The backward differentiation formula (BDF) method is applied to a three-dimensional reactor kinetics calculation for efficient yet accurate transient analysis with adaptive time step control. The coarse mesh finite difference (CMFD) formulation is used for an efficient implementation of the BDF method that does not require excessive memory to store old information from previous time steps. An iterative scheme to update the nodal coupling coefficients through higher order local nodal solutions is established in order to make it possible to store only node average fluxes of the previous five time points. An adaptive time step control method is derived using two order solutions, the fifth and the fourth order BDF solutions, which provide an estimate of the solution error at the current time point. The performance of the BDF- and CMFD-based spatial kinetics calculation and the adaptive time step control scheme is examined with the NEACRP control rod ejection and rod withdrawal benchmark problems. The accuracy is first assessed by comparing the BDF-based results with those of the Crank-Nicholson method with an exponential transform. The effectiveness of the adaptive time step control is then assessed in terms of the possible computing time reduction in producing sufficiently accurate solutions that meet the desired solution fidelity.
This paper presents an efficient method for determining the forced response of a spinning flexible disk-spindle system supported by fluid dynamic bearings(FDBs) in a computer hard disk drive(HDD). The spinning flexible disk-spindle system is represented by the asymmetric finite element equations of motion originating from the asymmetric dynamic coefficients of the FDBs and the gyroscopic moment of a spinning disk-spindle system. The proposed method utilizes only the right eigenvectors of the eigenvalue problem to transform the large asymmetric finite element equations of motion into a small number of coupled equations, guaranteeing the accuracy of their numerical integration. The results are then back-substituted into the equations of motion to determine the forced response. The effectiveness of the proposed method was verified by comparing it with the responses from the classical methods of mode superposition with the general eigenvalue problems, and mode superposition with modal approximation. The proposed method was shown to be effective in determining the forced response represented by the asymmetric finite element equations of motion of a spinning flexible disk-spindle system supported by FDBs.
Speech recognition is one of the fascinating fields in the area of Computer science. Accuracy of speech recognition system may reduce due to the presence of noise present in speech signal. Therefore noise removal is an essential step in Automatic Speech Recognition (ASR) system and this paper proposes a new technique called combined thresholding for noise removal. Feature extraction is process of converting acoustic signal into most valuable set of parameters. This paper also concentrates on improving Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) features by introducing Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) in the place of Discrete Fourier Transformation (DFT) block to provide an efficient signal analysis. The feature vector is varied in size, for choosing the correct length of feature vector Self Organizing Map (SOM) is used. As a single classifier does not provide enough accuracy, so this research proposes an Ensemble Support Vector Machine (ESVM) classifier where the fixed length feature vector from SOM is given as input, termed as ESVM_SOM. The experimental results showed that the proposed methods provide better results than the existing methods.
본 논문에서는 DCT 데이터에서 영상 데이터로의 해독 및 이진화 과정을 생략하고 컬러 영상의 DCT 관련 원자료를 사용하는 방법에 기반을 둔 매우 빠르고 안정적인 문자열 구간 분리 모형을 제안하였다. DCT 블록에 저장된 DC 및 3개의 주요 AC 변수들을 조합하여 축소된 저해상도 회색 영상을 만들고 횡렬 및 종렬 투영법을 통해 얻어진 픽셀 값의 히스토그램을 분석하여 문자 열 구간 사이에 존재하는 백색의 띠 공간을 찾아내었다. 이 과정 중 탐색되지 않은 문자 열 구간은 마코프 모델을 사용하여 숨겨진 주기를 찾아내어 복원하였다. 본 논문에 실험 결과를 제시하였으며 기존의 방법보다 약 40 - 100배 빠른 방법임을 입증하였다.
본 논문은 어안 렌즈 카메라의 영상 왜곡 보정 처리 시스템 구현에 관한 것이다. 영상 보정 처리 알고리즘은 역맵핑기법을 적용하고 실시간 처리를 위해 DSP 프로세서를 사용하여 시스템을 구현하였다. 알고리즘 적용시 카메라의 왜곡 계수는 실시간 처리를 위해 룩업 테이블화하여 처리한다. 실험 결과, 원영상과 각도변화에 대한 PSNR 변화는 8.3%정도로 안정적 자연스러우며, 화질보다는 실시간 처리에 중점을 두어 한 프레임 $720{\times}480$ 왜곡영상 처리 시간이 약 31.3ms 소요되었다.
FIR 필터, DCT, FFT와 같은 디지털 신호처리 응용에서 다중 고정 계수 곱셈의 효율적인 하드웨어 구현문제에 자주 접하게 된다. 고정계수 곱셈기 설계에서 공통 하위식 제거 알고리즘은 면적과 전력소모를 상당히 개선시킬 수 있는 방법을 제공한다. 본 논문에서는 CSD 계수에서 빈번히 나타나는 두 공통 하위식($10{\bar{1}}$, 101)의 덧셈을 수행하는 전용덧셈기 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법을 radix-24 FFT 구조의 고정계수 곱셈블록에 적용한 실험에서 제안한 방법의 면적, 지연시간, 전력소비는 기존방법 보다 각각 21%, 11%, 12% 정도 향상됨을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2028-2041
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2019
Compressed sensing (CS) is a new theory. With regard to the sparse signal, an exact reconstruction can be obtained with sufficient CS measurements. Nevertheless, in practical applications, the transform coefficients of many signals usually have weak sparsity and suffer from a variety of noise disturbances. What's worse, most existing classical algorithms are not able to effectively solve this issue. So we proposed an efficient algorithm based on smoothed ${\ell}_0$ norm for sparse signal reconstruction. The direct ${\ell}_0$ norm problem is NP hard, but it is unrealistic to directly solve the ${\ell}_0$ norm problem for the reconstruction of the sparse signal. To select a suitable sequence of smoothed function and solve the ${\ell}_0$ norm optimization problem effectively, we come up with a generalized approximate function model as the objective function to calculate the original signal. The proposed model preserves sharper edges, which is better than any other existing norm based algorithm. As a result, following this model, extensive simulations show that the proposed algorithm is superior to the similar algorithms used for solving the same problem.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5481-5495
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2018
Single pixel imaging technology has developed for years, however the video acquisition on the single pixel camera is not a well-studied problem in computer vision. This work proposes a new scheme for single pixel camera to acquire video data and a new regularization for robust signal recovery algorithm. The method establishes a single pixel video compressive sensing scheme to reconstruct the video clips in spatial domain by recovering the difference of the consecutive frames. Different from traditional data acquisition method works in transform domain, the proposed scheme reconstructs the video frames directly in spatial domain. At the same time, a new regularization called spatial cluster is introduced to improve the performance of signal reconstruction. The regularization derives from the observation that the nonzero coefficients often tend to be clustered in the difference of the consecutive video frames. We implement an experiment platform to illustrate the effectiveness of the proposed algorithm. Numerous experiments show the well performance of video acquisition and frame reconstruction on single pixel camera.
In this paper, we propose a machine learning-based copy-move forgery detection network with dual branches. Because the rotation or scaling operation is frequently involved in copy-move forger, the conventional convolutional neural network is not effectively applied in detecting copy-move tampering. Therefore, we divide the input into rotation-invariant and scaling-invariant features based on the wavelet coefficients. Each of the features is input to different branches having the same structure, and is fused in the combination module. Each branch comprises feature extraction, correlation, and mask decoder modules. In the proposed network, VGG16 is used for the feature extraction module. To check similarity of features generated by the feature extraction module, the conventional correlation module used. Finally, the mask decoder model is applied to develop a pixel-level localization map. We perform experiments on test dataset and compare the proposed method with state-of-the-art tampering localization methods. The results demonstrate that the proposed scheme outperforms the existing approaches.
본 논문은 AMR-WB+ 코덱의 오디오 품질을 개선하기 위하여 TCX모듈 변환계수 양자화기에 8차 및 16차 Pyramid VQ방식을 제안하였다. 제안된 Pyramid VQ 방식은 AMR-WB+ 코덱에 적용된 $RE_8$ Lattice VQ 방식과 비교 평가되었으며, 8차 및 16차 Pyramid VQ 방식의 사용시 Mean Squared Error (MSE)는 각각 4% 및 5.7% 개선되었고, Perceptual Evaluation of Audio Quality(PEAQ) 값은 각각 3.3% 및 4.7% 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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