This study uses distributed parameter systems as the spatial discretization technique, modelling in lumped parameter systems, and applies fast WALSH transform and the Picard's iteration method to high order partial differential equations and matrix partial differential equations. This thesis presents a new algorithm which usefully exercises the optimal control in the distributed parameter systems. In exercising optimal control of distributed parameter systems, excellent consequences are found without using the existing decentralized control or hierarchical control method. This study will help apply to linear time-varying systems and non-linear systems. Further research on algorithm will be required to solve the problems of convergence in case of numerous applicable intervals.
In this paper, we propose an algorithms for the mounted PCB classification system using wavelet transform and ART2 neural network. The feature informations of a mounted PCB can be extracted from the coefficient matrix of wavelet transform adapted subband concept. As the preprocessing process, only the PCB area in the input image is extracted by histogram method and the feature vectors are composed of using wavelet transform method. These feature vectors are used as the input vector of ART2 neural network. In the experiment using 55 mounted PCB images, the proposed algorithm shows 100% classification rate at the vigilance parameter $\rho$=0.99. The proposed algorithm has some advantages of the feature extraction in the compressed domain and the simplification of processing steps.
This paper presents an active noise control (ANC) algorithm using orthogonalization property of Walsh transform. Conventional ANC algorithm known as filtered-x LMS(FXL) algorithm has a problem of decreasing convergence speed in FIR adaptive filters operating in colored noise environments. Walsh transform decompose an input signal into a set of N uncorrelated components and reduce eigenvalue spread of autocorrelation matrix of input sequences. Computer simulations show that proposed (FXW) algorithm is superier to FXL in convergence speed.
Let $\vec{p}{\in}(0,\;1]^n$ be an n-dimensional vector and A a dilation. Let $H^{\vec{p}}_A(\mathbb{R}^n)$ denote the anisotropic mixed-norm Hardy space defined via the radial maximal function. Using the known atomic characterization of $H^{\vec{p}}_A(\mathbb{R}^n)$ and establishing a uniform estimate for corresponding atoms, the authors prove that the Fourier transform of $f{\in}H^{\vec{p}}_A(\mathbb{R}^n)$ coincides with a continuous function F on ℝn in the sense of tempered distributions. Moreover, the function F can be controlled pointwisely by the product of the Hardy space norm of f and a step function with respect to the transpose matrix of A. As applications, the authors obtain a higher order of convergence for the function F at the origin, and an analogue of Hardy-Littlewood inequalities in the present setting of $H^{\vec{p}}_A(\mathbb{R}^n)$.
바코드 검사기의 성능에 결정적인 영향을 미치는 것은 입력 영상으로부터 바코드 영역을 추출하는 세그먼테이션 과정이며, 기존의 세그먼테이션 기법에는 여러 가지 문제점이 존재한다. 첫째, 허프 직선 변환 방법은 길이 임계값에 매우 민감하여 임계값을 정하는데 어려움이 있다. 둘째, 모폴로지 변환은 영상을 수축, 팽창하는 과정에서 많은 지연시간이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 바코드 검증에서 지연 현상을 해결하고 주변 영향을 적게 받는 해리스 코너 검출 기법 융합형 바코드 영역 검출 기법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 실제 라인과 유사한 실험 환경을 구성하고, 다양한 크기의 바코드 영상과 다양한 위치에서의 바코드 영역 추출실험을 하였다. 결과적으로 제안 기법은 기존의 알고리즘에 비해 주변 환경이나 임계값 설정의 어려움과 영상 처리의 지연 문제를 해결하였고 모든 테스트 영상에 대해 바코드 영역을 100% 추출하는 성능을 보였다.
본 논문은 순환 행렬 분해에 의한 DCT와 DFT의 고속 계산을 위한 하이브리드 아키텍쳐 알고리듬을 제안한다. DCT-II와 DFT 변환 행렬의 순환 분해는 알고리듬적으로 구현하기가 유사한 구조를 제공하며 이것은 단순히 스위칭 모드의 제어에 의해 공통 아키텍쳐를 사용할 수 있게 한다. 두 변환간의 연계는 행렬 순환 공식에 기초하여 유도되었다. DCT/DFT 행렬 분해를 위한 하이브리드 구조 설계를 가능하도록 생성 행렬, 삼각함수 항등식 과 관계식을 사용하여 유도되었다. DCT/DFT 하이브리드 아키텍쳐를 수용하는 쿨리-투키 유형의 고속처리 아키텍쳐에 대한 데이터 흐름도를 작성하였다. 이 데이터 흐름도로부터 적절한 크기의 N에 대해 제안한 알고리듬의 계산 복잡도는 기존의 고속 DCT 알고리듬과 비교할만하다. 다른 직교변환 계산에 FFT 구조의 다중 모드 사용 확장을 위해 좀더 확장된 연구가 필요하다.
본 논문에서는 고성능 HEVC 복호기를 위한 효율적인 $32{\times}32$ 역변환기 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC는 4k, 8k 이미지와 같이 기존의 이미지코덱에 비해 훨씬 더 큰 크기의 이미지를 처리할 수 있는 새로운 영상 압축 표준이다. 큰 이미지의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 다양한 새 블록 구조를 채택하였으며, 이 블록들은 $4{\times}4$, $8{\times}8$, $16{\times}16$, $32{\times}32$으로 구성되었다. 이 논문에서는 $32{\times}32$ 역변환기의 효과적인 구조를 제안하며, 역변환기의 구조는 $32{\times}32$ 행렬을 $16{\times}16$ 행렬로 재구성하고 쉬프트와 덧셈기로 구성된 곱셈기를 사용하여 연산을 단순화 하였으며 멀티 사이클 패스를 구현하여 낮은 주파수에서도 동작이 가능하도록 설계하였다. 또한 HEVC 코덱의 다양한 크기의 변환이나 순방향 변환 블록에 쉽게 적용할 수 있다.
변환영역 적응필터는 시간영역 적응필터보다 일반직으로 수렴속도가 빠르지만 필터의 차수가 증가함에 따라 계산량이 크게 증가한다. 이러한 문제점은 변환영역 적응필터를 서브밴드 분해구조로 변경함으로써 해결할 수 있다. 이 논문에서는 일반화된 서브밴드 분해 FIR 적응 필터의 수렴속도 향상을 위해 웨이블릿 변환영역에서 다이아딕 희소인자 서브필터를 가지는 일반화된 서브밴드 분해 FTR 적응 필터의 구조를 설계하였다. 그리고 이 적응필터에서 변환영역의 일반화된 등가입력을 유도하고 이 입력을 이용하여 LMS 일고리듬에 대한 수렴특성을 해석 및 평가하였다. 이 서브밴드 FIR 적응필터를 이용하여 역 모델링 시스템과 주기성 잡음제거기를 구성하고 LMS 알고리듬 대한 이 시스템들의 수련속도를 이산푸리에 변환을 이용한 서브밴드 적응필터의 것과 컴퓨터 모의실험으로 비교하였다.
In this paper, a patern recognition method of surface mount device(SMD) IC using wavelet transform and neural network is proposed. We chose the feature parameter according to the characteristics of coefficient matrix which is obtained from four level discrete wavelet transform (DWT). These feature parameters are normalized and then used for the input vector of neural network which is capable of adapting the surroundings such as variation of illumination, arrangement of objects and translation. Experimental results show that when the same form of feature pattern, as is used for learning, is put into neural network and gained 100% rate ofrecognition irrespective of SMD IC kinds, location and variation of illumination. In the case of unused feature pattern for learning, the recognition rate is 85.9% under the similar surroundings, where as an average recognition rate is 96.87% for the case of reregulated value of illumination. Proosed method is relatively simple compared with the traditional space domain method in extracting the feature parameter and is also well suited for recognizing the pattern's class, position and existence. It can also shorten the processing tiem better than method extracting feature parameter with the use of discrete cosine transform(DCT) and adapt the surroundings such as variation of illumination, the arrangement and the translation of SMD IC.
This paper presents a novel method for power system harmonic estimation based on the Park transform. The proposed method firstly extends the signal to a group of three-phase signals in a-b-c coordinate. Then, a linear fitting based method is adopted to estimate the fundamental frequency. Afterwards, the Park transform is utilized to convert the three-phase signals from a-b-c coordinate to d-q-0 coordinate. Finally, the amplitude and phase of a harmonic component of interest can be calculated using the d-axis and q-axis components obtained. Simulation studies have been conducted using matrix laboratory (MATLAB) and power system computer aided design/electromagnetic transients including direct current (PSCAD/EMTDC). Simulation studies in MATLAB have considered three scenarios, i.e., no-frequency-deviation scenario, frequency-deviation scenario and the scenario in the presence of inter-harminics. The results have demonstrated that the proposed method achieves very high accuracy in frequency, phase and amplitude estimation under noisy conditions, and suffers little influence of the inter-harmonics. Moreover, comparison studies have proved that the proposed method is superior to FFT and Interpolated FFT with the Hanning Window (IpFFTHW). Finally, a popular case in PSCAD/EMTDC has been employed to further verify the effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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