Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2005.11a
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pp.317-320
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2005
기존의 블라인드 등화(blind equalization) 알고리즘의 step-size는 임의의 값을 알고리즘에 적용하여 수렴속도와 정상 상태의 특성을 고려하여 최적한 step-size를 결정하였다. step-size를 크게 하면 수렴속도는 빠른 반면에 정상 상태에서 에러가 크고, step-size를 작게 하면 수렴속도는 느린 반면에 정상 상태에서 에러가 작아진다. 그렇기 때문에 수렴속도와 정상 상태를 고려해서 step-size를 결정해야 되고, 특별하게 정해지는 기준이 없기 때문에 연구자의 판단에 의해서 다르게 선택된다. 본 논문에서는 등화기 출력의 잔류 심벌간 간섭에 따라 step-size를 가변함으로서 수렴속도 및 정상 상태 성능을 개선한 가변 step-size를 갖는 블라인드 등화 알고리즘을 제안한다.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.26
no.8
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pp.27-34
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2012
This paper proposes variable incremental conductance(IC) algorithm for maximum power point tracking(MPPT) control of photovoltaic. The conventional perturbation & observation(PO) and IC MPPT control algorithm generally uses fixed step size. A small step size reduces a tracking error in the steady state but slows a tracking speed in the transient state. Also, a large step size is fast a tracking speed but increases a tracking error. Therefore, this paper proposes variable IC MPPT algorithm that adjust automatically step size according to operating conditions. To improve a tracking speed and accuracy, when operating point is far from the maximum power point(MPP), the step size uses maximum value and when a operating point is near from the MPP, the step size uses variable step size that adjust according to slope of P-V curve. The validity of MPPT algorithm proposed in this paper prove through compare with conventional PO and IC MPPT algorithm.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.27
no.11
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pp.20-26
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2013
This paper proposes the maximum power point tracking(MPPT) control of photovoltaic system using fuzzy based variable step size perturbation & observation(FVSS-PO) method. Conventional PO and incremental conductance(IC)MPPT control algorithm generally uses fixed step size. A small fixed step size will cause the tracking speed to decrease and tracking accuracy of the MPP will decrease due to large fixed step size. Therefore, the fixed step size can't be satisfying both the tracking speed and the tracking accuracy. This paper proposes FVSS-PO MPPT algorithm that adjusts automatically step size of PO by fuzzy control according to operating conditions. The validity of MPPT algorithm proposed in this paper prove through compare with conventional PO MPPT algorithm.
With 10 subjects of 6-year-old children residing in Pusan, I analyzed the relation of walking types(step angle, step width, step and stride) and wear comfort according to the style and size fo shoes in order to reveal the fitness of children's shoes centered on the relationship of shoes size and walking. Three styles of children's shoes(laced and unlaced formal shoes, magic-taped sports shoes) ranging in five different size were used. The following are conclusions. 1. As to step angle, there was no conceivable change in the left side, while the right side had a significance in accordance with the shoes size at p<0.001. As the size grew, right step angle of all shoes increased, with unlaced shoes having more influence than others. Step angle were the smallest when all the sampled shoes made the difference of 5mm between foot size and shoes size. 2. As to step width, there was no conceivable change in the style of shoes, while shoes size had a significance at p<0.001. As the size grew, step width also increased. Step width were the smallest when all the sampled shoes made the difference of 5mm between foot size and shoes size. 3. Step and stride, however, took no significance at all, since they were not influenced by the size or style of the shoes. 4. Wear comfort had a significance at the level of p<0.001. Since it was influenced by the size or style of the shoes. The best wear comfort was felt when all the sampled shoes had laces and magic tapes as well as the size with the difference of 5-10mm between foot size and shoes size.
Kim, Seon-Ho;Chon, Sang-Bae;Lim, Jun-Seok;Sung, Koeng-Mo
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.28
no.8
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pp.815-821
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2009
Information processing in variable and noisy environments is usually accomplished by means of adaptive filters. Among various adaptive algorithms, Least Mean Square (LMS) has become the most popular for its robustness, good tracking capabilities and simplicity, both in terms of computational load and easiness of implementation. In practical application of the LMS algorithm, the most important key parameter is the Step Size. As is well known, if the Step Size is large, the convergence rate of the algorithm will be rapid, but the steady state mean square error (MSE) will increase. On the other hand, if the Step Size is small, the steady state MSE will be small, but the convergence rate will be slow. Many researches have been proposed to alleviate this drawback by using a variable Step Size. In this paper, a new variable Step Size LMS(VSSLMS) called Categorized VSSLMS (CVSSLMS) is proposed. CVSSLMS updates the Step Size by categorizing the current status of the gradient, hence significantly improves the convergence rate. The performance of the proposed algorithm was verified from the view point of convergence rate, Excessive Mean Square Error(EMSE), and complexity through experiments.
The least-mean fourth (LMF) algorithm is well known for its fast convergence and low steady-state error especially in non-Gaussian noise environments. Recently, there has been increasing interest in the least mean square (LMS) algorithms with variable step size. It is because the variable step-size LMS algorithms have shown to outperform the conventional fixed step-size LMS in the various situations. In this paper, a variable step-size LMF algorithm is proposed, which adopts an algebraic optimal step size as a variable step size. It is expected that the proposed algorithm also outperforms the conventional fixed step-size LMF. The superiority of the proposed algorithm is confirmed by the simulations in the time invariant and time variant channels.
The height of the steps was almost the same as the grain size of bed materials and increased with channel slope. The step widths and step wavelengths are almost the same size, and the step wavelength was decreased when the channel slope was increased. It was analyzed that there was a clear correlation between channel width and step width, and the step width increases with channel width. In addition, the step wavelength was scaled by channel width, and the step height is governed by the grain size of the rock forming the step, so that the profile structure of the step-pool was changed according to the channel slope. the scale of the pool was found to be highly correlated with the channel width, grain size, and slope gradient. Therefore, the characteristics of step-pool structure in mountain streams were influenced by various factors, but it can be explained as the grain size, channel width and channel slope.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.4
no.3
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pp.79-88
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1999
One of the most popular algorithm in adaptive signal processing is the least mean square(LMS) algorithm. The majority of these papers examine the LMS algorithm with a constant step size. The choice of the step size reflects a tradeoff between misadjustment and the speed of adaptation. Subsequent works have discussed the issue of optimization of the step size or methods of varying the step size to improve performance. However there is as yet no detailed analysis of a variable step size algorithm that is capable of giving both the speed of adaptation and convergence. In this paper we propose a new variable step size algorithm where the step size adjustment is controlled by square of the prediction error. The simulation results obtained using the new algorithm about noise canceller system and system identification are described. They are compared to the results obtained for other variable step size algorithm. function.
In this paper, we present a variable block method to reduce additive computational requirements in determining step-size of variable step-size LMS (VS-LMS) algorithms. The block length is inversely proportional to the changing of step-size in VS-LMS algorithm. The technique reduces computational requirements of the conventional VS-LMS algorithms without a degradation of performance in convergence rate and steady state error. And a method for deriving initial step-size, when the input is zero mean, white Gaussian sequence, is proposed. For demonstrating the good performances of the proposed method, simulation results are compared with the conventional variable step-size algorithms in convergence speed and computational requirements.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.4
no.4
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pp.190-200
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1996
Step-by-step time integration methods are widely used for solving structural dynamics problem. One difficult yet critical choice an analyst must make is to decide an appropriate time step size. The choice of time step size has a significant effect on solution accuracy and computational expense. The objective of this research is to derive error estimate for newly developed time integration method and develop automatic time step size control algorithm for structural dynamics. A formula for computing error tolerance is derived based on desired period resolution. An automatic time step size control strategy is proposed based on a normalized local error estimate for the generalized-α method. Numerical examples demonstrate the developed strategy satisfies general design criteria for time step size control algorithm for dynamic problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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