The paper is devoted to study a mesh-free analysis method of structural elements of engineering structures based on B-spline Wavelet Basis Function. First, by employing the moving-least square method and the weighted residual method to solve the structural displacement field, the control equations and the stiffness equations are obtained. And then constructs the displacement field of the structure by using the m-order B-spline wavelet basis function as a weight function. In the end, the paper selects the plane beam structure and the structure with opening hole to carry out numerical analysis of deformation and stress. The Finite Element Method calculation results are compared with the results of the method proposed, and the calculation results of the relative error norm is compared with Gauss weight function as weight function. Therefore, the clarification verified the validity and accuracy of the proposed method.
The $Calder{\acute{o}}n$-Zygmund type estimate is proved for elliptic obstacle problems in bounded non-smooth domains. The problems are related to divergence form nonlinear elliptic equation with measurable nonlinearities. Precisely, nonlinearity $a({\xi},x_1,x^{\prime})$ is assumed to be only measurable in one spatial variable $x_1$ and has locally small BMO semi-norm in the other spatial variables x', uniformly in ${\xi}$ variable. Regarding non-smooth domains, we assume that the boundaries are locally flat in the sense of Reifenberg. We also investigate global regularity in the settings of weighted Orlicz spaces for the weak solutions to the problems considered here.
Non-local means (NLM) algorithm is an effective and successful denoising method, but it is computationally heavy. To deal with this obstacle, we propose a novel NLM algorithm with fuzzy metric (FM-NLM) for image denoising in this paper. A new feature metric of visual features with fuzzy metric is utilized to measure the similarity between image pixels in the presence of Gaussian noise. Similarity measures of luminance and structure information are calculated using a fuzzy metric. A smooth kernel is constructed with the proposed fuzzy metric instead of the Gaussian weighted L2 norm kernel. The fuzzy metric and smooth kernel computationally simplify the NLM algorithm and avoid the filter parameters. Meanwhile, the proposed FM-NLM using visual structure preferably preserves the original undistorted image structures. The performance of the improved method is visually and quantitatively comparable with or better than that of the current state-of-the-art NLM-based denoising algorithms.
We obtain Lipschitz type characterization and double integral characterization for Fock-type spaces with the norm $${\parallel}f{\parallel}^p_{F^p_{m,{\alpha},t}}\;=\;{\displaystyle\smashmargin{2}{\int\nolimits_{{\mathbb{C}}^n}}\;{\left|{f(z){e^{-{\alpha}}{\mid}z{\mid}^m}}\right|^p}\;{\frac{dV(z)}{(1+{\mid}z{\mid})^t}}$$, where ${\alpha}>0$, $t{\in}{\mathbb{R}}$, and $m{\in}\mathbb{N}$. The results of this paper are the extensions of the classical weighted Fock space $F^p_{2,{\alpha},t}$.
본 논문은 통합 베이즈 티코노프 정규화 방법을 총변이 정규화에 대한 해법으로 제시한다. 통합된 방법은 총변이 항을 가중된 티코노프 정규화 항으로 변형하여 정규화 모수를 구하는 공식을 제시한다. 정규화 모수를 구하고 이를 바탕으로 새로운 가중인수를 구하는 것을 복원된 영상이 수렴하기까지 반복한다. 실험결과는 영상 복원 문제에 대하여 제안하는 방법의 효능을 보여준다.
Let ${A_t)}_{t>0}$ be a dilation group given by $A_t = exp(-P log t)$, where P is a real $n \times n$ matrix whose eigenvalues has strictly positive real part. Let $\nu$ be the trace of P and $P^*$ denote the adjoint of pp. Suppose that $K$ is a function defined on $R^n$ such that $$\mid$K(x)$\mid$ \leq k($\mid$x$\mid$_Q)$ for a bounded and decreasing function $k(t) on R_+$ satisfying $k \diamond $\mid$\cdot$\mid$_Q \in \cup_{\varepsilon >0}L^1((1 + $\mid$x$\mid$)^\varepsilon dx)$ where $Q = \int_{0}^{\infty} exp(-tP^*) exp(-tP)$ dt and the norm $$\mid$\cdot$\mid$_Q$ stands for $$\mid$x$\mid$_Q = \sqrt{}, x \in R^n$. For $f \in L^1(R^n)$, define $mf(x) = sup_{t>0}$\mid$K_t * f(x)$\mid$$ where $K_t(X) = t^{-\nu}K(A_{1/t}^* x)$. Then we show that $m$ is a bounded operator of $L^1(R^n) into L^{1, \infty}(R^n)$.
In this paper, the state-space representation of generalized complimentary filter is proposed. Complementary filter has the suitable structure to merge information from sensors whose frequency regions are complementary. First, the basic concept and structure of complementary filter is introduced. And then the structure of the generalized filter and its state-space representation are proposed. The state-space representation of complementary filter is able to design the complementary filter by applying modern filtering techniques like Kalman filter and $H_{\infty}$ filter. To show the usability of the proposed state-space representation, the design of Inertial Navigation System(INS) vertical channel damping loop using Global Positioning System(GPS) is described. The proposed GPS/INS damping loop lends the structure of Baro/INS(Barometer/INS) vertical channel damping loop that is an application of complementary filter. GPS altitude error has the non-stationary statistics although GPS offers navigation information which is insensitive to time and place. Therefore, $H_{\infty}$ filtering technique is selected for adding robustness to the loop. First, the state-space representation of GPS/INS damping loop is acquired. And next the weighted $H_{\infty}$ norm proposed in order to suitably consider characteristics of sensor errors is used for getting filter gains. Simulation results show that the proposed filter provides better performance than the conventional vertical channel loop design schemes even when error statistics are unknown.
This study was carried out to test the theory of planned behavior in recreational choices behavior. Lotte World was chosen as study area, and college students were selected by nonprobability sampling for two waves of data collection. The first wave of data were collected one weeks into the spring semester : intention, attitude, subjective norm, and perceived behavioral control were measured. To collect the data of the second wave, the same resondents were asked their behavior, one week data of the second wave, the same respondents were asked their behavior , one week prior to the final examination : whether they visited the Lotte World or not. Polychoric correlation among variables were calculated by the PRELIS because behavior was nominal variable. Then, weighted least square method was utilized to calibrate structural equation model by the LISREL version 7.2. Structural link effect on intention among three determinants : the direct effect on intention was 0.421 and the indirect effect via intention on behavior was 0.145, respectively. However, its effect on behavior was insignificant because actual control over 'visiting of Lotte World' was relatively high. A few comments were sugested on data collection, and inclusion of new variables was discussed for the sufficiency f the theory of planned behavior.
In this paper, the well-conditioned observer for a stochastic system is designed so that the observer is less sensitive to the ill-conditioning factors in transient and steady-state observer performance. These factors include not only deterministic uncertainties such as unknown initial estimation error, round-off error, modeling error and sensing bias, but also stochastic uncertainties such as disturbance and sensor noise. In deterministic perspectives, a small value in the L$_{2}$ norm condition number of the observer eigenvector matrix guarantees robust estimation performance to the deterministic uncertainties. In stochastic viewpoints, the estimation variance represents the robustness to the stochastic uncertainties and its upper bound can be minimized by reducing the observer gain and increasing the decay rate. Both deterministic and stochastic issues are considered as a weighted sum with a LMI (Linear Matrix Inequality) formulation. The gain in the well-conditioned observer is optimally chosen by the optimization technique. Simulation examples are given to evaluate the estimation performance of the proposed observer.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.288-307
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2016
Image distortions are typically characterized by degradations of structures. Dictionaries learned from natural images can capture the underlying structures in images, which are important for image quality assessment (IQA). This paper presents a general-purpose no-reference image quality metric using a GRadient-Induced Dictionary (GRID). A dictionary is first constructed based on gradients of natural images using K-means clustering. Then image features are extracted using the dictionary based on Euclidean-norm coding and max-pooling. A distortion classification model and several distortion-specific quality regression models are trained using the support vector machine (SVM) by combining image features with distortion types and subjective scores, respectively. To evaluate the quality of a test image, the distortion classification model is used to determine the probabilities that the image belongs to different kinds of distortions, while the regression models are used to predict the corresponding distortion-specific quality scores. Finally, an overall quality score is computed as the probability-weighted distortion-specific quality scores. The proposed metric can evaluate image quality accurately and efficiently using a small dictionary. The performance of the proposed method is verified on public image quality databases. Experimental results demonstrate that the proposed metric can generate quality scores highly consistent with human perception, and it outperforms the state-of-the-arts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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