An infinite dam with compound Poisson inputs and a state-dependent release rate is considered. We build the Kolmogorov's backward differential equation and solve it to obtain the Laplace transforms of the first exit times for this dam.
Hajizadeh, Ali R.;Salajegheh, Javad;Salajegheh, Eysa
Structural Engineering and Mechanics
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제60권4호
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pp.667-691
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2016
This study focuses on the damage detection of defect types in plate structures based on wavelet transform (WT) and curvelet transform (CT). In particular, for damage detection of structures these transforms have been developed since the last few years. In recent years, the CT approach has been also introduced in an attempt to overcome inherent limitations of traditional multi-scale representations such as wavelets. In this study, the performance of CT is compared with WT in order to demonstrate the capability of WT and CT in detection of defect types in plate structures. To achieve this purpose, the damage detection of defect types through defect shape in rectangular plate is investigated. By using the first mode shape of plate structure and the distribution of the coefficients of the transforms, the damage existence, the defect location and the approximate shape of defect are detected. Moreover, the accuracy and performance generality of the transforms are verified through using experimental modal data of a plate.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제1권1호
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pp.24-28
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2001
Wavelet transforms are used for implementing digital watermarking methods in the frequency domain. In this paper, we construct the digital watermarking using various wavelet transforms such as the Daubechies transform, Coiflets transform, Symlets transform and the biorthogonal transform, and we compare each digital watermarking method with the others. We investigate the preservation of the watermark after the data compression attack based on the discrete on the discrete cosine transform. We show that the biorthogonal wavelet, denoted by bior3.5, has the best performance among the wavelet types we selected in an experiment.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권4호
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pp.1045-1056
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2007
We consider M/M/1 feedback queues with multi-class customers. We assume that different classes of customers have different arrival rates, service rates and feedback probabilities. Using the h-transforms of McDonald(999) we derive an importance sampling estimator for an overflow probability that the total number of customers in the system reaches a high level before emptying.
Image feature extraction is one of the basic works for biometric analysis. This paper presents the novel concept of application of ridgelets for iris recognition systems. Ridgelet transforms are the combination of Radon transforms and Wavelet transforms. They are suitable for extracting the abundantly present textural data that is in an iris. The technique proposed here uses the ridgelets to form an iris signature and to represent the iris. This paper contributes towards creating an improved iris recognition system. There is a reduction in the feature vector size, which is 1X4 in size. The False Acceptance Rate (FAR) and False Rejection Rate (FRR) were also reduced and the accuracy increased. The proposed method also avoids the iris normalization process that is traditionally used in iris recognition systems. Experimental results indicate that the proposed method achieves an accuracy of 99.82%, 0.1309% FAR, and 0.0434% FRR.
이 연구에서는 자료변환기법을 이용해 추출된 여러 특징과 다양한 분류방법론을 결합하여 다중시기 SAR 자료를 위한 새로운 토지피복 분류기법을 제안하였다. 먼저, 다중시기 SAR 자료로부터 원본자료와는 다른 새로운 정보를 추출하기 위해 주성분분석과 3차원 웨이블렛 변환을 이용한 자료변환을 수행하였다. 그리고 나서 최대우도법 분류자, 신경망, support vector machine을 포함한 세 가지 다른 분류자를 변환된 특징자료들과 원본 후방산란계수 자료를 포함한 세가지 자료에 적용하여 다양한 초기 분류 결과를 얻도록 한다. 이후 다수결규칙을 통해 모든 초기결과를 결합하여 최종 분류 결과를 생성하게 된다. 다중시기 ENVISAT ASAR 자료를 이용한 사례연구에서 모든 초기 결과는 사용한 특징자료와 분류자의 종류에 따라 매우 다양한 분류정확도를 보였다. 이러한 9개의 초기 분류 결과를 결합한 최종 분류 결과는 가장 높은 분류 정확도를 보여주고 있는데, 이는 각 초기 분류 결과가 토지피복을 결정하기 위한 상호 보완적인 정보를 제공하기 때문이다. 이 연구에서의 분류정확도 향상은 주로 자료변환을 통해 얻어진 각기 다른 특징자료와 다른 분류자를 결합에 의한 다양성 확보에서 기인한다. 그러므로 이 연구에서 제안한 토지피복 분류방법론은 다중시기 SAR자료의 분류에 효과적으로 적용가능하며, 또한 다중센서 원격탐사 자료융합으로 확장이 가능하다.
Wavelet transforms provide basis functions for time-frequency analysis and have properties that are particularly useful for the compression of analogue point on wave transient and disturbance power system signals. This paper evaluates the compression properties of the discrete wavelet transform using actual power system data. The results presented in the paper indicate that reduction ratios up to 10:1 with acceptable distortion are achievable. This paper discussed the application of the reduction method for fault analysis and protection assessment.
Recently, the wavelet transform has been a new and powerful tool for signal processing. It is more suitable specially for the feature extraction and detection of non-stationary signals than traditional methods such as, the Fourier Transform(FT), the Fast Fourier Transform(FFT) and the Least Square Method etc. because of the characteristic of the multi-scale analysis and time-frequency domain localization. The wavelet transform has been developed for the analysis of PD pulse signal to raise in the progress of insulation degradation. In this paper, the wavelet transform was applied to one foundational method for feature extraction. For the obtain experimental data, a computer-aided partial discharge measurement system with a single acoustic sensor was used. If we are applying to the neural network method the accumulated data through the extracted feature, it is expected that we can detect the PD pulse signal in the insulation materials on the on-line.
To build an automated system detecting toxic chemicals from Raman spectra, we have to obtain sufficient data of toxic chemicals. However, it usually costs high to gather Raman spectra of toxic chemicals in diverse situations. Tackling this problem, we develop methods to generate synthetic Raman spectra of DMMP and 2-CEES without actual experiments. First, we propose certain mathematical transforms to augment few original Raman spectra. Then, we train deep generative models to generate more realistic and diverse data. Analyzing synthetic Raman spectra of toxic chemicals generated by our methods through visualization, we qualitatively verify that the data are sufficiently similar to original data and diverse. For conclusion, we obtain a synthetic dataset of DMMP and 2-CEES with the proposed algorithm.
대부분의 유사 시퀀스 매칭 방법은 다차원 색인을 사용한 검색 속도의 향상을 위해, 많은 수의 고차원 시퀀스를 저차윈 변환한 후 이들 변환된 시퀀스들을 포함하는 저차원 MBR을 구성한다. 본 논문에서는 고차원 MBR자체를 직접 저차원 MBR로 변환하는 정형적인 방법을 제안하고, 이를 사용하면 유사 시퀀스 매칭에서 필요한 저차원 변환 횟수를 획기적으로 줄일 수 있음을 보인다. 이를 위해, 우선 변환의 MBR-safe 개념을 정형적으로 제안한다. 어떤 변환이 MBR-safe하다 함은 고차원 MBR을 직접 변환한 저차원 MBR이 개별 고차원 시퀀스가 변환된 저차원 시퀀스를 모두 포함함을 의미한다. 다음으로, 기존 저차원 변환 중에서 가장 널리 사용되는 DFT와 DCT에 대해 각각 MBR-safe 변환을 제안한다. 먼저, 기존 DFT와 DCT가 MBR-safe하지 않음을 보이고, DFT와 DCT를 확장한 mbrDFT와 mbrDCT를 각각 정의한다. 그리고, 이들 mbrDFT와 mbrDCT가 MBR-safe함을 정형적으로 증명한다. 또한, mbrDFT(흑은 mbrDCT)가 고차원 MBR을 저차원 MBR로 직접 변환하는 DFT(혹은 DCT) 기반의 최적 MBR-safe 변환임을 증명한다. 분석과 실험 결과, 제안한 mbrDFT 및 mbrDCT를 사용하면 저차원 변환 횟수를 획기적으로 줄이고 성능을 크게 향상 시킨 것으로 나타났다. 이 같은 결과를 볼 때, 본 논문에서 제시한 MBR-safe 개념은 고차원 MBR의 저차원 변환이 필요한 많은 응용에 활용될 수 있는 유용한 연구 결과라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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