Finite element models of dynamic systems can be updated in two stages. In the first stage, mass and stiffness matrices are updated neglecting damping, and in the second stage, damping matrices are estimated with the mass and stiffness matrices fixed. Three methods to estimate damping matrices for this purpose are proposed in this paper. The methods include one for proportional damping systems and two for non-proportional damping systems. Method 1 utilizes orthogonality of normal modes and estimates damping matrices using the modal parameters extracted from the measured responses. Method 2 estimates damping matrices from impedance matrices which are the inverse of FRF matrices. Method 3 estimates damping using the equation which relates a damping matrix to the difference between the analytical and measured FRFs. The characteristics of the three methods are investigated by applying them to simulated discrete system data and experimental cantilever beam data.
We develop in this paper some preconditioners for sparse non-symmetric M-matrices, which combine a recursive two-level block I LU factorization with multigrid method, we compare these preconditioners on matrices arising from discretized convection-diffusion equations using up-wind finite difference schemes and multigrid orderings, some comparison theorems and experiment results are demonstrated.
This study attempted to examine a speaker identification method using difference sum and correlation coefficient determined from a pair of intensity level matrices of band-pass-filtered numeric sounds produced by ten female speakers of similar age and height. Subjects recorded three digit numbers at a quiet room at a sampling rate of 22 kHz on a personal computer. Collected data were band-pass-filtered at five different band ranges. Then, matrices of five intensity levels at 100 proportional time points were obtained. Pearson correlation coefficients and the sum of absolute intensity differences between a pair of given matrices were determined within and across the speakers. Results showed that very high correlation coefficient and small difference sum generally occurred within each speaker but some individual variation was also observed. Thus, the matrix pair with a higher coefficient and a smaller difference sum was averaged to form each individual's model. Comparison among the speakers yielded generally low coefficients and large differences, which suggests successful speaker identification, but among them there were a few cases with very high coefficients and small differences. Future studies will focus on finer band ranges and additional spectral parameters at some peak points of the intensity contour at a low frequency band.
Over an additive abelian group G of order g and for a given positive integer $\lambda$, a generalized Hadamard matrix GH(g, $\lambda$) is defined as a gλ$\times$gλ matrix[h(i, j)], where 1 $\leq i \leqg\lambda and 1 \leqj \leqg\lambda$, such that every element of G appears exactly $\lambd$atimes in the list h($i_1, 1) -h(i_2, 1), h(i_1, 2)-h(i_2, 2), …, h(i_1, g\lambda) -h(i_2, g\lambda), for any i_1\neqi_2$. In this paper, we propose a new method of expanding a GH(g^m, \lambda_1) = B = [B_{ij}] over G^m$ by replacing each of its m-tuple B_{ij} with B_{ij} + GH(g, $\lambda_2) where m = g\lambda_2. We may use g^m/\lambda_1 (not necessarily all distinct) GH(g, \lambda_2$)s for the substitution and the resulting matrix is defined over the group of order g.
The objective of this study was to examine two new parameters by which we could screen people with malignant vocal folds. The new parameters were the difference sums and Pearson correlation coefficients between adjacent pairs of intensity level matrices of narrow-band spectra. Audio files from the Korean Disordered Speech Database were analyzed by Praat, a speech analysis software, to obtain matrices of 400 intensity levels at 16 time points of each sustained vowel spectra. We limited our study to 12 normal subjects and 20 patients with malignant vocal folds who recorded at least three Korean vowels at a sound-proofed booth in Busan National University Hospital. Results indicated that the average coefficients of the abnormal subjects were much lower than those of the normal subjects while the average difference sums of the patients were much higher than those of the normal ones. Also, we found that the degree of the malignancy of the vocal folds was related to the coefficients and sums. However, some subjects at the initial stages of cancerous vocal folds yielded almost comparable coefficients and difference sums to those of the normal speakers. Further studies on larger databases will be desirable to set certain criteria or threshold levels for screening people with vocal fold diseases.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2098-2114
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2021
Light intensity variation is one of the key factors which affect the accuracy of vehicle face re-identification, so in order to improve the robustness of vehicle face features to light intensity variation, a Nonnegative Matrix Factorization model with the constraint of image acquisition time difference is proposed. First, the original features vectors of all pairs of positive samples which are used for training are placed in two original feature matrices respectively, where the same columns of the two matrices represent the same vehicle; Then, the new features obtained after decomposition are divided into stable and variable features proportionally, where the constraints of intra-class similarity and inter-class difference are imposed on the stable feature, and the constraint of image acquisition time difference is imposed on the variable feature; At last, vehicle face matching is achieved through calculating the cosine distance of stable features. Experimental results show that the average False Reject Rate and the average False Accept Rate of the proposed algorithm can be reduced to 0.14 and 0.11 respectively on five different datasets, and even sometimes under the large difference of light intensities, the vehicle face image can be still recognized accurately, which verifies that the extracted features have good robustness to light variation.
We construct the sets of Boolean matrix pairs, which are naturally occurred at the extreme cases for the Boolean rank inequalities relative to the sums and difference of two Boolean matrices or compared between their Boolean ranks and their real ranks. For these sets, we consider the linear operators that preserve them. We characterize those linear operators as T(X) = PXQ or $T(X)\;=\;PX^tQ$ with appropriate invertible Boolean matrices P and Q.
A comparison study of XRF and $^{31}P$-NMR method for the analysis of phosphorous in lubricating oil has been described. Pure oil and water were used for the observation of matrices effect variation by different analytical methods. Quantitative analysis was carried out by XRF and $^{31}P$-NMR using real samples. Significant difference is observed from the slopes on the calibration curves by the XRF due to the matrices (water: 124.0, oil: 276.6). While the result obtained from XRF showed a large matrix effect, the slopes obtained from $^{31}P$-NMR results of two different matrices, however, are in good agreement ranged of ${\pm}9%$ (water: 4.9, oil: 5.3).
It is known that the steepest descent(SD) method and the conjugate gradient(CG) method [1, 2, 5, 6] converge when these methods are applied to solve linear systems of the form Ax = b, where A is symmetric and positive definite. For some finite difference discretizations of elliptic problems, one gets positive definite matrices that are almost symmetric. Practically, the SD method and the CG method work for these matrices. However, the convergence of these methods is not guaranteed theoretically. The SD method is also called Orthores(1) in iterative method papers. Elman [4] states that the convergence proof for Orthores($\kappa$), with $\kappa$ a positive integer, is not heard. In this paper, we prove that the SD method and the CG method converge when the $\iota$$^2$ matrix norm of the non-symmetric part of a positive definite matrix is less than some value related to the smallest and the largest eigenvalues of the symmetric part of the given matrix.(omitted)
Curved beam elements with two nodes based on shallow beam geometry and strain interpolations are employed in eigenvalue analysis. In these elements, the displacement interpolation functions and mass matrices are consistent with strain fields. To assess the quality of the element mass matrix in free vibration problems, several numerical experiments are performed. In these analysis, both the inconsistent mass matrices using linear displacement interpolation function and the consistent mass matrices are used to show the difference. The numerical results demonstrate that the accuracy is closely related to the property of the mass matrix as well as that of the stiffness matrix and that the mass matrix consistent with strain fields is very beneficial to eigenvalue analysis. Also, it is proved that the strain based elements are very efficient in a wide range of element aspect ratios and curvature properties.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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