Measuring spectral reflectance can be regarded as obtaining inherent color parameters, and spectral reflectance has been used in image processing. Model-based spectrum recovering, one of the method for obtaining spectral reflectance, uses ordinary camera with multiple illuminations. Conventional model-based methods allow to recover spectral reflectance efficiently by using only a few parameters, however it requires some parameters such as power spectrum of illuminations and spectrum sensitivity of camera. In this paper, we propose an enhanced model-based spectrum recovering method without pre-measured parameters: power spectrum of illuminations and spectrum sensitivity of camera. Instead of measuring each parameters, spectral reflectance can be efficiently recovered by estimating and using the spectrum characteristic matrix which contains spectrum parameters: basis function, power spectrum of illumination, and spectrum sensitivity of camera. The spectrum characteristic matrix can be easily estimated using captured images from scenes with color checker under multiple illuminations. Additionally, we suggest fast recovering method preserving positive constraint of spectrum by nonnegative basis function of spectral reflectance. Results of our method showed accurately reconstructed spectral reflectance and fast constrained estimation with unmeasured camera and illumination. As our method could be conducted conveniently, measuring spectral reflectance is expected to be widely used.
본 연구에서는 포르만트 주파수의 추정에 대한 스펙트럼 모멘트법의 새로운 알고리즘을 제시하였다. 스펙트럼 패턴의 분산과 비대칭성을 반영한 제2차, 제3차 스펙트럼 모멘트로서 주파수 영역을 조정하여 추정정도를 향상시켰다. 결과로서 남성과 영성의 포르만트 분포 F1-F2를 나타내었으며 포르만트 천이로서 모음과 모음, 모음과 자음의 조음방식을 알 수 있었다.
In this paper the power spectrum of background EEG is estimated by the LMS PHD based on least mean square. At the power spectrum estimatiom, the stocastic process of background EEG is assumed to consist of the nonharmonic sinusoid and the white noise. In the LMS PHD the model parameters are obtained by the least mean square at optimal order which is obtained from the fact that the eigenvalue's fluctuation of autocorrelation matrix of the normal back-ground EEG is smaller at some order than at other order when the power spectrum of background EEG is esitmated by PHD. The optimal order of this model is the 6-th order when the eigenvalue's fluctuation of autocorrelation matrix of background EEG is considered. The estimation results are with compared the results from the Maximum Entropy Spectral Estimation and Pisarenko Harmonic Decomposition. From the comparison results. The LMS PHD is possible to estimate the power spectrum of background EEG.
In this research we propose a method far rain rate estimation by using Doppler spectrum's data of wind profiler. The Doppler spectrum is used to calculate the wind velocity and wind direction. But in this research uses the parameters from Doppler spectrum, it calculates the rain rate. The rain rate estimation in this method will be compared to the obtained rain rate from the surface rain gauge. Two equipments are installed in the same area. The correlation coefficient between rain rate measuring method is 0.65.
Consider FARIMA time series with innovations that have infinite variances. We are interested in the estimation of self-similarities $H_n$ of FARIMA(0, d, 0) by using modified R/S statistic. We can confirm that the $H_n$ converges to Hurst parameter $H=d+\frac{1}{2}$. Finally, we figure out ARMA and minimum variance power spectrum density of FARIMA processes.
본 논문에서는 대역 확산 신호를 위한 고유치 해석 기반의 초 분해능 지연 시간 추정(super-resolution time delay estimation) 알고리즘을 개발하고 각 알고리즘의 성능을 비교, 분석한다. 먼저, 고유치 해석 기반의 대표적인 도래각 추정 알고리즘인 MUSIC, ESPRIT, Minimum-Norm을 이용하여 초 분해능 지연 시간 추정 알고리즘을 개발하고 직접 대역확산 방식의 ISO/IEC 24730-2.1 실시간 위치 추적 시스템 (real-time locating system: RTLS)에 적용하여 RTLS 환경에서 각 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통해 비교, 분석한다. 시뮬레이션 결과로부터 세 알고리즘 모두 레일리이 분해능 한계 이내로 수신되는 다중 신호의 지연 시간을 모두 분리, 추정함을 알 수 있었다. 그러나, RTLS 환경에서는 MUSIC과 Minimum-Norm의 성능은 서로 비슷하나 ESPRIT은 두 알고리즘에 비해 성능이 현격히 저하됨을 알 수 있다.
본 논문에서는 정합필터 기반의 IEEE 802.15.4a chirp spread spectrum (CSS)을 위한 새로운 주파수 오프셋 추정 알고리즘을 제안한다. 기존의 주파수 오프셋 추정 알고리즘은 연속되는 동일한 심볼 간의 차등 위상을 계산함으로서 주파수 오프셋을 추정하였다. 하지만 CSS는 긴 십볼 구간과 가드 구간을 포함하고 있어 기존의 방법으로 주파수 오프셋을 추정하였을 경우 위상 모호성이 발생한다. 특히 정합필터 기반 수신기 구조에서 위상 모호성을 해결하지 않는다면 주파수 오프셋에 의한 정현파 간섭 현상으로 정합필터의 성능이 감소하게 된다. 따라서 본 논문에서는 위상 모호성을 해결하기 위해 정수부와 소수부 주파수 오프셋 추정을 분할화 하여 주파수 오프셋을 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 sub-chirp 간 정합필터 결과의 차등 위상을 계산 한 결과와 기존의 심볼 간 차등 위상 정보를 이용하여 정수부 주파수 오프셋을 추정하여 위상 모호성을 제거 한 후, 심볼 간 차등위상 정보를 통하여 소수부 주파수 오프셋을 추정한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 알고리즘은 정수부 주파수 오프셋 추정을 통해 위상 모호성 문제를 해결할 수 있음을 확인하였고 위상 모호성 이 발생하지 않는 경우에서도 기존의 알고리즘과 거의 통일한 성능을 보임을 확인하였다.
This paper presents the method for an estimation of discharge current waveform in short gap discharge by radiated electromagnetic fields. The method of current waveform estimation is to use the one antenna method (single field method) with a measured electric or magnetic field at given field point by a time domain antenna. In order to verify the availability of the estimation theory, the discharge current waveform estimation was performed by one antenna methods using the measured electric fields of Wilson & Ma and compared with experiments. In addition diagnosis technique for power equipments is able to prevent from large accidents by finding signs of tile accidents before they happen. From the results of the estimation of discharge current, we have a possibility for the application of insulation diagnosis technique for power equipments using S$F_6$ gas. From this point of view, this paper simulated discharge progress and partial discharge by using needle-plan electrodes system in S$F_6$, studied the distribution of frequency spectrum of the radiated electromagnetic waves using a biconical antenna and a spectrum analyzer. From the experimental results of this study, according to the consideration of the mutual relation between frequency spectrum of the radiated electromagnetic waves and discharge progress, it was confirmed that detecting Partial discharge and estimating discharge progress in S$F_6$ could be Possible.
입사 신호에 대한 배열 안테나의 응답인 array manifold를 측정에 의해 생성하는 방법을 기술하였으며, 기술된 방법에 의해 실측된 등간격 원형 배열 안테나의 array manifold를 MUSIC 알고리즘에 적용하여 배열 안테나로 입사되는 300 MHz tone 신호의 공간 스펙트럼을 추정하였다. 측정 array manifold를 이용한 공간 스펙트럼 추정은 이상적인 배열 안테나를 가정한 계산 array manifold 대비 월등한 성능을 보인다.
The analytical realization of uncoupled system was introduced in this study using times series and its spectrum analysis. The ARMAX spectra of time series methods were compared with the conventional FFT spectrum. Also, the response of second order system uncoupled was solved using the Runge-Kutta Gill method. In this numerical analysis, the displacement, velocity and acceleration were calculated. The displacement response among them was used for the power spectrum analysis. The ARMAX algorithm in time series was proved to be appropriate for the mode estimation and spectrum analysis. Using the separate response of first and second mode, each modes were calculated separately and the response of mixed modes was also analyzed for the mode estimation using several time series methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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