KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.11
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pp.3761-3779
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2022
The performance of existing recognition algorithms for binary phase shift keying (BPSK) and quadrature phase shift keying (QPSK) signals degrade under conditions of low signal-to-noise ratios (SNR). Hence, a novel recognition algorithm based on features in the graph domain is proposed in this study. First, the power spectrum of the squared candidate signal is truncated by a rectangular window. Thereafter, the graph representation of the truncated spectrum is obtained via normalization, quantization, and edge construction. Based on the analysis of the connectivity difference of the graphs under different hypotheses, the sum of degree (SD) of the graphs is utilized as a discriminate feature to classify BPSK and QPSK signals. Moreover, we prove that the SD is a Schur-concave function with respect to the probability vector of the vertices (PVV). Extensive simulations confirm the effectiveness of the proposed algorithm, and its superiority to the listed model-driven-based (MDB) algorithms in terms of recognition performance under low SNRs and computational complexity. As it is confirmed that the proposed method reduces the computational complexity of existing graph-based algorithms, it can be applied in modulation recognition of radar or communication signals in real-time processing, and does not require any prior knowledge about the training sets, channel coefficients, or noise power.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.7
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pp.1919-1928
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1999
There are no standard language for the specification of speed-independent circuits because existing specification methods are designed appropriately to each synthesis methodology. This paper suggests a method of using VHDL, a standard hardware description language, for the specification and synthesis of speed-independent circuits. Because VHDL is a multi-purpose language, we define a subset of VHDL which can be used for the synthesis. We transform the VHDL description into a signal transition graph and then synthesize speed-independent circuits by using a previous synthesis algorithm which uses a signal transition graph as the specification method. We suggest a systematic transformation method which transforms each VHDL statement into a partial signal transition graph and then merges them into a signal transition graph. This work is a step towards to the development of an integrated framework in which we can utilizes the existing CAD tools based on VHDL. Also, this work will enable a easier migration of the current circuit designers into asynchronous circuit design.
Alahmadi, Adel;Alkenani, Ahmad;Kim, Jon-Lark;Shi, Minjia;Sole, Patrick
Bulletin of the Korean Mathematical Society
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v.54
no.2
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pp.497-505
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2017
The rank over a finite field of the adjacency matrix of a directed strongly regular graph is studied, with some applications to the construction of linear codes. Three techniques are used: code orthogonality, adjacency matrix determinant, and adjacency matrix spectrum.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.1
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pp.153-160
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2022
A greedy algorithm is proposed to select a subset of nodes of a graph for bandlimited graph signals in which each signal value is generated with its weight. Since graph signals are weighted, we seek to minimize the weighted reconstruction error which is formulated by using the QR factorization and derive an analytic result to find iteratively the node minimizing the weighted reconstruction error, leading to a simplified iterative selection process. Experiments show that the proposed method achieves a significant performance gain for graph signals with weights on various graphs as compared with the previous novel selection techniques.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.6
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pp.1023-1030
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2020
We address the sampling set selection problem for arbitrary graph signals such that the original graph signal is reconstructed from the signal values on the nodes in the sampling set. We introduce a variation difference as a new indirect metric that measures the error of signal variations caused by sampling process without resorting to the eigen-decomposition which requires a huge computational cost. Instead of directly minimizing the reconstruction error, we propose a simple and fast greedy selection algorithm that minimizes the variation differences at each iteration and justify the proposed reasoning by showing that the principle used in the proposed process is similar to that in the previous novel technique. We run experiments to show that the proposed method yields a competitive reconstruction performance with a substantially reduced complexity for various graphs as compared with the previous selection methods.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.12
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pp.1682-1687
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2020
We study the problem of sampling a subset of nodes of graphs for bandlimited graph signals such that the signal values on the sampled nodes provide the most information in order to reconstruct the original graph signal. Instead of directly minimizing the reconstruction error, we focus on minimizing the upper bound of the reconstruction error to reduce the complexity of the selection process. We further simplify the upper bound by applying useful approximations to propose a low-weight greedy selection process that is iteratively conducted to find a suboptimal sampling set. Through the extensive experiments for various graphs, we inspect the performance of the proposed algorithm by comparing with different sampling set selection methods and show that the proposed technique runs fast while preserving a competitive reconstruction performance, yielding a practical solution to real-time applications.
A computationally efficient implementation of the progressive edge-growth algorithm is presented. This implementation uses an array of red-black (RB) trees to manage the layered structure of check nodes and adopts a new strategy to expand the Tanner graph. The complexity analysis and the simulation results show that the proposed approach reduces the computational effort effectively. In constructing a low-density parity check code with a length of $10^4$, the RB-tree-array-based implementation takes no more 10% of the time required by the original method.
This paper presents a method which synthesizes asynchronous circuits from free-choice Signal Transition Graphs (STGs) with timing constraints. The proposed method synthesizes asynchronous circuits by analyzing: the relations between signal transitions directly from the STGs without generating state graphs. The synthesis procedure decomposes a free-choice STG into deterministic STGs which do not have choice behavior. Then, a timing analysis extracts the timed concurrency and tamed causality relations between any two signal transitions for each deterministic STG. The synthesis procedure synthesizes circuits for each deterministic STG and synthesizes the final circuit by merging the circuits for each deterministic STG. The experimental results show that our method achieves significant reductions in synthesis time for the circuits which have a large state space, and generates circuits that have nearly the same area as compared to previous methods.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.5
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pp.895-900
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2023
We study low-complexity graph sampling which selects a subset of nodes from graph nodes so as to reconstruct the original signal from the sampled one. To achieve complexity reduction, we propose a graph sampling algorithm with thresholding which selects a node with a cost lower than a given threshold at each step without fully searching all of the remaining nodes to find one with the minimum cost. Since it is important to find the threshold as close to a minimum cost as possible to avoid degradation of the reconstruction performance, we present a mathematical expression to compute the threshold at each step. We investigate the performance of the different sampling methods for various graphs, showing that the proposed algorithm runs 1.3 times faster than the previous method while maintaining the reconstruction performance.
This paper proposes an algorithm for signal processing which is used in pulse induction metal mine detectors. The detection power can be obtained from magnetic variation on the search coil. The calibration data should be made when there is no target because the detection power is difference between with and without a target. And it is also updated periodically because of surrounding various noises. Lastly, we keep a watch on the signal slope to identify exact position and signal power of mine detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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