A new algorithm for self-tuning digital controller is proposed. The system to be controlled is identified on line in auto-regressive-moving-average(ARMA) form via recursive least mean square method. The control law is obtained from the minimization of an objective function. The proposed objective function is similar to that of Generalized Minimum Variance(GMV) method but modified to lessen the overshoot and to avoid numerical divergence problem. This algorithm is applied to the power system stabilization and the comparison of the proposed method with a conventional power system stabilizer(PSS) is presented.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.17
no.4
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pp.602-607
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1993
Concept of the comfort and fitness becomes a major concern in the basic function of the ready-made clothes. This research was performed to classify and characterize Korean adult males anthropometrically. Sample size was 1290 subjects and their age range was from 19 to 54 years old. Sampling was carried out by the stratified sampling method. 75 variables in total were applied to classify the bodytypes. Data were analyzed by the multivariate method, especially factor and cluster analysis. The high factor loading items extracted by factor analysis were based to determine the variables of the cluster analysis for the similar bodytypes respectively. In the part of the lower body, 14 variables from the data were applied to classify the bodytypes of lower part by Ward's minimum variance method. The group fanning a cluster were subdivided into 5 sets by cross-tabulation extracted by the hierarchical cluster analysis. Type 3 and 4 in lower body were composed of the majority of 53.1% of the subjects. The Korean adult males had relatively well-balanced in lower body.
In this paper an application of the Monte Carlo method to optimum circuit design is discussed. T. Tsuda and T. Kiyono's algorithm based on the Monte Carlo method for solving multiple simul-taneous nonlinear equations is generalized to apply it to finding solutions of the constrained nonlinear optimization problem. The generalized algorithm derived here is directly applied to economical circuit design. In the cirsuit design, the object function is a cost function which is related to the cost of each circuit component. The constraint is the variance of the total system expressed by the variances of each circuit component. The design is to be determined so that the circuit has specified drift reliability with minimum cost. A practical example of economical circuit design and a general nonlinear function minimization is presented with food results.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.24
no.2
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pp.280-291
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1987
In this paper, the linear autoregressive model of EMG signal for four basic arm functions was presented and parameters for each function were estimated. The signal identification was carried out using function discrimination algorithm. It was validated that EMG signal was a widesense stationary process and the linear autoregressive model of EMG signal was constructed through approximating it to Gaussian process. It was confined that Levinson-Durbin algoridthm is a more appropriate one than the recursive least square method for parameter estimation of the linear model. Optimal function discrimination was acquired when sampling frequency was 500Hz and two electrodes were attached to bicep and tricep muscle, respectively. Parameter values were independent of variance and the number of minimum data for function discrimination was 200. Bayesian discrimination method turned out to be a better one than parallel filtering method for functional discrimination recognition.
Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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v.8
no.2
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pp.25-34
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1971
The characters of linear response of ship among irregular waves were researched. But nonlinear characters of ship motion in irregular waves have not been considered. Then the author showed a method to linearize nonlinearity of damping coefficient of ship by making statistically equivalent linear theory and get equivalent gain K from the condition that the difference of variance between linear response and approximate response is minimum and show that the results of correlogram and spectrum, obtained from this method, for model 700 GT Ferry boat agree with the actual response. The author pays a particular attention not to the nonlinear element but to nonlinear system itself.
This paper describes a new face detection method that is a pre-processing algorithm for on-line face recognition. To complement the weakness of using only edge or rotor features from previous face detection method, we propose the two types of face detection method. The one is a combined method with edge and color features and the other is a center area color sampling method. To prevent connecting the people's face area and the background area, which have same colors, we propose a new adaptive edge detection algorithm firstly. The adaptive edge detection algorithm is robust to illumination variance so that it extracts lots of edges and breakouts edges steadily in border between background and face areas. Because of strong edge detection, face area appears one or multi regions. We can merge these isolated regions using color information and get the final face area as a MBR (Minimum Bounding Rectangle) form. If the size of final face area is under or upper threshold, color sampling method in center area from input image is used to detect new face area. To evaluate the proposed method, we have experimented with 2,100 face images. A high face detection rate of 96.3% has been obtained.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.26
no.3
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pp.317-325
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2015
In an interference environment, adaptive sidelobe blanking(adaptive SLB: ASB) algorithm effectively cancels the high-duty cycle jammer and blocks the sidelobe signals without the auxiliary antenna. The adaptive SLB for the linearly constrained minimum variance (LCMV) is proposed in this paper. In the proposed scheme, the interference covariance matrix is modified to satisfy the direction constraints of LCMV and the normalized output can be obtained to block sidelobe signals. As the LCMV can be represented as a generalized sidelobe canceller(GSC) form, which is the general framework of various adaptive beamforming(ABF) algorithms, the proposed adaptive SLB can be applied to various ABF methods. The performance of the proposed method is verified through simulation and analysis.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.40
no.4
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pp.264-274
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2003
This paper presents a direct generalized minimum-variance self tuning controller with a PID structure using neural network which adapts to the changing parameters of the nonlinear system with nonminimum phase behavior, noises and time delays. The self-tuning controller with a PID structure is a combination of the simple structure of a PID controller and the characteristics of a self-tuning controller that can adapt to changes in the environment. The self-tuning control effect is achieved through the RLS (recursive least square) algorithm at the parameter estimation stage as well as through the Robbins-Monro algorithm at the stage of optimizing the design parameter of the controller. The neural network control effect which compensates for nonlinear factor is obtained from the learning algorithm which the learning error between the filtered reference and the auxiliary output of plant becomes zero. Computer simulation has shown that the proposed method works effectively on the nonlinear nonminimum phase system with time delays and changed system parameter.
Park Do-Hyun;Park Gyu-Tae;Lee Jung-Hoon;Lee Su-Hvoung;Lee Kyun-Kyung
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.24
no.1
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pp.1-10
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2005
This paper presents a wideband LPA (local polynomial approximation) beamforming algorithm that is appropriate for wideband moving sources. The Proposed wideband LPA algorithm adopts STMV (steered minimum variance) method that utilizes a steered covariance matrix obtained from multiple frequency components in one data snapshot, instead of multiple data snapshots in one frequency bin. The wideband LPA cost function is formed using STMV weight vector. The Proposed algorithm searches for the instantaneous DOA and angular velocity that maximize the wideband LPA cost function. resulting in a higher resolution performance than that of a DS LPA beamforming algorithm. Several simulations using artificial data and sea trial data are used to demonstrate the performance of the Proposed algorithm.
Adaptive beamforming methods are known to suppress sidelobes and improve detection performance of weak signal by constructing weight vectors depending on the received signal itself. A standard adaptive beamforming like the MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) is very sensitive to mismatches between weight vectors and actual signal steering vectors. Also, a large computational complexity for estimating a stable covariance matrix is required when wideband beamforming for a large-scale array is used. In this paper, we exploit the WBRCB (Wideband Robust Capon Beamforming) method for stable and robust wideband adaptive beamforming of a passive large uniform line array sonar. To improve robustness of adaptive beamforming performance in the presence of mismatches, we extract a optimum mismatch parameter. WBRCB with extracted mismatch parameter shows performance improvement in beamforming using synthetic and experimental passive sonar signals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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