Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.30A
no.9
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pp.14-23
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1993
In this paper, we present analysis results of various intermodulation products (IMPs) evaluation methods previously proposed for nonlinear systems. The results indicate that out of these methods, Fuenzalida and Simbo's method is the best for efficient evaluation of IMPs. Also, we present a detailed mathematical analysis of IMP and show how to apply the equations related to IMP to actual program implementations with examples. In this paper, we newly introduce three methods to reduce the IMP calculation time and improve the accuracy of the outputs :1) TWTA curve fitting method by LS (Least Square), 2) IMP evaluation technique which is based on a look-up table 3) Gaussian spectral shaping for PSK signal instead of convolution. The IMP evaluation results obtained by the new approaches introduced in this paper resulted in a good match with the published outputs in the open literature and showed improved performance especially in the TWTA curve .
Traditional methods of chemical analysis for the soil properties take time and produce harmful waste. The purpose of this research was to evaluate an NIR technique for measuring some soil properties that are rapid and accurate in soil fertility assessments. The NIR instrument (InfraAlyzer 500, Bran & Luebbe Co.) was used for obtaining spectral data from 140 finely ground soil for calibrations and validation estimating pH, CEC, extractable Ca, Mg, K, $SiO_2$, humic acid and EC. Partial least square regression analysis was used to develop a calibration of NIR spectroscopy method. The results indicated that NIR spectroscopy could be used as a routine nondestructive method quantitatively determining soil chemical properties quickly. However the NIR technique may require sample preparation to obtain even diffuse reflection spectra from the soil and data manipulations to obtain optimal predictions.
To determine whether FT-IR spectroscopy combined with multivariate analysis for whole cell extracts can be used to discriminate major leguminous plant at metabolic level, seed extracts of six leguminous plants were subjected to Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR). FT-IR spectral data from seed extracts were analyzed by principal component analysis (PCA), partial least square discriminant analysis (PLS-DA) and hierarchical clustering analysis (HCA). The PCA could not fully discriminate six leguminous plants, however PLS-DA could successfully discriminate six leguminous plants. The hierarchical dendrogram based on PLS-DA separated the six leguminous plants into four branches. The first branch was consisted of all three Vigna species including Vigna radiata var. radiate, Vigna angularis var. angularis and Vigna unguiculata subsp. Unguiculata. Whereas Pisum sativum var. sativum, Glycine max L and Phaseolus vulgaris var. vulgaris were clustered into a separate branch respectively. The overall results showed that metabolic discrimination system were in accordance with known phylogenic taxonomy. Thus we suggested that the hierarchical dendrogram based on PLS-DA of FT-IR spectral data from seed extracts represented the most probable chemotaxonomical relationship between six leguminous plants.
Research on the rapid and accurate prediction of physical properties of wood using near-infrared (NIR) spectroscopy has attracted recent attention. In this study, partial least squares analysis was performed between NIR spectra and air-dried specific gravity of five domestic conifer species including larch (Larix kaempferi), Korean pine (Pinus koraiensis), red pine (Pinus densiflora), cedar (Cryptomeria japonica), and cypress (Chamaecyparis obtusa). Fifty different lumbers per species were purchased from the five National Forestry Cooperative Federations of Korea. The air-dried specific gravity of 100 knot- and defect-free specimens of each species was determined by NIR spectroscopy in the range of 680-2500 nm. Spectral data preprocessing including standard normal variate, detrend and forward first derivative (gap size = 8, smoothing = 8) were applied to all the NIR spectra of the specimens. Partial least squares analysis including cross-validation (five groups) was performed with the air-dried specific gravity and NIR spectra. When the performance of the regression model was expressed as $R^2$ (coefficient of determination) and root mean square error of calibration (RMSEC), $R^2$ and RMSEC were 0.63 and 0.027 for larch, 0.68 and 0.033 for Korean pine, 0.62 and 0.033 for red pine, 0.76 and 0.022 for cedar, and 0.79 and 0.027 for cypress, respectively. For the calibration model, which contained all species in this study, the $R^2$ was 0.75 and the RMSEC was 0.37.
With the convergence of ubiquitous networking and medical technologies, ubiquitous healthcare(U-Healthcare) service has come in our life, which enables a patient to receive medical services at anytime and anywhere. In the u-Healthcare environment, intelligent real-time biosignal aquisition/analysis techniques are inevitable. In this study, we propose a motion artifact cancelation method in portable photoplethysmography(PPG) signal aquisition using an accelerometer and an adaptive filter. A preliminary experiment represented that the component of the pedestrian motion artifact can be found under 5Hz in the spectral analysis. Therefore, we collected PPG signals under both simulated conditions with a motor that generates circular motion with uniform velocity (from 1 to 5Hz) and a real walking condition. We then reduced the motion artifact using a recursive least square adaptive filter which takes the accelerometer output as a noise reference. The results showed that the adaptive filter can remove the motion artifact effectively and recover peak points in PPG signals, which represents our method can be useful to detect heart rate in real walking condition.
Choi, Sung Won;Lee, Chang Sug;Park, Chang Hee;Kim, Dong Hee;Park, Sung Kwon;Kim, Beob Gyun;Moon, Sang Ho
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.34
no.4
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pp.277-282
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2014
Nutritive value analysis of feed is very important for the growth of livestock, and ensures the efficiency of feeds as well as economic status. However, general laboratory analyses require considerable time and high cost. Near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) is a spectroscopic technique used to analyze the nutritive values of seeds. It is very effective and less costly than the conventional method. The sample used in this study was a corn kernel and the partial least square regression method was used for evaluating nutrient composition, digestibility, and energy value based on the calibration equation. The evaluation methods employed were the coefficient of determination ($R^2$) and the root mean squared error of prediction (RMSEP). The results showed the moisture content ($R^2_{val}=0.97$, RMSEP=0.109), crude protein content ($R^2_{val}=0.94$, RMSEP=0.212), neutral detergent fiber content ($R^2_{val}=0.96$, RMSEP=0.763), acid detergent fiber content ($R^2_{val}=0.96$, RMSEP=0.142), gross energy ($R^2_{val}=0.82$, RMSEP=23.249), in vitro dry matter digestibility ($R^2_{val}=0.68$, RMSEP=1.69), and metabolizable energy (approximately $R^2_{val}$ >0.80). This study confirmed that the nutritive components of corn kernels can be predicted using near-infrared reflectance spectroscopy.
A leak detection method for diagnosis of the leak position in a pipeline was developed using an estimation theory with the assumption that the measured flow rates and pressures are stochastic processes. A notch filter was designed using power spectral density analysis of measurements to reduce the effects of disturbances. The noise model dimension was determined by hypothesis testing and then recursive extended least square method was applied to estimate the leak position in real time. The proposed method was applied to an experimental system for evaluation of its performance.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.4
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pp.737-747
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1997
performance of the cellular CDMA overlay system is analyzed which shares the same band with existing microwave narrowband system to enhance the spectral efficiency. To suppress the interfreence from narrowband system, we used a linear predicition filter that adopts the adaptive least mean square algorithm. Alalyzing the performance in the Personal Communication Services channel, characterized as a multipath Rician fadng channels, we considered the power control to solve the near-far problem, and-off and multipath diversity. We also considered interleaving and channel coding to improve BER performance of the CDMA system.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.36
no.1
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pp.35-44
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2016
Seed viability is one of the most important parameters that is directly related with seed germination performance and seedling emergence. In this study, a hyperspectral imaging (HSI) system having a range of 1000-2500 nm was used to classify viable watermelon seeds from nonviable seeds. In order to obtain nonviable watermelon seeds, a total of 96 seeds were artificially aged by immersing the seeds in hot water ($25^{\circ}C$) for 15 days. Further, hyperspectral images for 192 seeds (96 normal and 96 aged) were acquired using the developed HSI system. A germination test was performed for all the 192 seeds in order to confirm their viability. Spectral data from the hyperspectral images of the seeds were extracted by selecting pixels from the region of interest. Each seed spectrum was averaged and preprocessed to develop a classification model of partial least square discriminant analysis (PLS-DA). The developed PLS-DA model showed a classification accuracy of 94.7% for the calibration set, and 84.2% for the validation set. The results demonstrate that the proposed technique can classify viable and nonviable watermelon seeds with a reasonable accuracy, and can be further converted into an online sorting system for rapid and nondestructive classification of watermelon seeds with regard to viability.
Multihop transmission is a promising technique that helps in achieving broader coverage (excellent network connectivity) and preventing the impairment of wireless channels. This paper proposes a cluster-based multihop wireless network that makes use of the advantages of multihop relaying, i.e., path loss gain, and partial relay selection in each hop, i.e., spatial diversity. In this partial relay selection, the node with the maximum instantaneous channel gain will serve as the sender for the next hop. With the proposed protocol, the transmit power and spectral efficiency can be improved over those in the case of direct transmission and conventional multihop transmission. Moreover, at a high signal-to-noise ratio (SNR), the performance of the system with at least two nodes in each cluster is dependent only on the last hop and not on any of the intermediate hops. For a practically feasible decode-and-forward relay strategy, a compact expression for the probability density function of the end-to-end SNR at the destination is derived. This expression is then used to derive closed-form expressions for the outage probability, average symbol error rate, and average bit error rate for M-ary square quadrature amplitude modulation as well as to determine the spectral efficiency of the system. In addition, the probability of SNR gain over direct transmission is investigated for different environments. The mathematical analysis is verified by various simulation results for demonstrating the accuracy of the theoretical approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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