We propose a novel noise littering method based on adaptive windowing. To restore a noisy signal adaptive filtering methods have been widely researched and used. However, conventional adaptive filtering methods have a trade-off between noise suppression and edge preservation since they adopt fixed size filters. In this paper applying the adaptive windowing concept to adaptive filtering, we overcome the trade-off, The filter size is adaptively selected depending on signal statistics. The visual results of the signal and image restorations convincingly show the superior preservation of edge and detail and suppression of noise for the proposed adaptive windowed adaptive filter compared with conventional methods.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.05a
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pp.144-147
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2001
This paper presents adaptive fuzzy controller which is uncertainty or unknown variation in different parameters with nonlinear system of helicopter. The proposed adaptive fuzzy controller applied TSK(Takagi-Sugeno-Kang) fuzzy system which is not only low number of fuzzy rule, and a linear input-output equation with a constant term, but also can represent a large class of nonlinear system with good accuracy. The adaptive law was designed by using Lyapunov stability theory. The adaptive fuzzy controller is a model reference adaptive controller which can adjust the parameter $\theta$ so that the plant output tracks the reference model output. First of all, system of helicopter was considered as stopping state, and design of controller was simulated from dynamics equation with stopping state. Results show that it is controlled more successfully with a model reference adaptive controller than with a non-adaptive fuzzy controller when there is a modelling error between system and model or a continuous added noise in such unstable system.
In hands-free telephone systems, the received speech signal is fed back to the microphone and constitutes the so-called echo. To cancel the effect of this time-varying echo path, it is necessary to device an adaptive filter between the receiving and the transmitting ends. For a typical FIR realization, the length of the fullband adaptive filter results in high computational complexity and low convergence rate. Consequently, subband adaptive filtering schemes have been proposed to improve the performance. In this work, we use deterministic approach to analyze the relationship between fullband and subband adaptive filtering structures. With block adaptive filtering structure as an intermediate stage, the analysis is divided into two parts. First, to avoid aliasing, it is found that the matrix of block adaptive filters is in the form of pseudocirculant, and the elements of this matrix are the polyphase components of the fullband adaptive filter. Second, to transmit the near-end voice signal faithfully, the analysis and the synthesis filter banks in the subband adaptive filtering structure must form a perfect reconstruction pair. Using polyphase representation, the relationship between the block and the subband adaptive filters is derived.
Remeshing strategies are formulated for r-adaptive and h/r-adaptive analysis of crack propagation. The relocation of the nodes, which typifies r-adaptivity, is a very cheap method to optimise a given discretisation since the element connectivity remains unaltered. However, the applicability is limited. To further improve the finite element mesh, a combined h/r-adaptive method is proposed in which h-adaptivity is applied whenever r-adaptivity is not capable of further improving the discretisation. Two and three-dimensional examples are presented. It is shown that the r-adaptive approach can optimise a discretisation at minimal computational costs. Further, the combined h/r-adaptive approach improves the performance of a fully r-adaptive technique while the number of h-remeshings is reduced compared to a fully h-adaptive technique.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.6
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pp.1627-1648
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2012
We propose an adaptive method for detecting plagiarized pairs from a large set of source code. This method is adaptive in that it uses an adaptive algorithm and it provides an adaptive threshold for determining plagiarism. Conventional algorithms are based on greedy string tiling or on local alignments of two code strings. However, most of them are not adaptive; they do not consider the characteristics of the program set, thereby causing a problem for a program set in which all the programs are inherently similar. We propose adaptive local alignment-a variant of local alignment that uses an adaptive similarity matrix. Each entry of this matrix is the logarithm of the probabilities of the keywords based on their frequency in a given program set. We also propose an adaptive threshold based on the local outlier factor (LOF), which represents the likelihood of an entity being an outlier. Experimental results indicate that our method is more sensitive than JPlag, which uses greedy string tiling for detecting plagiarism-suspected code pairs. Further, the adaptive threshold based on the LOF is shown to be effective, and the detection performance shows high sensitivity with negligible loss of specificity, compared with that using a fixed threshold.
In this paper we propose direct and indirect adaptive controllers for a nonlinear multivariable steam generating unit(200MW). In the direct adaptive scheme the estimation of the controller parameter are achieved from tracking error, while in the indirect approach the unknown parameter of the boiler system is estimated by the Hopfield network-based identifier. The performance of two proposed adaptive controllers is shown through simulations.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.32
no.4
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pp.1-18
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2007
In this paper, we develop an adaptive genetic algorithm (aGA). The aGA has an adaptive scheme which can automatically determine the use of local search technique and adaptively regulate the rates of crossover and mutation operations during its search process. For the adaptive scheme, the ratio of degree of dispersion resulting from the various fitness values of the populations at continuous two generations is considered. For the local search technique, an improved iterative hill climbing method is used and incorporated into genetic algorithm (GA) loop. In order to demonstrate the efficiency of the aGA, i) a canonical GA without any adaptive scheme and ii) several conventional aGAs with various adaptive schemes are also presented. These algorithms, including the aGA, are tested and analyzed each other using various test problems. Numerical results by various measures of performance show that the proposed aGA outperforms the conventional algorithms.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.4
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pp.75-80
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2021
This paper relates with the Hybrid-DSE-MMA (Hybrid-Dithered Signed Error-MMA) that is possible to improving the equalization performance by using the adaptive modulus and adaptive stepsize in DSE-MMA adaptive equalizer. The DSE-MMA possible to improve the robustness performance to external noise of SE-MMA by using the sign after adding the dither signal for get the error signal in order to update the tap coefficient. But it has a drawback of performance degradation in convergence speed and residual isi by using the fixed modulus and fixed stepsize. In this paper, it was confirmed that this equalization performance degradation was improved by applying the adaptive modulus and stepsize in DSE-MMA propotional to the output power of equalizer by computer simulation. In order to compare the improved equalization performance to currently DSE-MMA, the recovered signal constellation that is the output of the equalizer, residual isi, Maximum Distortion, MSE and the SER were used as a performance index. As a result of computer simulation, the Hybrid-DSE-MMA improve the equalization performance in every index, but gives slower convergence speed compared to DSE-MMA.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.10
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pp.80-88
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1997
This paper describes a design of a Wavelet Adaptive Filter(WAF) for the removal of the baseline wandering and the minimization of the signal distortion using by wavelet transform and adaptive filter in the ECG signal. WAF consists of two parts. The first part is wavelet transform that decomposes the ECG signal into seven frequency bands using Vaidyanathan and Hoang wavelet. The second part is adaptive filter that uses the signal of seventh low frequency band among the wavelet transformed signals as primary input and a unit impulse sequence as reference input. For the evaluation of the performance of WAF, we used several baseline wandering elimination filters such as commerical standard filter with cutoff frequency of 0.5Hz and general adaptive filter. We made use of MIT/BIH database and real patient data for the evaluation. In conclusion, WAF showed a lower ST segement distortion than standard filter and adaptive filter and has a higher eliminated noise power than standard filter and adaptive filter.
Adaptive estimators for a class of nonlinear time series models has been proposed by several authors. Koul and Schick(1997) proposed the adaptive estimators without sample splitting for location-type time series models. They also showed by simulation that the adaptive estimators without sample splitting have smaller mean squared errors than those of the adaptive estimators with sample splitting. the present paper generalized the result in a case of location-scale type nonlinear time series models by simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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