In this paper, a pole assignment problem in the unit disk for a linear discrete system is discussed. The analysis is based on the Luenberger's canonical form and Gershgorin's disk. The proposed method for pole assignment is convenient for a linear time invariant discrete system.
영상과 같은 다양하고 복잡한 데이터 검색은 기존의 키워드를 이용한 검색이 아닌 내용 기반 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 물체의 위치 이동이나 회전, 크기 변화 등과 같은 각종 변환에 민감하지 않은 불변모멘트(invariant moments)값의 특성을 이용하여 사용자 질의로서 입력된 객체를 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다. 영상내의 단일 객체뿐만 아니라 다중 객체들도 효과적으로 검출하기 위해 레이블링(labeling) 알고리즘을 적용해 각각의 객체를 따로 분리하여 불변모멘트를 적용하는 방법을 이용했다. 또한, 검색 시간 단축 및 영상의 효율적인 인덱싱(indexing)을 위해 해싱을 응용한 기법을 적용하였다. 실험결과, precision 85%, recall 23%의 높은 검색효율을 보였고 기존의 전체 영상의 특징을 가지고는 정확히 표현할 수 없는 객체들의 모양을 정확히 표현해 줌으로써 보다 정화한 검색 결과를 얻을 수 있었다.
In this paper model reference adaptive control (MRAC) of linear time-varying(LTV) systems is considered. MRAC for a linear time invariant(LTI) system does not assure the boundedness of the output and parameter estimation errors in the presence of time variations of the parameters. However, changing the adaptive laws such as use of $\sigma$-modification can result in the boundedness of the output and parameter estimation errors[5]. Together with the $\sigma$-modification in the adaptive law, we also modify the control law by adding an additional term to the standard control law. The additional term leads to smaller bounds of the output and parameter estimation errors when compared to the case where only the standard control law is applied.
A Haar wavelet based numerical method for solving singularly perturbed linear time invariant system is presented in this paper. The reduced pure slow and pure fast subsystems are obtained by decoupling the singularly perturbed system and differential matrix equations are converted into algebraic Sylvester matrix equations via Haar wavelet technique. The operational matrix of integration and its inverse matrix are utilized to reduce the computational time to the solution of algebraic matrix equations. Finally a numerical example is given to demonstrate the validity and applicability of the proposed method.
Utilizing an interconnected set of neuron-like elements, the present study is to provide a method of parameter estimation for a second order linear time invariant system of self-tuning controller. The result from the proposed method is evaluated by comparing with those obtained by the recursive least square (RLS) identification algorithm and extended recursive least square (ERLS) algorithm, and it shows that, although the smoothness of system performance is still to be improved, the effectiveness of shorter computing time is demonstrated which may be of considerable value to real time computing.
In this paper, the model reduction method of the linear time invariant continuous systems is proposed. The denominator of reduced order model is determined by the eigenvalue selected considering the error of the power series that exists between original system and reduced order system at each time moments. And the numerator of model is founded by the time moment matching method. The method suggested is compared with other various methods in examples.
The problem of designing a nonlinear sliding surface for an uncertain system is considered. The proposed sliding surface comprises a linear time invariant term and an additional time varying nonlinear term. It is assumed that a linear sliding surface parameter matrix guaranteeing the asymptotic stability of the sliding mode dynamics is given. The linear sliding surface parameter matrix is used for the linear term of the proposed sliding surface. The additional nonlinear term is designed so that a Lyapunov function decreases more rapidly. By including the additional nonlinear term to the linear sliding surface parameter matrix we obtain a nonlinear sliding surface such that the speed of responses is improved. We also give a switching feedback control law inducing a stable sliding motion in finite time. Finally, we give an LMI-based design algorithm, together with a design example.
The model simplification method of the linear time invariant continuous system is proposed. Using the energy dispersion method the dynamic modes with dominent energy contribution are selected, and the poles of the denomenater are retained. And there is investigated how the dynamic modes affected the system characteristic. The parameters of the numerator are determined by time moment matching method. This method is that the algorithm is simple and also the simplified model found is always stable if the original system is stable, and through examples we assured that this method leads to good results in both transient and steady state responses.
This paper describes a consideration on the sampling in linearly time-varying (LTV) systems in view of the convenience in digital signal processing. The relation between a continuous-time and a discrete-time system models is investigated for a simple linear time-invariant system. Based on the results of the investigation, we first consider discrete-time models for LTV systems, Then the simplicity of the models in terms of microprocessor-based digital signal processing is compared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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