformers. But it is very difficult to predict the occurrence possibility of harmonic resonance and complex simulation must be repeated to estimate the sufficient damping loads. This paper presents a damping loads prediction system to prevent harmonic resonance. Detailed analysis of the relationship between harmonic resonance and the amount of damping loads is discussed. The prediction system is developed using a curve fitting and a neural network based on this relationship. A curve fitting used a Gaussian function based on non-linear least square method and multi-layer back-propagation neural network is applied. The system is applied to primary restorative transmission lines in korean power system and the result showed satisfactory performance.
본 논문에서는 폭발해석에서 주로 사용되는 폭발하중의 압력-시간 이력곡선과 폭발하중 산정식인 Conwep 모델을 소개하고, 이를 더욱 간편하게 계산할 수 있는 간략 폭발하중 산정식을 제안한다. 폭발해석에서 폭발하중은 일반적으로 압력-시간 이력곡선의 형태로 적용되며, 그에 대한 주요 값들은 폭발하중 산정식에 의해 계산된다. 대부분의 폭발해석에서 사용되는 폭발하중 산정식인 Conwep 모델은 환산거리(scaled distance)를 핵심변수로 하여 계산되는데, 그 계산 과정이 매우 복잡한 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 환산거리를 변수로 갖는 간략한 유리식을 사용하여 주요 값들을 계산하고, 단순화된 압력-시간 이력곡선으로 폭발하중을 산정할 수 있도록 제안하였다. 간략식을 찾는 과정에서 Conwep 모델의 계산 결과를 바탕으로 곡선 적합(curve fitting) 방식이 사용되었으며, 제안된 간략식에 의한 주요 값의 계산 결과는 Conwep 모델과 비교하여 1% 미만의 오차를 갖는다. 또한, 유한요소를 이용한 폭발해석에 적용하였으며 Conwep 모델을 적용한 결과와 비교를 통해 검증하였다.
Measured bidirectional reflectance distribution function (BRDF) data have been used to represent complex interaction between lights and surface materials for photorealistic rendering. However, their massive size makes it hard to adopt them in practical rendering applications. In this paper, we propose an adaptive method for B-spline volume representation of measured BRDF data. It basically performs approximate B-spline volume lofting, which decomposes the problem into three sub-problems of multiple B-spline curve fitting along u-, v-, and w-parametric directions. Especially, it makes the efficient use of knots in the multiple B-spline curve fitting and thereby accomplishes adaptive knot placement along each parametric direction of a resulting B-spline volume. The proposed method is quite useful to realize efficient data reduction while smoothing out the noises and keeping the overall features of BRDF data well. By applying the B-spline volume models of real materials for rendering, we show that the B-spline volume models are effective in preserving the features of material appearance and are suitable for representing BRDF data.
본 논문에서는 인체의 전자파 해석을 위해 유한 차분 시간 영역법(FDTD: Finite-Difference Time-Domain)에 적합한 분산 모델링을 제안한다. 주파수에 따라 전기적 특성이 변하는 인체의 분산 특성을 정확하고 효율적으로 모델링을 하기 위해 상대 유전율을 2차 복소수 분수 함수식(QCRF: Quadratic Complex Rational Function)으로 표현하였다. WLSM(Weight Least Square Method) 기반의 복소수 커브 피팅법을 적용하여 인체 조직에 대한 QCRF 계수들을 추출하였으며, QCRF 분산 모델을 FDTD에 적용하는 방법을 논의하였다. 본 논문에서 제안한 QCRF 기반의 인체 분산 모델이 Gabriel의 측정 데이터와 일치하며, FDTD 적용시 Cole-Cole 분산 모델보다 계산 효율이 뛰어남을 확인하였다. 단일 주파수와 광대역 주파수 신호를 입력원으로 한 모의 실험을 통하여 QCRF 기반의 FDTD 분산 알고리즘의 검증 및 분석을 마무리하였다.
본 논문에서는 저가 하드웨어 기반의 멀티로터용 비행제어 컴퓨터의 하드웨어 개발과 항법 및 제어 알고리즘의 설계 및 구현, 그리고 실제 비행실험을 통한 검증 과정을 서술하였다. 개발된 비행제어 컴퓨터는 마이크로컨트롤러를 통하여 멀티로터를 안정적으로 제어하며 통합된 Linux 컴퓨터를 활용하여 복잡한 임무에 대응이 가능하도록 설계되었다. 항법 해는 Complementary Filter를 통하여 500 Hz의 속도로 계산을 수행하고, 멀티로터의 운동모델을 기반으로 Observer를 설계, 측정 잡음을 크게 줄였다. 제어 알고리즘은 3차원 Curve Fitting을 통하여 얻은 Feed-forward Term을 사용하여 반응속도를 크게 향상시켰으며, 다수의 비행실험을 통하여 실제 상황에서 효과적으로 동작함을 확인하였다.
Particle size distributions in 10 nm magnetite ferrofluids are analyzed based on both dc and ac magnetic measurements. Modified log-normal distributions are used for fitting the experimental results, which allows for a proper account of the narrow distributions. The calculated average particle sizes are in good agreement with the TEM results. However the ac method gives a much narrower distribution width than that of the dc magnetization curve fit. The proposed measurements combined with the analysis methods are useful for the characterization of ferrofluids being considered for biomedical applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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