For a dynamic analysis of a constrained multibody system, it is necessary to have a routine for satisfying kinematic constraints. LU decomposition scheme, which is used to divide coordinates into dependent and independent coordinates, is efficient but has great difficulty near the singular configuration. Other method such as the projection matrix, which is more stable near a singular configuration, takes longer simulation time due to the large amount of calculation for decomposition. In this paper, the row space and the null space of the Jacobian matrix are proposed by using the pseudo-inverse method and the projection matrix. The equations of the motion of a system are replaced with independent acceleration components using the null space of the Jacobian matrix. Also a new hybrid method is proposed, combining the LU decomposition and the projection matrix. The proposed hybrid method has following advantages. (1) The simulation efficiency is preserved by the LU method during the simulation. (2) The accuracy of the solution is also achieved by the projection method near the singular configuration.
Projection method has been used in the phase equilibria study. The projection is made through the saturated phase on the smaller chemical system from larger system. This decreases the number of phases which are included in the larger chemical system. In multiple projection containing plagioclase as a projection phase, there is a difference in matrix calculation when plagioclase is treated as a single composite component and separately as an albite and anorthite. The matrix calculation is considered to be more usable and easier in multiple projection. The value of the A component in the AFM system, which is the smaller system projected from the larger one, is effected and varies according to the change in the An content in plagioclase that is examined as an example.
We investigate an image recovery method for sparse-view computed tomography (CT) using an iterative shrinkage algorithm based on a second-order approach. The two-step iterative shrinkage-thresholding (TwIST) algorithm including a total variation regularization technique is elucidated to be more robust than other first-order methods; it enables a perfect restoration of an original image even if given only a few projection views of a parallel-beam geometry. We find that the incoherency of a projection system matrix in CT geometry sufficiently satisfies the exact reconstruction principle even when the matrix itself has a large condition number. Image reconstruction from fan-beam CT can be well carried out, but the retrieval performance is very low when compared to a parallel-beam geometry. This is considered to be due to the matrix complexity of the projection geometry. We also evaluate the image retrieval performance of the TwIST algorithm -sing measured projection data.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.22
no.1
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pp.170-176
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1998
In this paper, the column space and null space of the Jacobian matrix were obtained by using the pseudo-inverse method and projection matrix. The equations of motion of the system were replaced by independent acceleration components using the null space matrix. The proposed method has the following advantages. (1) It is simple to derive the null space. (2) The efficiency is improved by getting rid of constrained force terms. (3) Neither null space updating nor coordinate partitioning method is required. The suggested algorithm is applied to a three-dimensional vehicle model to show the efficiency.
This paper proposes a new approach to align 3D data sets by using curvatures of feature surface. We use the Gaussian curvatures and the covariance matrix which imply the physical characteristics of the model to achieve registration of unaligned 3D data sets. First, the physical characteristics of local area are obtained by the Gaussian curvature. And the camera position of 3D range finder system is calculated from by using the projection matrix between 3D data set and 2D image. Then, the physical characteristics of whole area are obtained by the covariance matrix of the model. The corresponding points can be found in the overlapping region with the cross-projection method and it concentrates by removed points of self-occlusion. By the repeatedly the process discussed above, we finally find corrected points of overlapping region and get the optimized registration result.
This paper proposes a new method for the number recognition on dot matrix LED display. The proposed method uses morphological processing that dilates dots of numbers and connects the dots into strokes. The size of numbers is normalized using horizontal projection because the gaps of dots are different according to the size of numbers. The numbers are segmented by connected component analysis and finally, template matching method recognizes the segmented numbers. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi system with a camera module for a real-time image processing. Experiments were conducted by using various dot matrix LED displays. The results show that the proposed method is successful for the number recognition on dot matrix LED display.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.1C
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pp.82-91
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2005
This paper introduces an efficient affine projection algorithm(APA) using iterative hyperplane projection. Among various fast converging adaptation algorithms, APA has been preferred to be employed for various applications due to its inherent effectiveness against the rank deficient problem. However, the amount of complexity of the conventional APA could not be negligible because of the accomplishment of sample matrix inversion(SMI). Moreover, the 'shifting invariance property' usually exploited in single channel case does not hold for the application of space-time decision-directed equalizer(STDE) deployed in single-input-multi-output(SIMO) systems. Thus, it is impossible to utilize the fast adaptation schemes such as fast transversal filter(FlF) having low-complexity. To accomplish such tasks, this paper introduces the low-complexity APA by employing hyperplane projection algorithm, which shows the excellent tracking capability as well as the fast convergence. In order to confirm th validity of the proposed method, its performance is evaluated under wireless SIMO channel in respect to bit error rate(BER) behavior and computational complexity.
Vajpayee, Vineet;Mukhopadhyay, Siddhartha;Tiwari, Akhilanand Pati
Nuclear Engineering and Technology
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v.50
no.5
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pp.698-708
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2018
This article introduces a methodology of designing a wavelet operator suitable for multiscale modeling. The operator matrix transforms states of a multivariable system onto projection space. In addition, it imposes a specific structure on the system matrix in a multiscale environment. To be specific, the article deals with a diagonalizing transform that is useful for decoupled control of a system. It establishes that there exists a definite relationship between the model in the measurement space and that in the projection space. Methodology for deriving the multirate perfect reconstruction filter bank, associated with the wavelet operator, is presented. The efficacy of the proposed technique is demonstrated by modeling the point kinetics nuclear reactor. The outcome of the multiscale modeling approach is compared with that in the single-scale approach to bring out the advantage of the proposed method.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.35
no.8
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pp.333-340
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1986
This paper presents an approach for determining the discrete reduced-order models for largescale system by using matrix sign function. We define projection operators based on the matrix sign function and develop the algorithm for model-reduction by using them. Simulation studies show that the proposed altgorithm is very useful.
The compressive sensing model for range-Doppler estimation can be expressed as an under-determined linear system y = Ax. To find the solution of the linear system with the compressive sensing method, matrix A should be sufficiently incoherent and x to be sparse. In this paper, we propose a transmission waveform design method that maintains the bandwidth required by the sonar system while lowering the mutual coherence of the matrix A so that the matrix A is incoherent. The proposed method combines two methods of optimizing the sensing matrix with the alternating projection and suppressing unwanted frequency bands using the DFT (Discrete Fourier Transform) matrix. We compare range-Doppler estimation performance of existing waveform LFM(Linear Frequency Modulated) and designed waveform using the matched filter and the compressive sensing method. Simulation shows that the designed transmission waveform has better detection performance than the existing waveform LFM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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