Canonical correlation biplot is a useful biplot for giving a graphical description of the data matrix which consists of the association between two sets of variables, for detecting patterns and displaying results found by more formal methods of analysis. Nevertheless, when some values are missing in data, most biplots are not directly applicable. To solve this problem, we estimate the missing data using the median, mean, EM algorithm and MCMC imputation methods according to missing rates. Even though we estimate the missing values of biplot of incomplete data, we have different shapes of biplots according to the imputation methods and missing rates. Therefore we use a RMS(root mean square) which was proposed by Shin et al. (2007) and PS(procrustes statistic) for measuring and comparing the shape variability between the original biplots and the estimated biplots.
The characteristics of tip vortex within a blade tip region were examined experimentally in various flow coefficients by the way of changing tip clearance and blade stagger angle in an axial Low Speed Research Compressor(LSRC). The objective was to identify the unsteady pressure distribution in the blade passage by ensemble average technique acquired from high-frequency response pressure transducers and the tip vortex by root mean square value(RMS value). Data were reduced statistically using phase-lock technique for detailed pressure distributions.
Images reconstructed with Maximum-Likelihood Expectation-Maximization (MLEM) algorithm have been observed to have checkerboard effects and have noise artifacts near edges as iterations proceed. To compensate this ill-posed nature, numerous penalized maximum-likelihood methods have been proposed. We suggest a simple algorithm of applying edge detecting process to the MLEM and Bayesian Expectation-Maximization (BEM) to reduce the noise artifacts near edges and remove checkerboard effects. We have shown by simulation that this algorithm removes checkerboard effects and improves the clarity of the reconstructed image and has good properties based on root mean square error (RMS).
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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1998.03a
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pp.172-177
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1998
An experimental study on the prediction of grinding wheel wear by dual detection methods was conducted by the laser displacement and acoustic emission(AE) system. The laser displacement sensor was located above the head of the grinding wheel and the AE sensor was set under the workpiece, where the wheel were condition can be detected. It was found that the dual detection methods by laser displacement system and AE system made it possible to predict the wheel wear. From the experiments, the root mean square(RMS) values both methods was found to be proportional to the grinding wheel wear.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.11a
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pp.56-60
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1996
An experimental study on the grinding temperature and Acoustic Emission(AE) signals due to the different shapes of wheel was conducted. The grinding characteristics by slotted shapes of wheel changed by width and helical angle, were compared with those by general one. Lower grinding temperature was obtained for 30$^{\circ}$ helical angle with 10mm width, Root Mean Square(RMS) values of AE signals were higher for slotted wheel rather than general one.
Hong Wan-Sung;Kim Gi-Won;Kim Byung-Kon;Oh Joung-Lim
The Journal of Korean Physical Therapy
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v.14
no.4
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pp.487-497
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2002
The fatigue process of the triceps surae was evaluated during a standing heel-rise test, comparising of pre-fatigue and post-fatigue. Sixteen healthy subjects with a mean age of 22.88 years participated. The heel-rise test was performed until exhaustion, and electromyographic activity expressed as mean value and root mean square of the gastrocnemius and soleus muscles were calculated. The average number of heel-rise performed was 63.69$\pm$26.10. The result of this present study indicate that the EMG signal is sensitive to the different muscle fatigue. Mean value and RMS decreased significantly in after fatigue. Significant difference were found between the pre-fatigue and post-fatigue in the total subjects. But there were no significant changes in mean and RMS between the male and female during standing heel-rise test. The present results, showing decreased EMG signal in the triceps surae, could be used as reference when testing the fatigue process in different clinical conditions. Recommendations for standardization of a heel-rise test are given.
The purpose of this study was to compare the electromyography (EMG) activities of the lumbar extensor muscles during motion of trunk flexion-extension and compare range of motion (ROM) with a 3-dimensional motion analysis system of the lumbar region between subjects with chronic low back pain (CLBP) and healthy subjects during the trunk flexion-extension, trunk rotation and trunk lateral flexion cycle. Thirty CLBP subjects and thirty healthy subjects were included. We measured the root mean square (RMS) value of the lumbar extensor muscles from resting, standing, lumbar flexion and return position. The RMS ratio was normalized from maximal EMG activity of the lumbar extensor muscles during trunk motion. The results of this study showed that the RMS ratio of the lumbar extensor was significantly higher in CLBP subjects than healthy subjects during all of trunk motion (p<.05). The ratio of the highest RMS value during flexion and extension was higher in CLBP subjects than in healthy subjects (p<.05). The ROM of the lumbar region was significantly lower in CLBP subjects than healthy subjects during trunk flexion-extension, trunk rotation and lateral flexion cycle. The relationship between the RMS ratio for full lumbar flexion and the ROM of lumbar flexion was not correlated significantly. CLBP subjects have both decreased ROM of the lumbar region and higher muscle activities of the lumbar extensor muscle than healthy subjects.
This paper is aimed to make an analysis on characteristics of the parallel arc waveform and RMS of current at the electrical tracking state by conductive powder. In order to achieve the goal in this paper, field state investigation at metal processing companies in Chung-Nam province area was conducted. With the field state investigation, conductive powder were collected from metal processing companies. By experiment on electrical connector(breaker, connector) over which the conductive powder were scattered, arc waveform and RMS of current were measured. The measured waveform and RMS(root-mean-square) of current were analyzed to describe characteristics and patterns of electrical arc by the conductive powder. It was proved that conductive powder on electrical connector can flow electrical current enough to make electrical fire with high thermal energy. Also the change of sine waveform and RMS of current can be used to find out relationship between electrical fire and fault signal by conductive powder. The results obtained in this paper will be very helpful for the prevention of electrical fires occurred at the metal processing companies.
In this paper, an algorithm based on a model analysis of the online calculation of the root-mean-square (RMS) value of welding current for single-phase AC resistance spot welding (RSW) was developed. The current is highly nonlinear and typically non-sinusoidal, which makes the measuring and controlling actions difficult. Though some previous methods focused on this issue, they were so complex that they could not be effectively used in general cases. The electrical model of a single-phase AC RSW was analyzed, and then an algorithm for online calculation of the RMS value of the welding current was presented. The description includes two parts, a model-dependent part and a model-independent part. Using a previous work about online measurement of the power factor angle, the first part can be solved. For the second part, although the solution of the governing equation can be directly obtained, a lot of CPU time must be consumed due to the fact that it involves a lot of complex calculations. Therefore, a neural network was employed to simplify the calculations. Finally, experimental results and a corresponding analysis showed that the proposed algorithm can obtain the RMS values with a high precision while consuming less time when compared to directly solving the equations.
Journal of Dental Rehabilitation and Applied Science
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v.36
no.1
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pp.29-40
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2020
Purpose: The purpose of this study was to compare the accuracy of impression taking method using the encoded healing abutment, scan body and pick-up impression coping with different implant angulations. Materials and Methods: Master model was fabricated by 3D printer and three implants were placed into the model with 0°, 10° and 20° mesial angulation. The abutments were secured to each implants and master model was scanned to make a reference model. Group P model was fabricated using pick-up impression copings and model was scanned after securing the abutments. Encoded healing abutment (Group E) and scan body (Group S) were secured on the master model and digital impression was taken using intraoral scanner 15 times each. Each STL files of test groups were superimposed with reference model using best fit alignment and root mean square (RMS) value was analyzed. Results: The RMS values were lowest in Group P, followed by Group S and Group E. Group P showed significant difference with Group S and E (P < 0.05) while there was no significant difference between Group S and E. Correlation between implant angulation and RMS value was significant in Group E (P < 0.05). Conclusion: The pick-up impression coping method showed higher accuracy and there was no significant difference in accuracy between the healing abutment and the scan body. The clinical use of the encoded healing abutment is possible, but it should be used with caution in the case of angulated implant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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