Thadikemalla, Venkata Sainath Gupta;Gandhi, Abhay S.
Smart Structures and Systems
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v.20
no.1
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pp.35-42
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2017
Recently, compressive sensing based data loss recovery techniques have become popular for Structural Health Monitoring (SHM) applications. These techniques involve an encoding process which is onerous to sensor node because of random sensing matrices used in compressive sensing. In this paper, we are presenting a model where the sampled raw acceleration data is directly transmitted to base station/receiver without performing any type of encoding at transmitter. The received incomplete acceleration data after data losses can be reconstructed faithfully using compressive sensing based reconstruction techniques. An in-depth simulated analysis is presented on how random losses and continuous losses affects the reconstruction of acceleration signals (obtained from a real bridge). Along with performance analysis for different simulated data losses (from 10 to 50%), advantages of performing interleaving before transmission are also presented.
Kim, Jeong-Hoon;Cho, Kyung-Sig;Lim, Jeong-Gyu;Chung, Se-Kyo
Proceedings of the KIPE Conference
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2007.11a
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pp.28-30
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2007
For the design of the voltage regulation module(VRM) having a high performance, current sensing is one of the most important functions. In this paper, three different methods for sensing the current in the multi-phase synchronous buck converter are analyzed considering the efficiency, accuracy and cost. The experiments are performed for the three current sensing methods to verify the theoretic analysis.
An optical sensing membrane has been fabricated to measure the concentration of dissolved oxygen(DO) and pH value simultaneously. It has employed HPTS as a pH sensitive dye and a ruthenium(II) complex as a DO sensitive dye. The sensing membrane has been applied to wells in a 24-well microtiter plate. Using the 24-well microtiter plate the concentrations of dissolved oxygen and pH values have been on-line monitored during the cultivations of E.coli DH5${\alpha}$, B.cereus 318 and P.pastoris X-33. On-line monitoring of DO and pH in microorganism cultivation processes showed good performance of the sensing membrane containing 5 mM HPTS and 2 or 5 mg/mL Rudpp.
In this paper, a 2D X-Y table, two axes of which are symmetrical, and a force sensing device are constructed, which comprise a 2D haptic interfacing apparatus. Two DC motors are used for actuating the two axes of the table and two precision encoders for sensing the position of each axis. Four PZTs are used for sensing the direction and the magnitude of the 2D force applied to the force sensing device by the user. The performance of the 2D haptic interface device is tested by 2D virtual object recognition experiments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.9
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pp.1998-2016
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2012
Reliable spectrum sensing algorithm is a fundamental component in cognitive radio. In this paper, a non-cooperative spectrum sensing algorithm which needs only one cognitive radio node named CORDIC (Coordinate Rotation Digital Computer) Jacobi based method is proposed. The algorithm computes the eigenvalues of the sampled covariance of received signal mainly by shift and additional operations, which is suitable for hardware implementation. Based the latest random matrix theory (RMT) about the distribution of the limiting maximum and minimum eigenvalue ratio, the relationship between the probability of false alarm and the decision threshold is derived. Simulations and discussions show the method is effective. Real captured digital television (DTV) signals and Universal Software Radio Peripheral (USRP) are also employed to evaluate the performance of the algorithm, which prove the proposed algorithm can be applied in practical spectrum sensing applications.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.11
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pp.63-68
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2015
In this paper, we propose a new energy efficient scheme which can prolong the life of sensor networks, it should be able to reduce the number of sensing. We use the concept of safe zone for manage the appropriate range of properties. We measure the distance between the sensed temperature value and the center of the zone, and calculate the next sensing interval based on this distance. We name our proposed scheme "VIS". To assess the performance of the proposed scheme the actual temperature data was collected using the sensor node. The algorithm was implemented through the programming and was evaluated in a variety of settings. Experimental results show that the proposed algorithm is to significantly reduce the number of sensing in terms of energy efficiency while having the ability to know the state of the sensor nodes periodically. Our VIS algorithm can be useful in applications which will require the ability of control to the temperature within a proper range.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.12
no.2
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pp.148-154
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2012
In this paper, we propose an algorithm to conserve resources of the common control channel in a cognitive radio network by rejecting the redundant users using cooperative spectrum sensing. The proposed scheme is investigated under the paradigm of active spectrum sensing and a sequential detection technique. The algorithm is based on the J-divergence between the hypotheses of non primary user operation and the otherwise case. We select the most significant eigenvalues, which primarily affect the global statistical test. For the case where interference is from a secondary system transmission, a match filter is first employed to remove the degradation, and then the proposed algorithm is employed to remove the cooperative sensing nodes. Numerical results are provided and compared with conventional cases in order to validate the performance of the proposed algorithm.
High spectral resolution of hyperspectral data enables analysis of complex natural phenomena that is reflected on the data nonlinearly. Although many manifold learning methods have been developed for such problems, most methods do not consider the spatial correlation between samples that is inherent and useful in remote sensing data. We propose a manifold learning method which directly combines the spatial proximity and the spectral similarity through kernel PCA framework. A gain factor caused by spatial proximity is first modelled with a heat kernel, and is added to the original similarity computed from the spectral values of a pair of samples. Parameters are tuned with intelligent grid search (IGS) method for the derived manifold coordinates to achieve optimal classification accuracies. Of particular interest is its performance with small training size, because labelled samples are usually scarce due to its high acquisition cost. The proposed spatial kernel PCA (KPCA) is compared with PCA in terms of classification accuracy with the nearest-neighbourhood classification method.
The performance of the payload Electro-Optical System (EOS) in satellite system is affected by various factors, such as optics design, camera electronics design, and the characteristics of the CCD (Charge Coupled Device) used, etc. Of these factors, the camera electronics design is somewhat unique in that its operational parameters can be adjusted even after the satellite launch. In this paper, the effect of video gain on the non-uniformity correction performance is addressed. And a new optimal non-uniformity correction scheme is proposed and analyzed using the data from real camera electronics unit based on a TDI (Time Delayed Integration) type of CCD. The test results show that the performance of the conventional non-uniformity correction scheme is affected significantly when the video gain is added. On the other hand, in our proposed scheme, the performance is not dependent on the video gain. The insensitivity of the non-uniformity performance on the video-gain is mainly due to the fact that the correction is performed after the dark signal is subtracted from system response.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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