In this article, we studied the effect of two-temperature in a two-dimensional orthotropic thermoelastic media with fractional order heat transfer in generalized thermoelasticity with three-phase-lags due to thermomechanical sources. The boundary of the surface is subjected to linearly distributed and concentrated loads (mechanical and thermal source). The solution of the problem is obtained with the help of Laplace and Fourier transform techniques. The expressions for displacement components, stress components and conductive temperature are derived in transformed domain. Numerical inversion technique is used to obtain the results in physical domain. The effect of two-temperature on all the physical quantities has been depicted with the help graphs. Some special cases are also discussed in the present investigation.
Joint transform correlator (JTC) has been the most suitable technique for real time pattern recognition. This paper proposes a new phase adjustment which adopts two steps of random phase adjustment in the spatial domain and additional phase adjustment in the Fourier domain. Simulated results are presented to show the optimum condition of the phase adjustment and the effect on the correlation peaks, the peak signal-to-noise ratio and the level of discrimination.
본 논문에서는 다중 빔 형성기법을 이용하여 다중 목표물들의 고각을 추정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 배열 소자로 수신되는 신호들을 디지털로 처리해 수신 빔을 스택 빔으로 만들고, 빔 형성기에서는 안테나 소자에 가중치를 적용함으로서 원하는 수신 빔을 생성 할 수 있다. 이때 스택 빔을 구현하기 위해서는 여러 개의 값비싼 위상천이기 필요하지만, 현재는 컴퓨터의 성능이 많이 향상되어 위상변위기 대신에 고속 푸리에 변환을 이용하여 다중스택 빔을 형성한다. 또한 수신기에서 원하는 방향으로 빔을 조향하기 위해서 빔 조향 오차 보정 기법을 적용하여 다중 빔의 지향성을 향상 시킨다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 고속 후리어 변환과 빔 조향오차 보정 기법에 근거를 둔 제안된 고각 추정방법이 기존의 방법에 비해 목표물 추정 면에서 우수함을 보인다.
본 논문에서 우리는 PAL-공간변조기를 사용한 Two-pupil 광학 스캐닝 기술에 의하여 실시간 JTC 상관 광 시스템을 수행할 수 있음을 보여주고자 한다. 광학적 addressing(Optical addressing)은 빛에 민감한 $\alpha$-Si 층, 즉 액체 크리스털을 따라 전기장을 조절하는 얍은 층에 의하여 성취되었다. 제안된 기술은 광학적 Twin-pupil 헤테로다인 스캐닝(heterodyne scanning)에 근거하고 있으며, 이 기법은 Fourier 평면에 위치한 광 공간변조기와는 독립적으로 작용한다. 우리는 본 기술의 이론적 근거를 개발하고 목표이미지와 참조이미지 사이의 상관관계를 실험적으로 평가함으로서 본 기술의 성능을 평가하였다.
본 논문은 함수 변환(Function Transform)과 FFT(Fast Fourier Transform)를 사용하는 새로운 XML 문서 클리스터링 기법에 대하여 논한다. 본 문서 클러스터링 기법은 조정자 없이 점진적으로 수행된다. XML 문서는 엘리먼트의 계층적인 구조에 기반하여 이산 함수로 변환된다. 이산 함수는 FFT를 사용하여 벡터로 변환된다. 문서를 나타내는 벡터는 가중치 유클리디안 거리 메트릭을 사용하여 비교된다. 비교 결과가 미리 정의된 값보다 작을 때에는 비교되는 두 개의 문서는 구조적으로 비슷한 것으로 간주되어 동일한 그룹으로 분류된다. XML 문서 클리스터링은 XML 문서의 저장과 검색에 유용하게 사용될 수 있다. 800개의 합서 문서와 520개의 실제 문서를 사용하여 실험하였다. 실험 결과는 함수변환과 FFT는 XML 문서를 엘리먼트의 구조를 기반으로 하여 점진적으로 조정자 없이 효과적으로 분류하는 것을 보여주었다.
New Image registration techniques are developed for determining geometric distortions between two images of the same scene. First, the properties of the Fourier transform of a two dimensional function under the affine transformation are given. As a result, techniques for the estimation of the coefficients of the distortion model using the spectral frequency information are developed. Image registration can be achieved by applying the fast Fourier transform (FFT) technique for cross correlation of misregistered imagery to determine spatial distances. The correlation results may be rather broad, making detection of the peak difficult, what can be suppressed by enhancing cross-correlation technique. Yield greatly improves the delectability and high precision of image misregistration.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1744-1760
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2021
Since correlation filter appeared in the field of object tracking, it plays an increasingly vital role due to its excellent performance. Although many sophisticated trackers have been successfully applied to track the object accurately, very few of them attaches importance to the scale and rotation estimation. In order to address the above limitation, we propose a novel method combined with Fourier-Mellin transform and confidence evaluation strategy for robust object tracking. In the first place, we construct a correlation filter to locate the target object precisely. Then, a log-polar technique is used in the Fourier-Mellin transform to cope with the rotation and scale changes. In order to achieve subpixel accuracy, we come up with an efficient surface fitting mechanism to obtain the optimal calculation result. In addition, we introduce a confidence evaluation strategy modeled on the output response, which can decrease the impact of image noise and perform as a criterion to evaluate the target model stability. Experimental experiments on OTB100 demonstrate that the proposed algorithm achieves superior capability in success plots and precision plots of OPE, which is 10.8% points and 8.6% points than those of KCF. Besides, our method performs favorably against the others in terms of SRE and TRE validation schemes, which shows the superiority of our proposed algorithm in scale and rotation evaluation.
Purpose: This study proposes a classification model for implementing condition-based maintenance (CBM) by monitoring the real-time status of a machine using acceleration sensor data collected from a vehicle. Methods: The classification model's performance was improved by applying Fourier transform to convert the acceleration sensor data from the time domain to the frequency domain. Additionally, the Generative Adversarial Network (GAN) algorithm was used to augment images and further enhance the classification model's performance. Results: Experimental results demonstrate that the GAN algorithm can effectively serve as an image augmentation technique to enhance the performance of the classification model. Consequently, the proposed approach yielded a significant improvement in the classification model's accuracy. Conclusion: While this study focused on the effectiveness of the GAN algorithm as an image augmentation method, further research is necessary to compare its performance with other image augmentation techniques. Additionally, it is essential to consider the potential for performance degradation due to class imbalance and conduct follow-up studies to address this issue.
Recently, advance signal analysis which is called "Time-Frequency Analysis" has been developed. Wavelet and Wigner Distribution are used to the method. Wavelet transform(WT) is applied to time-frequency analysis of waveforms obtained by an ultrasonic pulse-echo technique. The Gabor function is adopted as the analyzing wavelet. Wavelet analysis method is an attractive technique for evolution of material characterization evoluation. In this paper, the feasibility of suppression of ultrasonic background noise signal using WT has been presented. These results suggest that ultrasonic background noise ginal can be suppressed and enhanced even for SNR of 20.8 dB. This property of the WT is extremely useful for the detecting flaw echos embedded in background noise.und noise.
ECG data are used for the diagnostic purposes with many clinical situations, especially heart disease. In this paper, an efficient ECG data compression technique by wavelet transform and high-speed vector quantization on PMS-B algorithm is proposed. In general, ECG data compression techniques are divided into two categories: direct and transform methods. The direct data compression techniques are AZTEC, TP, CORTES, FAN and SAPA algorithms, besides the transform methods include K-L, Fourier, Walsh, and wavelet transforms. In this paper, we applied wavelet analysis to the ECG data. In particular, vector quantization on PMS-B algorithm to the wavelet coefficients in the higher frequency regions, but scalar quantized in the lower frequency regions by PCM. Finally, the quantized indices were compressed by LZW lossless entropy encoder. As the result of simulation, it turns out to get sufficient compression ratio while keeping clinically acceptable PRD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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