본 논문에서는 기존 Toeplitz행렬(matrix)과 블록 순환(block circulant)행렬에 대해 검토하고, 새로운 순환 Hadamard 행렬을 제안했다. 제안한 순환 Hadamard 행렬은 +1과 -1로 구성되나 구조가 기존 Hadamard 행렬과는 다르다. 고속 알고리즘을 통해 원래의 계산량을 $Nlog_2N$개의 덧셈으로 줄일 수 있다. 이 행렬은 Massive MIMO 채널 추정 및 FIR 필터 설계, 신호처리 등에 응용이 가능하다.
In [2] A.Hadjidimos proposed the generalized accelerated over-relaxation (GAOR) methods which generalize the basic iterative method for the solution of linear systems. In this paper we consider the convergence of the two parallel accelerated generalized AOR iterative methods and obtain some convergence theorems for the case when the coefficient matrix A is a block diagonally dominant matrix or a generalized block diagonally dominant matrix.
압축 센싱은 샤논/나이퀴스트 표본화 정리를 만족하는 나이퀴스트 율 보다 더 적은 수의 표본화 주파수로 신호를 획득하더라도 그 신호가 성긴 신호라는 조건 하에 샘플링을 가능하게 하는 신호 처리 기술이다. 일반적으로 측정 예측방식은 작은 블록 크기에서 성능이 좋은 반면에 복원 이미지 품질은 큰 블록으로 복원하는 것이 좋다. 이러한 두 개의 상충하는 속성을 해결하기 위해 압축 센싱은 작은 블록에서 행해지고, 복원은 큰 블록에서 수행하게 되는 구조화된 측정 행렬을 사용하며, 이러한 방법으로 예측과 복원 모두 동시에 개선을 추구한다. 본 논문에서는 구조화된 측정 행렬을 확장함으로써 블록 크기에 따른 다양한 방식이 비교되어진다. 다양한 실험 결과를 통해 $4{\times}4$ 하다마드 행렬을 이용한 구조화된 측정 행렬이 블록 크기가 4의 크기에서 가장 좋은 성능을 보여주었다.
We study divisibilities of elements in the q-commuting matrix C(q). We first make a coefficient matrix Ĉ of C(q) which is independent of q, study divisibilities over Ĉ and then retrieve our findings to C(q). Finally we partition the C(q) into 2 × 2 block matrices.
본 논문은 integral equation-fast Fourier transform(IE-FFT)과 block matrix preconditioner(BMP)를 이용하여 침투 가능한 구조물의 전자기 산란 문제를 다룬다. IE-FFT는 모멘트 법(the method of Moments : MoM)에 의해 형성된 행렬방정식의 해를 계산하기 위하여 반복법의 연산량을 상당히 개선할 수 있다. 또한 전기적으로 커다란 구조물로부터 형성된 행렬방정식에 BMP가 적용된 반복법을 적용하면 반복 횟수를 크게 줄여 행렬방정식의 해를 빠르게 계산할 수 있다. 수치해석 결과는 IE-FFT와 BMP를 적용하여 침투 가능한 구조물의 전자기 산란 문제를 빠르고 정확하게 계산할 수 있음을 보여준다.
BPF(block pulse function) has been used widely in the system analysis and controller design. The integral operational matrix of BPF converts the system represented in the form of the differential equation into the algebraic problem. Therefore, it is important to reduce the error caused by the integral operational matrix. In this paper, a new integral operational matrix is derived from the approximating function using Lagrange's interpolation formula. Comparing the proposed integral operational matrix with another, the result by proposed matrix is closer to the real value than that by the conventional matrix. The usefulness of th proposed method is also verified by numerical examples.
본 논문에서는 임의의 블록 변환 영역에서 영상의 특성에 적절한 필터를 사용하여 영상의 해상도를 변환하는 기법을 개발 한다. 이를 위하여 임의의 직교 transform 영역에서 해상도 변환을 수행하는 모든 과정을 matrix 곱으로 표현하여 해상도 변환을 수행하는 matrix를 유도한다. 해상도 변환을 수행하는 matrix는 영상 특성에 알맞은 필터를 선택하여 사용할 수 있도록 설계한다. 개발된 기법은 다양한 transform 영역에 적용할 수 있고, 동영상 부호화시 발생되는 inter/intra block들이 혼합되어 있는 영상의 해상도 변환에 적용 가능함을 실험을 통하여 검증하였다.
In this paper, we present the implementation method of Dynamic Matrix Control(DMC) block for use with a Rapid Control Prototyping(RCP) system and consider the speed control of a DC motor using the developed DMC block. Firstly, we briefly introduce a lab-built RCP system. Secondly, we present a method for implementing a DMC block using C-language, which enables the DMC algorithm to be represented in a library block that can be used in a Simulink environment. Finally, we use the developed DMC block for the speed control of a DC motor, through which we show that the DMC-based control system can be easily implemented and applied to the real-time control of systems with relatively fast dynamics.
본 논문은 H.264 동영상 부호화를 위한 적응적인 양자화 행렬 선택방법을 제안한다. 기존의 H.264 양자화 방법은 각 프레임에 동일한 양자화 행렬을 적용하기 때문에 영상의 지역적 특성을 고려하지 못해 코딩 효율이 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 개선하고자 프레임 전체에 동일한 양자화 행렬을 적용하는 대신 매크로블록 단위로 블록이 가지는 방향성을 이용해 적응적으로 양자화 행렬을 적용하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 블록의 방향성을 공간적으로 인접 블록의 인트라 예측모드 특성을 이용하여 결정한다. 방향성이 존재하는 블록에 대해서는 제안한 방식의 가중치 양자화 행렬을 적용하고, 방향성이 존재하지 않는 블록에 대해서는 기존의 양자화 행렬을 적용한다. 가중치 양자화 행렬은 인트라 예측모드에 따라 블록의 변환 계수의 통계적인 분포를 기반으로 설계되었기 때문에, 예측모드의 특성에 적합하게 양자화된다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 BD rate 측면에서 기존 방법 대비 약 2% 정도의 부호화 효율이 상승됨을 확인할 수 있다.
선계2계 편미분 방정식의 일반식에 대한 계수 메트릭스를 (n-1)x(n-1) submatrices로 나누어서 block tridiagonal system으로 변환한 후 cyclic odd-even reduction 기법을 응용하여 large-grain data granularity로서 미지벡타를 구하는 block cyclic reduction 알고리즘을 작성했다. 그런데 이 block cyclic reduction 기법은 매 연산의 단계마다 병렬성이 변하여 병렬처리형 컴퓨터에는 적합하지 못하므로 이 기법을 변형해서 병렬성이 일정하며 실행시간이 보다 단축되는 block cyclic reduction 기법을 제안하고 이 기법에 의한 선형2계 편미분 방정식의 일반식의 解를 구하는 알고리즘을 작성하여 기존의 기법과 비교 고찰했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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