A local point interpolation method (LPIM) is presented for the stress analysis of two-dimensional solids. A local weak form is developed using the weighted residual method locally in two-dimensional solids. The polynomial interpolation, which is based only on a group of arbitrarily distributed nodes, is used to obtain shape functions. The LPIM equations are derived, based on the local weak form and point interpolation. Since the shape functions possess the Kronecker delta function property, the essential boundary condition can be implemented with ease as in the conventional finite element method (FEM). The presented LPIM method is a truly meshless method, as it does not need any element or mesh for both field interpolation and background integration. The implementation procedure is as simple as strong form formulation methods. The LPIM has been coded in FORTRAN. The validity and efficiency of the present LPIM formulation are demonstrated through example problems. It is found that the present LPIM is very easy to implement, and very robust for obtaining displacements and stresses of desired accuracy in solids.
볼륨랜더링은 연속적인 2차원 영상들을 기반으로 하여 3차원 데이터로 만드는 것이다. 오브젝트의 내부영역까지도 가시화 할 수 있는 장점 때문에, 최근 MRI, PET, SPECT같은 의료 영상의 경우 볼릅랜더링을 이용해서 진단에 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 볼륨랜더링을 쉽게 할 수 있도록 2차원 데이터를 바탕으로 볼륨데이터를 만드는 방법을 제시하고, 볼륨랜더링 기법을 이용해 의료 영상에 적용시켜 보았다. 또한 2차원 데이터를 추출하는 샘플링 단계에서 해상도를 향상시키기 위해 linear interpolation과 cubic interpolation을 통해 볼륨랜더링된 영상의 공간 해상도를 조절하도록 설계 및 구현하여 보았으며, 변형함수(transfer function)를 이용하여 각각의 결과를 비교하였다 2차원 영상의 샘플링에 사용되는 interpolation 방법을 3차원 영상에 적용하여 구현하였다. 의료영상의 볼륨랜더링 기법은 3차원 입체 데이터로 구현되는 것이므로 영상 분석을 통한 진단에 크게 기여 할 것으로 기대된다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권4호
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pp.523-529
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2004
Sliding mode control with nonlinear interpolation in the boundary layer is proposed. A modified sigmoid function is used for nonlinear interpolation in the boundary layer and its parameter is tuned by a fuzzy controller. The fuzzy controller that takes both the sliding variable and a measure of chattering as its inputs tunes the parameter of the modified sigmoid function. Owing to the decreased thickness of the boundary layer and the tuned parameter, the proposed method has superior tracking performance than the conventional linear interpolation method.
A new spline function for resampling discrete signal adaptively is proposed. In general, B-spline function is used for an image interpolation because of its smoothness and continuity, but accompanies a large amount of blurring effect. Hence, we developed a new spline function to remedy this effect, with two procedures ; deblurring of Gaussian blurring and diminishing of aliasing effect caused by deblurring procedure. The proposed function has a parametric expression with $\alpha$ which is related to the variance of Gaussian blurring model. Locally adaptive resampling scheme is obtained by changing a according to statistical characteristics of an image. The proposed, interpolation function shows edge-sharpening effect as well as noise smoothing, with comparison to the conventional schemes.
In parametric surface interpolation, the choice of the parameter values to the set of scattered points makes a great deal of difference in the resulting surface. A new method is developed and tested for the parametrization in NURBS surface global interpolation. This method uses the parameter value at the maximal value of relevant rational basis function, to assign the parameter values to the arbitrary set of design data. This method gives us several important advantages in geometric modeling, the freedom of the selection of knot values, the feasible transformation of the data set to the matrix, the possibility of affinite transformation between the design data and generated surface, etc.
Our aim is to construct Hermite-type exponentially fitted interpolation formulas that use not only the pointwise values of an 𝜔-dependent function f but also the values of its first derivative at three unequally spaced nodes. The function f is of the form, f(x) = g1(x) cos(𝜔x) + g2(x) sin(𝜔x), x ∈ [a, b], where g1 and g2 are smooth enough to be well approximated by polynomials. To achieve such an aim, we first present Hermite-type exponentially fitted interpolation formulas IN built on the foundation using N unequally spaced nodes. Then the coefficients of IN are determined by solving a linear system, and some of the properties of these coefficients are obtained. When N is 2 or 3, some results are obtained with respect to the determinant of the coefficient matrix of the linear system which is associated with IN. For N = 3, the errors for IN are approached theoretically and they are compared numerically with the errors for other interpolation formulas.
Sine 보간법을 이용한 PSAM은 Cavers의 최적 Wiener 필터를 사용한 알고리즘보다 구현은 간단하면서 채널추정 성능은 거의 동일하다. 그러나 이 알고리즘은 window 함수와 같이 사용해야만 우수한 채널추정 성능을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 기존의 sine 보간법 (conventional sine interpolation : CSI) 의 단점을 보완한 수정된 sine 보간법 (modified sine interpolation : MSI) 을 제안한다. MSI 알고리즘의 성능평가를 위해 다중반송파 QAM 시스템과 주파수 선택성 페이딩을 고려한 최적 프레엄구조를 사용하였다. 성능평가에서 window 함수를 사용하지 않은 MSI 알고리즘은 더 적은 수의 파일럿 심볼을 사용하면서도, window 함수를 사용한 CSI 알고리즘과 거의 동일한 BER 성능을 보였다. 아울러, window 함수를 사용한 MSI 알고리즘의 성능은 PSAM을 적용한 이론적인 16QAM의 성능과 거의 일치하였다.
A local radial point interpolation method (LRPIM) based on local residual formulation is presented and applied to solid mechanics in this paper. In LRPIM, the trial function is constructed by the radial point interpolation method (PIM) and establishes discrete equations through a local residual formulation, which can be carried out nodes by nodes. Therefore, element connectivity for trial function and background mesh for integration is not necessary. Radial PIM is used for interpolation so that singularity in polynomial PIM may be avoided. Essential boundary conditions can be imposed by a straightforward and effective manner due to its Delta properties. Moreover, the approximation quality of the radial PIM is evaluated by the surface fitting of given functions. Numerical performance for this LRPIM method is further studied through several numerical examples of solid mechanics.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3690-3713
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2019
According to the main group key management schemes logical key hierarchy (LKH), exclusion basis systems (EBS) and other group key schemes are limited in network structure, collusion attack, high energy consumption, and the single point of failure, this paper presents a group key management scheme for wireless sensor networks based on Lagrange interpolation polynomial characteristic (AGKMS). That Chinese remainder theorem is turned into a Lagrange interpolation polynomial based on the function property of Chinese remainder theorem firstly. And then the base station (BS) generates a Lagrange interpolation polynomial function f(x) and turns it to be a mix-function f(x)' based on the key information m(i) of node i. In the end, node i can obtain the group key K by receiving the message f(m(i))' from the cluster head node j. The analysis results of safety performance show that AGKMS has good network security, key independence, anti-capture, low storage cost, low computation cost, and good scalability.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제18권3호
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pp.279-282
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2014
In this paper, we report a new sharp inequality of interpolation type in $\mathbb{R}^n$. This inequality is for controlling weighted average of a function via $L^n$ norm of the gradient of a function together with its' certain exponential norm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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