In this paper, we propose a motio estiamtion algorithm using low-resolution quantization to reduce the computation of the full search algorithm. The proposed algorithm consists of the low-resolution search which determins the candidate motion vectors by comparing the low-resolution image and the full-resolution search which determines the motion vector by comparing the full-resolution image on the positions of the candidate motion vectors. The low-resolution image is generated by subtracting each pixel value in the reference block or the search window by the mean of the reference block, and by quantizing it is 2-bit resolution. The candidate motion vectors are determined by counting the number of pixels in the reference block whose quantized codes are unmatched to those in the search window. Simulation results show that the required computational cost of the proposed algorithm is reduced to 1/12 of the full search algorithm while its performance degradation is 0.03~0.12 dB.
This paper proposes an efficient integration method for GPS (Global Positioning System) and INS (Inertial Navigation System). To obtain accuracy and computational conveniency at the same time with low cost global positioning system receivers and micro mechanical inertial sensors, a new mechanization method and a new filter architecture are proposed. The proposed mechanization method simplifies velocity and attitude computation by eliminating the need to compute complex transport rate related to the locally-level frame which continuously changes due to unpredictable vehicle motions. The proposed filter architecture adopts two heterogeneous filters, i.e. position-domain Hatch filter and velocity-aided Kalman filter. Due to distict characteristics of the two filters and the distribution of computation into the two hetegrogeneous filters, it eliminates the cascaded filter problem of the conventional loosly-coupled integration method and mitigates the computational burden of the conventional tightly-coupled integration method. An experiment result with field-collected measurements verifies the feasibility of the proposed method.
본 논문에서는 전력 정보를 측정하기 위한 단상 에너지 측정용 IC의 구현 방법을 제안한다. 제안된 전력 측정용 IC는 2개의 PGA(Programmable Gain Amplifier), 2개의 ${\sum}{\Delta}$ modulator, reference 회로, LDO(Low-dropout) regulator, 온도 센서, 필터부, 계산 엔진, 보정 제어부, 레지스터, 외부 인터페이스로 구성된다. $0.18-{\mu}m$ CMOS 공정으로 제작되었고, 32-pin QFN package로 제작되었다. 구현된 IC는 3.3V 전원을 공급받아 동작하며, 동작 클럭 주파수는 4,096 kHz이고, IC 동작시 소비 전력은 10 mW이다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권1호
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pp.48-55
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2017
Aeroacoustic computation of a fully-developed turbulent pipe flow at $Re_{\tau}=175$ and M = 0.1 is conducted by LES/LPCE hybrid method. The generation and propagation of acoustic waves are computed by solving the linearized perturbed compressible equations (LPCE), with acoustic source DP(x,t)/Dt attained by the incompressible large eddy simulation (LES). The computed acoustic power spectral density is closely compared with the wall shear-stress dipole source of a turbulent channel flow at $Re_{\tau}=175$. A constant decaying rate of the acoustic power spectrum, $f^{-8/5}$ is found to be related to the turbulent bursts of the correlated longitudinal structures such as hairpin vortex and their merged structures (or hairpin packets). The power spectra of the streamwise velocity fluctuations across the turbulent boundary layer indicate that the most intensive noise at ${\omega}^+$ < 0.1 is produced in the buffer layer with fluctuations of the longitudinal structures ($k_zR$ < 1.5).
Recently, many techniques have been proposed to improve the noise robustness for speaker verification. In this paper, we consider the feature recombination technique in multi-band approach. In the conventional feature recombination for speaker verification, to compute the likelihoods of speaker models or universal background model, whole feature components are used. This computation method is not effective in a view point of multi-band approach. To deal with non-effectiveness of the conventional feature recombination technique, we introduce a subband likelihood computation, and propose a modified feature recombination using subband likelihoods. In decision step of speaker verification system in noise environments, a few very low likelihood scores of a speaker model or universal background model cause speaker verification system to make wrong decision. To overcome this problem, a reliable feature selection method is proposed. The low likelihood scores of unreliable feature are substituted by likelihood scores of the adaptive noise model. In here, this adaptive noise model is estimated by maximum a posteriori adaptation technique using noise features directly obtained from noisy test speech. The proposed method using subband-based reliable feature selection obtains better performance than conventional feature recombination system. The error reduction rate is more than 31 % compared with the feature recombination-based speaker verification system.
피드백 채널을 이용한 디코더는 인코더로 전송에러에 의한 오염된 매크로 블록들의 주소를 알려준다. NACK 메시지의 수신으로 인코더는 전송에러가 발생된 프레임의 GOB와 MB를 기준으로 forward dependency를 적용으로 확산된 에러전파영역을 지닌 다음순서의 프레임을 만들어낸다. 이 프레임으로 현재 인코딩 하려는 프레임의 각 MB안에 4-corner에 존재하는 픽셀들에 대한 backward dependency를 적용함으로써 오염된 MB을 찾아낼 수가 있다. 이들 오염된 MB들에 대한 INTRA코딩을 적용함으로써 에러확산을 완전히 중단시킬 수 있다. 이와 같이 빠른 알고리즘의 적용으로 보다 적은 연산량과 보다 적은 양의 메모리 요구를 얻을 수 있다 또한 이러한 장점은 실시간 비디오 전송에 특히 적합하다.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제1권1호
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pp.101-108
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2008
The effect of Reynolds number on the performance of a regenerative pump was examined in a low Reynolds number range in experiment. The head of the regenerative pump increased at low flow rates and decreased at high flow rates as the Reynolds number decreased. The computation of the internal flow was made to clarify the cause of the Reynolds number effect. At low flow rates, the head is decreased with increasing the Reynolds number due to the decrease of the shear force exerted by the impeller caused by the increase of leakage and hence local flow rate. At higher flow rates, the head is increased with increasing the Reynolds number with decreased loss at the inlet and outlet as well as the decreased shear stress on the casing wall.
The turbulent buoyancy-driven flow in 2-dimensional enclosed cavities heated from the vertical side is numerically calculated for both cases of a Rayleigh number of 5*10$^{10}$ for air and 2.5*10$^{10}$ for water. Three different turbulence models are considered : standard k-.epsilon. model of Ozoe and low-Reynolds-number model of Lam and Bremhorst, and another low-Reynolds-number model of Davidson. The results indicate that the use of low-Reynolds number models is recommended for the indoor airflow computation, and the results from Davidson model are reasonably close to the reported experimental data. A sensitivity study shows that the amounts of wall-heat transfer and the velocity profiles with the Lam and Bremhorst model largely depend on the choice of the wall function for .epsilon..
An estimation method for the characteristic parameters in the low frequency signal is proposed in this paper. A low frequency signal is assumed to be modulated or distorted by high frequency terms. The algorithm proposed in this paper is designed to select set of local maximums in a successive manner, hence it is denoted as the iterative peak picking(IPP) algorithm. The IPP algorithm is operating in the time domain and is using only the comparison operation between two neighboring samples. Therefore, its computational complexity is very low and the delay caused by the computation is negligible, which make the real-time operation possible with economic hardware. The proposed algorithm is verified on the pitch estimation of speech signal and blood pulse estimation.
As cameras have become primary sensors for mobile robots, vision based Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) has achieved impressive results with the recent development of computer vision and deep learning. However, vision information has a disadvantage in that a lot of information disappears in a low-light environment. To overcome the problem, we propose an image enhancement method to perform visual SLAM in a low-light environment. Using the deep generative adversarial models and modified gamma correction, the quality of low-light images were improved. The proposed method is less sharp than the existing method, but it can be applied to ORB-SLAM in real time by dramatically reducing the amount of computation. The experimental results were able to prove the validity of the proposed method by applying to public Dataset TUM and VIVID++.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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