This paper is a study on the design of the cascade adaptive filter (CAF) for baseline wandering elimination in order to enhance the performance of the detection of ST segments in ECG. The CAF using Least Mean Square (LMS) algorithm consists of two filters. The primary adaptive filter which has the cutoff frequency of 0.3Hz eliminates the baseline wandering in raw ECG The secondary adaptive filter removes the remnant baseline wandering which is not eliminated by the primary adaptive filter. The performance of the CAF was compared with the standard filter, the recursive filter, and the adaptive impulse correlated filter (AICF). As a result, the CAF showed a lower signal distortion than the standard filter and the AICF. Also, the CAF showed a better perf'ormance in noise elimination than the standard filter and the recursive filter. In conclusion, considering the characteristics of the noise elimination and the signal distortion, the CAF shows a better performance in the removal of the baseline wandering than the other three Otters and suggests the high performance in the detection of ST segment.
Extensible elastica solutions of two-dimensional deflection of crimped fiber cantilever of circular wavy crimp were obtained for one end clamped boundary under concentrated, inclined and dead tip load Fiber was also regarded as a linear elastic material. Crimp was described as a combination of semicircular arcs smoothly connected with each other having constant curvature of all the same magnitude and alternative sign. Also the inclined load direction was taken into account. The solutions were expressed as the recursive forms of integrals in two different cases, which can also be transformed to elliptic integrals respectively. Comparing the data with inextensible ones was carried out. Consequently in the solution, the normal strain of neutral axis is expressed in terms of cross-sectional area, second moment of area and normalized load parameter. Examples of the circular cross-sectioned fiber are presented. As a result, the differences of normalized load between inextensible and extensible elastica solutions when the radius ratio becomes 0.1 were maximum $\Lambda$ = 0.1.
A new estimated neural networks are proposed in order to measure nonlinear road environments in realtime. This new neural networks is Error Estimated Neural Networks. The structure of it is similar to recurrent neural networks; a delayed output as the input and a delayed error between the output of plant and neural networks as a bias input. In addition, we compute the desired value of hidden layer by an optimal method instead of transfering desired values by backpropagation and each weights are updated by RLS(Recursive Least Square). Consequently, this neural networks are not sensitive to initial weights and a learning rate, and have a faster convergence rate than conventional neural networks. We can estimate nonlinear models in realtime by the proposed networks and control nonlinear models. To show the performance of this one, we control 7 degree simulation, this controller and driver were proved to be effective to drive a car in the environments of nonlinear road systems.
A time domain method is presented for soil-structure interaction analysis under seismic excitations. It is based on the finite element formulation incorporating infinite elements for the far field soil region. Equivalent earthquake input forces are calculated based on the free field responses along the interface between the near and far field soil regions utilizing the fixed exterior boundary method in the frequency domain. Then, the input forces are transformed into the time domain by using inverse Fourier transform. The dynamic stiffness matrices of the far field soil region formulated using the analytical frequency-dependent infinite elements in the frequency domain can be easily transformed into the corresponding matrices in the time domain. Hence, the response can be analytically computed in the time domain. A recursive procedure is proposed to compute the interaction forces along the interface and the responses of the soil-structure system in the time domain. Earthquake response analyses have been carried out on a multi-layered half-space and a tunnel embedded in a layered half-space with the assumption of the linearity of the near and far field soil region, and results are compared with those obtained by the conventional method in the frequency domain.
본 연구에서는 선체 블록의 운반 작업 중 발생하는 동적 하중 및 골리앗 크레인의 와이어 로프(wire rope)와 선체 블록간의 동적 접촉력을 고려한 최적 러그 배치 시스템을 설계하고, 다물체계 동역학 커널과 외력 계산 커널을 개발하였다. 다물체계 동역학 커널은 recursive formulation을 이용하여 운동 방정식을 구성하였고, 외력 계산 커널은 비선형 유체 정역학적 힘, 선형 유체 동역학적 힘, 풍력, 계류력을 계산할 수 있다. 개발된 커널의 효용성을 검증하기 위해, 이를 이용하여 와이어 로프와 블록간의 간섭과 이때 작용하는 동적 접촉력을 계산하였고, 마지막으로 계산 결과를 반영하여 러그가 부착된 블록에 대한 구조 해석을 수행하였다.
Gestwicki 등은 객체 그래프의 더 좋은 그림을 얻기 위하여 클래스 다이어그램으로부터 객체 다이어그램의 구조를 탐지하고 예측하는 기술을 제안하였다. 그들의 방법은 클래스 다이어그램으로부터 두 가지 예측 가능한 구조-되부름 덩어리 (recursive cluster)와 잎 덩어리 (leaf cluster)를 찾는다. 하지만 이 방법은 출발점이 클래스 다이어그램이므로 실제 프로그램에 적용하기에는 실제적이지 않다. 본 연구는 자바 클래스 파일에 적용하기 위하여 그들의 방법을 확장하고 구현한다. 자바 클래스 파일로부터 추출한 클래스들과 덩어리들의 구조와 관련성을 얻는다. 이 정보는 JIVE와 같은 자바 프로그램 실행 시각화 도구에게 제공되어 객체 다이어그램의 틀로 사용될 수 있다.
This paper presents a phase portrait analysis-based safety control algorithm for excavators, using adaptive sliding mode control. Since working postures and material types cause the excavator's rotational inertia to vary, the rotational inertia was estimated, and this estimation was used to design an adaptive sliding mode controller for collision avoidance of the excavator. In order to estimate the rotational inertia, the recursive least-squares estimation with multiple forgetting was applied with the information of the swing velocity of the excavator. For realistic evaluation, an actual working scenario-based performance evaluation was conducted. Based on the estimated rotational inertia and an analysis of estimation errors, sliding mode control inputs were computed. The actual working scenario-based performance evaluation of the designed safety algorithm was conducted, and the results showed that the developed safety control algorithm can efficiently avoid a collision with an object in consideration of rotational inertia variations.
제어 입력 선택 문제에 있어서 확률적 전략을 활용하는 RPO(randomized policy optimizer) 기법은 최근에 개발된 강화학습 기법으로써, 많은 적용 사례를 통해서 그 가능성이 입증되고 있다 본 논문에서는, 수정된 RPO 알고리즘을 제안하는데, 이 수정된 알고리즘의 크리틱 네트워크 부분은 RLS(recursive least square) 기법을 통하여 갱신된다. 수정된 RPO 기법의 효율성을 확인하기 위해 Kimura에 의해서 연구된 로봇에 적용하여 매우 우수한 성능을 관찰하였다. 또한, 매트랩 애니메이션 프로그램의 개발을 통해서, 로봇의 이동이 시간에 따라 가속되는 학습 알고리즘의 효과를 시각적으로 확인 할 수 있었다.
[ $m{\leq}n$ ]을 만족하는 m과 n을 두 입력수열이라고 했을 때 Symmerge는 비교횟수와 관련해 복잡도 $O(m{\log}{\frac{n}{m}})$를 필요로 하는 stable minimum storage 머징 알고리즘이다. 그러므로 비교횟수와 관련된 머징의 점근적 하계 ${\Omega}(m{\log}{\frac{n}{m}})$에 의해 Symmerge 알고리즘은 최적 알고리즘에 해당함을 알 수 있다. Symmerge는 두 입력수열의 분할 (partition)과 로테이션 (rotation)을 통해 얻어지는 수열들에 알고리즘의 재귀적 콜 (recursive call)이 적용되는 divide 와 conquer 기술을 이용한다. 이로 인해 수열들이 반복해서 분할과 로테이션 되는데 특히 재귀의 깊이가 m-1 가 되는 경우에 있어서 두 입력수열의 길이의 관계를 알아보고자 한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권4호
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pp.276-287
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2014
Neural fuzzy system (NFS) is basically a fuzzy system that has been equipped with learning capability adapted from the learning idea used in neural networks. Due to their outstanding system modeling capability, NFS have been widely employed in various applications. In this article, we intend to discuss several ideas regarding the learning of NFS for modeling systems. The first issue discussed here is about structure learning techniques. Various ideas used in the literature are introduced and discussed. The second issue is about the use of recurrent networks in NFS to model dynamic systems. The discussion about the performance of such systems will be given. It can be found that such a delay feedback can only bring one order to the system not all possible order as claimed in the literature. Finally, the mechanisms and relative learning performance of with the use of the recursive least squares (RLS) algorithm are reported and discussed. The analyses will be on the effects of interactions among rules. Two kinds of systems are considered. They are the strict rules and generalized rules and have difference variances for membership functions. With those observations in our study, several suggestions regarding the use of the RLS algorithm in NFS are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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