We research a system of compressed-sensing computational ghost imaging (CSCGI) based on the intensity fluctuation brought by turbulence. In this system, we used the gamma-gamma intensity-fluctuation model, which is commonly used in transmission systems, to simulate the CSCGI system. By setting proper values of the parameters such as transmission distance, refractive-index structure parameter, and sampling rates, the peak signal-to-noise ratio (PSNR) performance and bit-error rate (BER) performance are obtained to evaluate the imaging quality, which provides a theoretical model to further research the ghost-imaging algorithm.
In order to understand the mechanisms of conversion between different algal dominance, an experiment was performed in a greenhouse from 22 June to 10 July 2011. The experiment included a treatment group subjected to three instances of nutrient enrichment and a control with no nutrient enrichment. The initial water was dominated by Ankistrodesmus of Chlorophyta. The average water temperature at 08:30 h and 14:00 h during the experiment was $31.6^{\circ}C$ and $34.6^{\circ}C$, respectively. The results showed that the total nitrogen (TN), total phosphorus (TP), dissolved total nitrogen (DTN), dissolved total phosphorus (DTP), and soluble reactive phosphorus (SRP) concentrations in the treatment were significantly higher than in the control (P < 0.05). However, the TN/TP and DTN/DTP in the control was higher than in the treatment (P < 0.05). The dominant algae in the control did not change during the experiment, while the dominant algae in the treatment switched to Planktothrix of Cyanophyta on day 9. The chlorophyll a (Chl-a), wet weight of all algae, wet weight of Cyanophyta, and percentage of Cyanophyta in the control were all significantly lower than in the treatment (P < 0.05). Amounts of zooplankton, especially rotifers, were present at the end of the experimental period. The density of rotifers between the control and treatment was not significantly different (P > 0.05), while the copepod density in the treatment was higher than in the control (P < 0.05). We conclude that green algae dominance quickly switches to cyanobacteria dominance after nutrient enrichment in a greenhouse with elevated temperature.
Microfluidic chip technology is a research focus in biology, chemistry, and medicine, for example. However, microfluidic chips are rarely applied in imaging, especially in ghost imaging. Thus in this work we propose a ghost-imaging system, in which we deploy a novel microfluidic chip modulator (MCM) constructed of double-layer zigzag micro pipelines. While in traditional situations a spatial light modulator (SLM) and supporting computers are required, we can get rid of active modulation devices and computers with this proposed scheme. The corresponding simulation analysis verifies good feasibility of the scheme, which can ensure the quality of data transmission and achieve convenient, fast ghost imaging passively.
A new digitized decoupled dual-axis micro dynamically tuned gyroscope with three equilibrium rings (TMDTG) is proposed which can eliminate the constant torque disturbance (CTD) caused by the double rotation frequency of a driving shaft with a micro dynamically tuned gyroscope with one equilibrium ring (MDTG). A mechanical and kinematic model of the TMDTG is theoretically analyzed and the structure parameters are optimized in ANSYS to demonstrate reliability. By adjusting the thickness of each equilibrium ring, the CTD can be eliminated. The digitized model of the TMDTG system is then simulated and examined using MATLAB. Finally, a digitized prototype based on FPGA is created. The gyroscope can be dynamically tuned by adjusting feedback voltage. Experimental results show the TMDTG has good performance with a scale factor of $283LSB/^{\circ}/s$ in X-axis and $220LSB/^{\circ}/s$ in Y-axis, respectively. The scale factor non-linearity is 0.09% in X-axis and 0.13% in Y-axis. Results from analytical models, simulations, and experiments demonstrate the feasibility of the proposed TMDTG.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제6권3호
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pp.626-637
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2014
On ship, especially on large ship, the flexure deformation between Master (M)/Slave (S) Inertial Navigation System (INS) is a key factor which determines the accuracy of the integrated system of M/S INS. In engineering this flexure deformation will be increased with the added ship size. In the M/S INS integrated system, the attitude error between MINS and SINS cannot really reflect the misalignment angle change of SINS due to the flexure deformation. At the same time, the flexure deformation will bring the change of the lever arm size, which further induces the uncertainty of lever arm velocity, resulting in the velocity matching error. To solve this problem, a $H_{\infty}$ algorithm is proposed, in which the attitude and velocity matching error caused by deformation is considered as measurement noise with limited energy, and measurement noise will be restrained by the robustness of $H_{\infty}$ filter. Based on the classical "attitude plus velocity" matching method, the progress of M/S INS information fusion is simulated and compared by using three kinds of schemes, which are known and unknown flexure deformation with standard Kalman filter, and unknown flexure deformation with $H_{\infty}$ filter, respectively. Simulation results indicate that $H_{\infty}$ filter can effectively improve the accuracy of information fusion when flexure deformation is unknown but non-ignorable.
A novel method to measure the scale factor for the all-optical atomic spin inertial measurement device (ASIMD) is demonstrated in this paper. The method can realize the calibration of the scale factor by a self-consistent method with small errors in the quiescent state. At first, the matured IMU (inertial measurement unit) device was fixed on an optical platform together with the ASIMD, and it has been used to calibrate the scale factor for the ASIMD. The results show that there were some errors causing the inaccuracy of the experiment. By the comparative analysis of theory and experiment, the ASIMD was unable to keep pace with the IMU. Considering the characteristics of the ASIMD, the mismatch between the driven frequency of the optical platform and the bandwidth of the ASIMD was the major reason. An all-optical atomic spin magnetometer was set up at first. The sensitivity of the magnetometer is ultra-high, and it can be used to detect the magnetization of spin-polarized noble gas. The gyromagnetic ratio of the noble gas is a physical constant, and it has already been measured accurately. So a novel calibration method for scale factor based on the gyromagnetic ratio has been presented. The relevant theoretical analysis and experiments have been implemented. The results showed that the scale factor of the device was $7.272V/^{\circ}/s$ by multi-group experiments with the maximum error value 0.49%.
이 연구는 핵심역량의 관점에서 STEAM 교육의 효과를 조사할 수 있는 'STEAM 교육 핵심역량 조사 도구'를 개발하였다. STEAM 교육과 관련된 국내 외 선행연구 고찰을 바탕으로 전문가 협의회를 통한 반성적 재검토와 외부 전문가의 검증을 통하여 조사도구의 초안이 완성하였다. 개발된 조사도구는 학생 408명을 대상으로 예비 조사를 실시하였고, 신뢰도 확인과 확인적 요인 분석과 같은 통계 분석을 통하여 최종 완성하였다. 최종 개발된 조사도구의 문항은 융합(7문항), 창의(11문항), 도전(5문항), 배려(9문항)의 총 32문항으로 구성되었다. 각 요인별 Cronbach's ${\alpha}$값은 .849에서 .929로 높은 신뢰도를 나타내었다. 이 연구를 통해 개발된 조사도구는 STEAM 교육의 효과를 학생의 핵심역량 관점에서 조사하는데 활용될 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권9호
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pp.4491-4509
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2017
The present paper proposes a novel dynamic system for hand gesture recognition. The approach involved is comprised of three main steps: detection, tracking and recognition. First, the gesture contour captured by a 2D-camera is detected by combining the three-frame difference method and skin-color elliptic boundary model. Then, the trajectory of the hand gesture is extracted via a gesture-tracking algorithm based on an occlusion-direction oriented linear extrapolation predictor, where the gesture coordinate in next frame is predicted by the judgment of current occlusion direction. Finally, to overcome the interference of insignificant trajectory segments, the longest common subsequence (LCS) is employed with the aid of velocity information. Besides, to tackle the subgesture problem, i.e., some gestures may also be a part of others, the most probable gesture category is identified through comparison of the relative LCS length of each gesture, i.e., the proportion between the LCS length and the total length of each template, rather than the length of LCS for each gesture. The gesture dataset for system performance test contains digits ranged from 0 to 9, and experimental results demonstrate the robustness and effectiveness of the proposed approach.
Haiqiang Qian;Leihong Zhang;Dawei Zhang;Kaimin Wang
Current Optics and Photonics
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제8권3호
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pp.215-224
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2024
In medium- and long-range optical imaging systems, atmospheric turbulence causes blurring and distortion of images, resulting in loss of image information. An image-restoration method based on an adaptive feature-fusion multi-input-multi-output (MIMO) dense U-shaped network (Unet) is proposed, to restore a single image degraded by atmospheric turbulence. The network's model is based on the MIMO-Unet framework and incorporates patch-embedding shallow-convolution modules. These modules help in extracting shallow features of images and facilitate the processing of the multi-input dense encoding modules that follow. The combination of these modules improves the model's ability to analyze and extract features effectively. An asymmetric feature-fusion module is utilized to combine encoded features at varying scales, facilitating the feature reconstruction of the subsequent multi-output decoding modules for restoration of turbulence-degraded images. Based on experimental results, the adaptive feature-fusion MIMO dense U-shaped network outperforms traditional restoration methods, CMFNet network models, and standard MIMO-Unet network models, in terms of image-quality restoration. It effectively minimizes geometric deformation and blurring of images.
As a sophisticated detection technology, LIDAR has been widely employed to probe low-altitude windshear. Due to the drawbacks of the traditional ramp algorithm, the alarm accuracy of the LIDAR has not been satisfactory. Aiming at settling this matter, a novel method is proposed on the basis of improved signal smoothing and second windshear detection, which essentially acts as a combination of ramp algorithm and segmentation approach, involving the human factor as well as signal fluctuations. Experiments on the real and artificial signals verify our approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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