Projection spectral analysis is investigated and refined in this paper, in order to unify principal component analysis and independent component analysis. Singular value decomposition and spectral theorems are applied to nonsymmetric correlation or covariance matrices with multiplicities or singularities, where projections and nilpotents are obtained. Therefore, the suggested approach not only utilizes a sum-product of orthogonal projection operators and real distinct eigenvalues for squared singular values, but also reduces the dimension of correlation or covariance if there are multiple zero eigenvalues. Moreover, incremental learning strategies of projection spectral analysis are also suggested to improve the performance.
A critical evaluation is made of the spectral bias which occurs in the use of a laser doppler velocimeter(LDV). Two processing algorithms are considered for spectral estimates: the sample and hold interpolation method(SH) and the nonuniform Shannon reconstruction technique(SR). Assessment is made of these for varying data densities $(0.05{\le}d.d.{\le}5)$ and turbulence levels(t.i.=30%, 100%). As an improved version of the spectral estimator, the utility of POCS (the projection onto convex sets) has been tested in the present study. This algorithm is found useful to be in the region when $d.d.{\gep}3.$
In applying the spectral stochastic finite element methods to the frequency response analysis, the conventional methods are known to give unstable and inaccurate results near the natural frequencies. To address this issue, a new sensitivity based stabilized formulation for stochastic frequency response analysis is proposed in this paper. The main difference over the conventional spectral methods is that the polynomials of random variables are applied to both numerator and denominator in approximating the harmonic response solution. In order to reflect the resonance behavior of the structure, the denominator polynomials is constructed by utilizing the natural frequency sensitivity and the random mode superposition. The numerator is approximated by applying a polynomial chaos expansion, and its coefficients are obtained through the Galerkin or the spectral projection method. Through various numerical studies, it is seen that the proposed method improves accuracy, especially in the vicinities of structural natural frequencies compared to conventional spectral methods.
This paper considers a finite spectrum assignment Problem for a functional retarded linear differential system with delays in control only. In this problem, by generalizing from an abstract linear system characterized by Semigroups on a Hilbert space to a finite dimensional linear system, we unify the relationship between a control-delayed system and its non-delayed system, and then by using the spectrum of the generator-decomposition of Semigroup, we try to get a feedback law which yields a finite spectrum of the closed-loop system, located at an arbitrarily preassigned sets of n points in the complex plane. The comparative examinations between the standard spectrum assignment method and the method of spectral projection for the feedback law which consists of proportional and finite interval terms over present and past values of control variables are also considered. The analysis is carry down to the elementary spectral projection level because, in spite of all the research efforts, so far there has been no significant attempt to obtain the feedback implementation directly from the abstract representation forms in the case of multivariables.
Recent developments on spectral diffusion algorithms, i.e., algorithms which exploit the projection of the solution on the eigenfunctions of the Laplacian operator, demonstrated their effective applicability in fast transient conditions. Nevertheless, the numerical error introduced by these algorithms, together with the uncertainties associated with model parameters, may impact the reliability of the predictions on short-lived volatile fission product release from nuclear fuel. In this work, we provide an upper bound on the numerical error introduced by the presented spectral diffusion algorithm, in both constant and time-varying conditions, depending on the number of modes and on the time discretization. The definition of this upper bound allows introducing a methodology to a priori bound the numerical error on short-lived volatile fission product retention.
본 연구에서는 탐지하고자 하는 표적신호를 초기 엔드멤버로 하여 Iterative Error Analysis를 통해 배경물질들의 반사 스펙트럼을 순차적으로 엔드멤버로 추출하고, 추출된 엔드멤버들을 이용하여 분광 혼합분석함으로써 표적물질의 분포를 탐지하는 새로운 초분광 표적탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 표적물질에 대한 점유율의 변화가 주어진 문턱값보다 작아질 때 엔드멤버 추출을 위한 반복을 멈추게 된다. 이 기법은 Orthogonal Subspace Projection과 같은 모델 기반 표적 탐지기법들과 달리 사전에 엔드멤버들을 확보해야 할 필요가 없으며, Matched Filter와 같은 확률론적 표적 탐지 기법들과 달리 배경 전체를 하나의 신호로 특징화하지 않기 때문에 표적의 희소성 여부에 의한 영향을 받지 않는다는 장점을 가지고 있다. 실제 항공 초분광 영상자료 및 다양한 인공 표적물질들이 삽입된 모의 초분광 영상자료를 이용한 실험 결과, 제안된 방법이 희소 및 비 희소 표적의 탐지에 매우 효과적임이 확인되었다. 제안된 방법은 표적 물체 탐지뿐만 아니라 광물, 오염물질 등 자원 및 환경 분야에서 다양한 피복 물질을 탐지하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
The purpose of this study was to investigate whether a radiographic estimate of osseous fractal dimension and power spectrum of 2D discrete Fourier transform is useful in the characterization of structural changes in bone. Ten specimens of bone were decalcified in fresh 50 ml solutions of 0.1 N hydrochloric acid solution at cummulative timed periods of 0 and 90 minutes. and radiographed from 0 degree projection angle controlled by intraoral parelleling device. I performed one-dimensional variance. fractal analysis of bony profiles and 2D discrete Fourier transform. The results of this study indicate that variance and fractal dimension of scan line pixel intensities decreased significantly in decalcified groups but Fourier spectral analysis didn't discriminate well between control and decalcified specimens.
In this paper, an efficient model reduction scheme is presented for large scale dynamic systems. The method is founded on a modal analysis in which optimal eigenvalue is extracted from time samples of the given system response. The techniques we discuss are based on classical theory such as the Karhunen-Loeve expansion. Only recently has it been applied to structural dynamics problems. It consists in obtaining a set of orthogonal eigenfunctions where the dynamics is to be projected. Practically, one constructs a spatial autocorrelation tensor and then performs its spectral decomposition. The resulting eigenfunctions will provide the required proper orthogonal modes(POMs) or empirical eigenmodes and the correspondent empirical eigenvalues (or proper orthogonal values, POVs) represent the mean energy contained in that projection. The purpose of this paper is to compare the reduced order model using Karhunen-Loeve expansion with the full model analysis. A cantilever beam and a simply supported plate subjected to sinusoidal force demonstrated the validity and efficiency of the reduced order technique by K-L method.
Kim, Seong-Min;McCarthy, Michael J.;Chen, Pictiaw;Zion, Boaz
한국농업기계학회:학술대회논문집
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한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.314-324
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1996
A high speed NMR quality evaluation sensor was designed , constructed and tested . The device consists of an NMR spectrometer coupled to a conveyor system. The conveyor was run at speeds ranging from 0 to 250 mm/s. Spectral of avocado fruits and one-dimensional magnetic resonance images of pickled olives were acquired while the samples were moving on a conveyor belt mounted through a 20Tesla NMR magnet with a 20 mm diameter surface coil and a 150 mm diameter imaging coil respectively. Fro a magnetic resonance spectrum analysis, motion through variations in the magnetic field tends to narrow spectral line width just like using sample rotation in high resolution NMR to narrow spectral line width. Spectrum analysis was used to detect the dry weight of avocado fruits using the ratio oil and water resonance peaks. Good correlations maximum r=0.970@ 50 mm/s and minimum r=0.894@250mm/s ) between oil and water resonance peak ratio and dry weight of avocados were observed at speeds ra ging from0 to 250mm/s. For the application of magnetic resonance imaging (MRI) method, the projections were used to distinguish between pitted and non-pitted olives . Effect of fruit position in the coil was tested and coil degree effects were noticed when projects were generated under dynamic conditions. Various belt speeds (up to 250mm/s) were tested and detection results were compared to static measurements. Higher classification errors were occurred at dynamic conditions compared to errors while olives were at rest.
생약의 원산지를 판별하는 논리적인 일련의 기준을 개발한다면, 현재 유통되는 한약을 좀 더 과학적으로 관리 할 수 있을 것이다. 이러한 노력은 전통적인 한약 산업 발전에 기여할 것이라고 사료된다. 산수유의 원산지 판별법을 개발하기 위해, 본 연구에서는 우선 국산 산수유와 중국산 산수유를 각각 수증기 증류하고 이 때 얻은 휘발성분을 GC/MS를 이용하여 분석하였다. NIST mass spectral library의 데이터베이스로부터 정성분석한 결과를 바탕으로 데이터를 범주화(binning)하여 변수를 얻고, 이에 대하여 PCA, OPLS-DA 등 다변량 통계 분석을 수행함으로써 신속, 정확하게 국산 산수유와 중국산 산수유의 산지를 판별할 수 있는 산지 판별모델을 확립하였다. 산지 판별모델 개발을 위해서 학습집합(n=53)을 분석하여 산지 판별모델을 수립한 후, 검증집합(n=12)을 산지 판별모델에 적용함으로써 그 타당성을 확인하였다. 더불어 1-ethylbutyl-hydroperoxide, nonadecane, butylated hydroxytoluene, 5β,7βH,10α-Eudesm-11-en-1α-ol, 7,9-bis (2-methyl-2-propanyl)-1-oxaspiro[4.5]deca-6,9-diene-2,8-dione, 그리고 2-decyldodecyl-benzene 등 6개의 마커성분을 선정할 수 있었다. 최근에 NMR을 활용한 산수유 원산지 판별에 대한 보고는 있었으나, GC/MS를 기반으로 한 대사체학 연구기법을 이용하여 산지판별 모델을 제시하는 것은 최초의 보고로서 그 의미가 크다. 본 연구결과를 활용하여 한약의 원산지 판별모델 확립과 산수유 원산지의 과학적인 관리에 적용할 수 있으리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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