The hierarchical recursive local-correlation PIV algorithm with CBC (correlation based correction) method was employed to increase the spatial resolution of PIV results and to reduce error vectors. The performance of this new PIV algorithm was tested using synthetic images, PIV standard images of Visualization Society of Japan, real flows including ventilation flow inside a vehicle passenger compartment and wake behind a circular cylinder with riblet surface. As a result, most spurious vectors were suppressed by employing the CBC method, the hierarchical recursive correlation algorithm improved the sub-pixel accuracy of PIV results by decreasing the interrogation window size and Increased spatial resolution significantly. However, with recursively decreasing of interrogation window size, the SNR (signal-to-noise ratio) in the correlation plane was decreased and number of spurious vectors was increased. Therefore, compromised determination of optimal interrogation window size is required for given flow images, the performance of recursive algorithm is also discussed from a viewpoint of recovery ratio and error ratio in the paper.
한국가시화정보학회 2001년도 Proceedings of 2001 Korea-Japan Joint Seminar on Particle Image Velocimetry
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pp.75-85
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2001
The hierarchic recursive local-correlation PIV algorithm with CBC(correlation based correction) method was developed to increase the spatial resolution of PIV results and to reduce error vectors. This new algorithm was applied to the single-frame and double-frame cross-correlation PIV techniques. In order to evaluate its performance, the recursive algorithm was tested using synthetic images, PIV standard images from Visualization Society of Japan, real flows including ventilation flow inside a vehicle passenger compartment and wake behind a circular cylinder with rib let surface. As a result, most spurious vectors were suppressed by employing CBC method. In addition, the hierarchical recursive correlation algorithm improved largely the sub-pixel accuracy of PIV results by decreasing the interrogation window size, increasing spatial resolution significantly.
This paper presents a fast block-matching algorithm based on the normalized cross-correlation, where the elimination order is determined based on the gradient magnitudes of subblocks in the current macroblock. Multilevel Cauchy-Schwartz inequality is derived to skip unnecessary block-matching calculations in the proposed algorithm. Also, additional complexity reduction is achieved re-using the normalized cross correlation values for the spatially neighboring macroblock because the search areas of adjacent macroblocks are overlapped. Simulation results show that the proposed algorithm can improve the speed-up ratio up to about 3 times in comparison with the existing algorithm.
Spatial correlation is a result of insufficient antenna spacing among multiple antenna elements, while temporal correlation is caused by Doppler spread. This paper compares the effect of spatial and temporal correlation in order to investigate the performance of multiuser scheduling algorithms in multiple-input multiple-output (MIMO) broadcast channels. This comparison includes the effect on the ergodic capacity, on fairness among users, and on the sum-rate capacity of a multiuser scheduling algorithm utilizing statistical channel state information in spatio-temporally correlated MIMO broadcast channels. Numerical results demonstrate that temporal correlation is more meaningful than spatial correlation in view of the multiuser scheduling algorithm in MIMO broadcast channels. Indeed, the multiuser scheduling algorithm can reduce the effect of the Doppler spread if it exploits the information of temporal correlation appropriately. However, the effect of spatial correlation can be minimized if the antenna spacing is sufficient in rich scattering MIMO channels regardless of the multiuser scheduling algorithm used.
We presents an edge-based point correlation algorithm for fast and stable visual inspection system. Conventional algorithms based on NGC(normalized gray-level correlation) have to overcome some difficulties in applying automated inspection systems to real factory environment. First of all, NGC algorithms involve highly complex computation and thus require high performance hardware for realtime process. In addition, lighting condition in realistic factory environments is not stable and therefore intensity variation from uncontrolled lights gives many troubles for applying NGC directly as pattern matching algorithm. We propose an algorithm to solve these problems, using thinned and binarized edge data, which are obtained from the original image. A point correlation algorithm with the thinned edges is introduced with image pyramid technique to reduce the computational complexity. Matching edges instead of using original gray-level image pixels overcomes problems in NGC method and pyramid of edges also provides fast and stable processing. All proposed methods are proved by the experiments using real images.
The method of the reduction of the automotive induction noise can be classified by the method of passive control and the method of active control. However, the passive control method has a demerit to reduce the effect of noise reduction at low frequency (below 500Hz) range and to be limited by a space of the engine room. Whereas, the active control method can overcome the demerit of passive control method. The algorithm of active control is mostly used the LMS (Least-Mean-Square) algorithm because the LMS algorithm can easily obtain the complex transfer function in real-time. Especially, When the Filtered-X LMS (FXLMS) algorithm is applied to an ANC system. However, the convergence performance of LMS algorithm goes bad when the FXLMS algorithm is applied to an active control of the induction noise under rapidly accelerated driving conditions. Thus Normalized FXLMS algorithm was developed to improve the control performance under the rapid acceleration. The advantage of Normalized FXLMS algorithm is that the step size is no longer constant. Instead, it varies with time. But there is one additional practical difficulty that can arise when a nonstationary input is used. If the input is zero for consecutive samples, then the step size becomes unbounded. So, in order to solve this problem. the Correlation FXLMS algorithm was developed. The Correlation FXLMS algorithm is realized by using an estimate of the cross correlation between the adaptation error and the filtered input signal to control the step size. In this paper, the performance of the Correlation FXLMS Is presented in comparison with that of the other FXLMS algorithms based on computer simulations.
본 논문에서는 수정된 MUSIC 도래 방향 추정 알고리즘에 대해서 연구 하였다. 수정된 MUSIC 알고리즘은 특이 값 행렬과 베이즈 방법을 적용시켜 공 분산행렬을 최적화 시키고 가중치를 갱신하여 원하는 신호를 추정하는 방법이다. 그리고 MUSCI 알고리즘의 신호 부 공간 방법을 적용시켜 원하는 신호를 정확히 추정하였다. 무상관 신호가 수신 시스템에 입사하면 기존의 MUSIC알고리즘으로 원하는 신호를 추정 할 수 있다. 그러나 일반적으로 수신 시스템에는 상관성 신호가 입사하므로 기존의 MUSIC알고리즘으로 원하는 도래 방향 신호를 추정할 수 있는 능력이 현저히 떨어진다. 모의실험을 통해서 상관성 신호인 경우에 본 연구에서 제안된 MUSIC알고리즘과 기존의 MUSIC알고리즘의 성능을 비교 분석한다.
In this study, rainfall adjust and forecasting using artificial neural network(ANN) which includes a correlation coefficient is application in Seoul region. It analyzed one-hour rainfall data which has been reported in 25 region in seoul during from 2000 to 2006 at rainfall observatory by AWS. The ANN learning algorithm apply for input data that each region using cross-correlation will use the highest correlation coefficient region. In addition, rainfall adjust analyzed the minimum error based on correlation coefficient and determination coefficient related to the input region. ANN model used back-propagation algorithm for learning algorithm. In case of the back-propagation algorithm, many attempts and efforts are required to find the optimum neural network structure as applied model. This is calculated similar to the observed rainfall that the correlation coefficient was 0.98 in missing rainfall adjust at 10 region. As a result, ANN model has been for suitable for rainfall adjust. It is considered that the result will be more accurate when it includes climate data affecting rainfall.
In this paper, nonlinear echo cancellation using a correlation LMS (CLMS) algorithm is proposed to cancel the undesired nonlinear echo signals generated in the hybrid system of the telephone network. In the telephone network, the echo signals may result the degradation of the network performance. Furthermore, digital to analog converter (DAC) and analog to digital converter (ADC) may be the source of the nonlinear distortion in the hybrid system. The adaptive filtering technique based on the nonlinear Volterra filter has been the general technique to cancel such a nonlinear echo signals in the telephone network. But in the presence of the double-talk situation, the error signal for tap adaptations will be greatly larger, and the near-end signal can cause any fluctuation of tap coefficients, and they may diverge greatly. To solve a such problem, the correlation LMS (CLMS) algorithm can be applied as the nonlinear adaptive echo cancellation algorithm. The CLMS algorithm utilizes the fact that the far-end signal is not correlated with a near-end signal. Accordingly, the residual error for the tap adaptation is relatively small, when compared to that of the conventional normalized LMS algorithm. To demonstrate the performance of the proposed algorithm, the DAC of hybrid system of the telephone network is considered. The simulation results show that the proposed algorithm can cancel the nonlinear echo signals effectively and show robustness under the double-talk situations.
This paper proposes an algorithm for fingerprint identification using phase only correlation. This algorithm uses the phase of fast Fourier transform and correlation function to calculate the similarity. The algorithm gives very clear result for identification because it shows only one conspicuous sharp peak for the same person's fingerprint. Further, it shows good results even for the finger print images which are printed not clearly and does not need to preprocess the images. It also shows good results for parallel displacement of fingerprint. The experiment result shows the effectiveness of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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