In this paper, we propose a unified method to solve the various robust filtering problem for a class of uncertain discrete time systems. Generally, to solve the robust filtering problem, we must convert the convex optimization problem with uncertainty blocks to the uncertainty free convex optimization problem. To do this, we derive the robust matrix inequality problem. This technique involves using constant scaling parameter which can be optimized by solving a linear matrix inequality problem. Therefore, the robust matrix inequality problem does not conservative. The robust filter can be designed by using this robust matrix inequality problem and by considering its solvability conditions.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2004.11a
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pp.679-682
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2004
Air void systems in hardened concrete has an important influence on concrete durability such as freeze-thaw resistance, water permeability, surface scaling resistance. Linear traverse method and point count method described at ASTM is the routine analysis of the air void system that have been widely used to estimate the spacing factor in hardened concrete. Recently, many concretes often have a spacing factor higher than the generally accepted $200-250{\mu}m$ limit for the usual range of air contents. This study is proposed to estimate the matrix spacing factor by calculation of simplicity. The matrix spacing factor needs two parameters that are air content and numbers of air voids in the hardened concrete. Those are obtained from the standard air-void system analysis of the ASTM C 457. The equation is valid for all values of paste-to-air ratio because the estimation of paste content is unnecessary at the using ASTM C 457. The matrix spacing factor yields a similar estimate of the standard spacing factor.
This paper describes development of PMSG wind power system model using wind turbine simulator and matrix converter. The wind turbine simulator, which consists of an induction motor with vector drive, calculates the output torque of a specific wind turbine using simulation software and sends the torque signal to the vector drive after scaling down the calculated value. The operational feasibility of interconnected PMSG system with matrix converter was verified by computer simulations with PSCAD/EMTDC software. The simulation results confirm that matrix converter can be effectively applied for the PMSG system.
This paper presents a fourth-order cumulants based iterative algorithm for blind channel equalization. It is robust with respect to the existence of heavy Gaussian noise in a channel and does not require the minimum phase characteristic of the channel. In this approach, the transmitted signals at the receiver are over-sampled to ensure the channel described by a full-column rank matrix. It changes a single-input/single-output (SISO) finite-impulse response (FIR) channel to a single-input/multi-output (SIMO) channel. Based on the properties of the fourth-order cumulants of the over-sampled channel outputs, the iterative algorithm is derived to estimate the deconvolution matrix which makes the overall transfer matrix transparent, i.e., it can be reduced to the identity matrix by simple reordering and scaling. Both a closed-form and a stochastic version of the proposed algorithm are tested with three-ray multi-path channels in simulation studies, and their performances are compared with a method based on conventional second-order cumulants. Relatively good results are achieved, even when the transmitted symbols are significantly corrupted with Gaussian noise.
This study examined affective representation by analyzing physiological responses measured using wearable devices and affective ratings in response to emotional videos. To achieve this aim, a published dataset was reanalyzed using multidimensional scaling to demonstrate affective representation in two dimensions. Cross-participant classification was also conducted to identify the consistency of emotional responses across participants. The accuracy and misclassification in each emotional condition were described by exploring the confusion matrix derived from the classification analysis. Multidimensional scaling revealed that the represented objects, namely, emotional videos, were positioned along the rated valence and arousal vectors, supporting the core affect theory (Russell, 1980). Vector fittings of physiological responses also showed the associations between heart rate acceleration and low arousal, increased heart rate variability and negative and high arousal, and increased electrodermal activity and negative and low arousal. Using the data of behavioral and physiological responses across participants, the classification results revealed that emotional videos were more accurately classified than the chance level of classification. The confusion matrix showed that awe, enthusiasm, and liking, which were categorized as positive, low arousal emotions in this study, were less accurately classified than the other emotions and were misclassified for each other. Through multivariate analyses, this study confirms the core affect theory using physiological responses measured through wearable devices and affective ratings in response to emotional videos.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.5
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pp.52-62
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2008
In this paper, we develop a method that changes the resolutions of images in an arbitrary block transform domain by using a filter that suits to the characteristics of the underlying images. To accomplish this, we represent each procedure resizing images in an arbitrary transform domain as matrix multiplications and we derive the matrix that scales the image resolutions from the matrix multiplications. The resolution scaling matrix is also designed to be able to select the up/down-sampling filter that suits the characteristics of the image. Experiments show that the proposed method produces the reliable performances when it is applied to various transforms and to images that are mixed with predicted and non-predicted blocks which are generated during video coding.
In this paper, we propose a algorithm that apply different weight-sampling values according to the directions of the contour to reduce errors that can arise in extracting the feature of an contoured object. Especially, it 8is designed to have invariant property under the circumstances like the rotation, transition and scaling. The output matrix of feature set is made through the size function of the proposed algorithm, and the euclidean distance between the output matrix and that of the original image is calculated. Experimental result shows that the proposed algorithm reduces the euclidean distance between the original image and the changed image-by 57% in rotation and by 91% in scaling.
The intensity-hue-saturation (IHS) technique has become a standard procedure in image analysis. It enhances the colour of highly correlated data. Unfortunately, IHS technique is sensitive to the properties of the analyzed area and usually faces colour distortion problems in the fused process. This paper explores the relationship of colour between before and after the fused process and the change in colour space of images. Subsequently, the fused colours are transformed back into the 'simulative' true colours by the following steps: (1) For each pixel of fused image that match with original pixel (of the coarse spectral resolution image) is transformed back to the true colour of original pixel. (2) The value for interpolating pixels is compensated to preserve the DN ratio between the original pixel and it's vicinity. The 'compensative matrix' is constructed by the DN of fused images and simulation of scaling process. An illustrative example of a Landsat and SPOT fused image also demonstrates the simulative true colour fusion methods.
Multidimensional scaling (MDS) is a widely used method for dimensionality reduction, of which purpose is to represent high-dimensional data in a low-dimensional space while preserving distances among objects as much as possible. MDS has mainly been applied to data visualization and feature selection. Among various MDS methods, the classical MDS is not readily applicable to data which has large numbers of objects, on normal desktop computers due to its computational complexity. More precisely, it needs to solve eigenpair problems on dissimilarity matrices based on Euclidean distance. Thus, running time and required memory of the classical MDS highly increase as n (the number of objects) grows up, restricting its use in large-scale domains. In this paper, we propose an efficient approximation algorithm for the classical MDS based on divide-and-conquer and CUDA. Through a set of experiments, we show that our approach is highly efficient and effective for analysis and visualization of data consisting of several thousands of objects.
This paper investigates the aspect-ratio locking of the isoparametric 8-node quadrilateral (QUAD8) element. An important finding is that, if finite element solution is carried out with in exact arithmetic (i.e., with no truncation and round off errors), the locking tendency of the element is completely avoided even for aspect-ratios as high as 100000. The current finite element codes mostly use floating point arithmetic. Thus, they can only avoid this locking for aspect-ratios up to 100 or 1000. A novel method is proposed in the paper to avoid aspect-ratio locking in floating point computations. In this method, the offending terms of the strain-displacement matrix (i.e., $\mathbf{B}$-matrix) are multiplied by suitable scaling factors to avoid ill-conditioning of stiffness matrix. Numerical examples are presented to demonstrate the efficacy of the method. The examples reveal that aspect-ratio locking is avoided even for aspect-ratios as high as 100000.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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