Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Pedagogiczna Biblioteka Wojewódzka im. Komisji Edukacji Narodowej w Lublinie Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaPedagogiczna Biblioteka Wojewódzka im. Komisji Edukacji Narodowej w Lublinie
Zmień bibliotekę

Wyszukujesz frazę "Hankel matrix" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Low Density Parity Check Codes Constructed from Hankel Matrices
    Autorzy:
    Tehami, M. A.
    Djebbari, A.
    Tematy:
    dual diagonal matrix
    error correcting codes
    girth
    Hankel matrix
    low density parity check code
    Pokaż więcej
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/958065.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
    Opis:
    In this paper, a new technique for constructing low density parity check codes based on the Hankel matrix and circulant permutation matrices is proposed. The new codes are exempt of any cycle of length 4. To ensure that parity check bits can be recursively calculated with linear computational complexity, a dual-diagonal structure is applied to the parity check matrices of those codes. The proposed codes provide a very low encoding complexity and reduce the stored memory of the matrix H in which this matrix can be easily implemented comparing to others codes used in channel coding. The new LDPC codes are compared, by simulation, with uncoded bi-phase shift keying (BPSK). The result shows that the proposed codes perform very well over additive white Gaussian noise (AWGN) channels.
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Problems of designing state feedback controllers for objects with transfer function zeros
    Autorzy:
    Drozdov, V.
    Abdullin, A.
    Mamatov, A.
    Tematy:
    zeros of a transfer function
    observability
    controllability
    Hankel matrix
    state feedback controller
    resultant
    residues
    Pokaż więcej
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1193449.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
    Opis:
    The analysis of the influence of transfer function zeros on the parameters of state feedback controllers has been conducted. If a transfer function of a control object has zeros which are located closely to poles, the control object tends to singularity, and the influence of the input control signal to the states of the control object becomes weaker. The problem of the state feedback controller synthesis becomes ill-conditioned, which leads to the appearance of extremely large state feedback coefficients. In this case, the state feedback coefficients are sensitive to the parameters of the control object. As a result, the parametric robustness of the control system is reduced. Known methods of structural analysis of control object models are included amongst different methods of the numerical evaluation of the controllability and the observability, as well as methods of the model order reduction. These methods have some disadvantages, such as dependence on the state space representation form of the control object, ignoring a part of the control object model. In this paper, some ways of the preliminary structural analysis of the state space models of control objects have been proposed. The singular (Hankel) matrix is proposed for analyzing the properties of control object models. The singular matrix is the invariant characteristic of the control object in various state space forms and it characterizes the property of the control object completeness. As a result of the research, it was found that the coefficients of the state feedback controller are inversely proportional to the determinant of the singular matrix, and the determinant of the singular matrix is equal to the resultant of the transfer function polynomials. Thus the value of the determinant of the singular matrix depends on the location of the zeros of the transfer function. The method of the structural transformation (decomposition) of the control object for the defining the need of the reducing the order of the control object model is proposed.
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Fast and efficient algorithm SSA for smoothing time series
    Szybki i efektywny algorytm SSA do wygładzania szeregów czasowych
    Autorzy:
    Jabłoński, Jan
    Opis:
    W pracy zaprezentowano szybki algorytm opartego na SSA (Singular Spectrum Analysis) służący do wygładzania szeregów czasowych. Ogólnie znany, podstawowy algorytm SSA oparty na klasycznej SVD (Singular Value Decomposition), niestety jest za wolny, aby stosować go w praktyce przy obliczeniach w czasie rzeczywistym. Jego złożoność obliczeniowa wynosi O(N^3), gdzie N oznacza długość szeregu czasowego. Zaproponowany w pracy algorytm ma złożoność obliczeniową O(N logN). Kluczową rolę w nowym algorytmie odgrywa użycie iteracyjnego algorytmu Lanczosa, co umożliwiło po pierwsze: ograniczenie się do wyliczania tylko tych trójek singularnych, które potrzebne są do wygładzania szeregu czasowego, a po drugie: wykorzystanie szybkiej transformaty Fouriera (FFT) do przyspieszenia mnożenia macierzy Hankala przez wektor oraz przy hankelizacji. Przedstawione w pracy praktyczne przykłady ilustrują ogromną przewagę nowego algorytmu w zastosowaniu do wygładzania szeregów czasowych oraz potwierdzają jego dużą przydatność praktyczną.
    A fast and efficient algorithm for time series smoothing is presented. It is based on SSA approach (Singular Spectrum Analysis). The well known basic SSA algorithm uses classical SVD (Singular Value Decomposition) and is to slow to for real time applications, because its computational complexity is O(N^3), where N is the time series length. The algorithm presented in the paper has computational complexity O(N logN). The key role in such an improvement plays the usage of the Lanczos iterative algorithm that gives us two main advantages: 1) it enables us to restrict ourselves to compute only the singular triples that are needed for smoothing and 2) we can use FFT (Fast Fourier Transform) to reduce cost of a Hankel matrix by vector multiplication in the Lanczos loop and to essentially speed up the final hankelization process. The practical examples presented in the paper demonstrate enormous superiority of the new algorithm for time series smoothing and its great applicability in practice.
    Dostawca treści:
    Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego
    Inne
    Tytuł:
    Hankel Singular Value Decomposition as a method of preprocessing the Magnetic Resonance Spectroscopy
    Rozkład macierzy Hankela według wartości osobliwych jako metoda do przetwarzania wstępnego spektroskopii rezonansu magnetycznego
    Autorzy:
    Staniszewski, M.
    Polański, A.
    Tematy:
    HSVD
    Hankel matrix
    singular value decomposition
    MRS preprocessing techniques
    macierz Hankela
    rozkład macierzy według wartości osobliwych
    przetwarzanie wstępne sygnału MRS
    Pokaż więcej
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/158472.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
    Opis:
    The signal resulting from magnetic resonance spectroscopy is occupied by noises and irregularities so in the further analysis preprocessing techniques have to be introduced. The main idea of the paper is to develop a model of a signal as a sum of harmonics and to find its parameters. Such an approach is based on singular value decomposition applied to the data arranged in the Hankel matrix (HSVD) and can be used in each step of preprocessing techniques. For that purpose a method has was tested on real phantom data.
    Sygnał pochodzący z badania spektroskopii rezonansu magnetycznego zawiera również liczne szumy oraz nieprawidłości, stąd aby zastosować wyniki jako narzędzie diagnostyczne należy wprowadzić kilka usprawnień. W tym celu stosuje się filtrowanie, korekcję linii bazowej, korekcję fazy, korekcję prądów wirowych oraz usuwanie niechcianych komponentów, które nazywa się przetwarzaniem wstępnym. W dalszej analizie bardzo ważna jest identyfikacja poszczególnych metabolitów, którą można otrzymać poprzez zamodelowanie sygnału. Głównym pomysłem przedstawionym w artykule jest rozwinięcie modelu sygnału jako sumy harmonicznych. Metoda polega na znalezieniu parametrów opisujących sygnał takich jak amplituda, przesunięcie fazowe, częstotliwości i współczynnik tłumienia. Takie podejście bazuje na rozkładzie według wartości osobliwych (SVD) zastosowanym na danych zawartych w macierzy Hankela (HSVD), który dekomponuje sygnał na sumę harmonicznych oraz wylicza potrzebne parametry. Autor zaproponował zastosowanie HSVD w technikach przetwarzania wstępnego. Artykuł opisuje główne kroki przetwarzania i rozwiązanie każdej części oparte na HSVD. Podsumowując można stwierdzić, iż HSVD stosuje się w dekompozycji sygnału ale może być również skutecznym narzędziem w przetwarzaniu wstępnym. Artykuł składa się z 6 rozdziałów, w tym wstępu, rozdziału opisującego HSVD, metody przetwarzania wstępnego i główne wyniki, wniosków i referencji. W artykule znajdują się 4 obrazki oraz 7 referencji.
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Iterative Model Reduction of Large State-Space Systems
    Autorzy:
    Huhtanen, M.
    Tematy:
    redukcja modeli
    metoda iteracyjna
    równanie macierzowe Lyapunova
    kondycjonowanie
    operator Hankela
    model reduction
    iterative methods
    Lyapunov matrix equations
    Hankel operator
    preconditioning
    Hankel singular values
    Pokaż więcej
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/908302.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
    Opis:
    There exist criteria for reducing the order of a large state-space model based on the accuracy of the approximate solutions to the Lyapunov matrix equations and the Hankel operator. Iterative solution techniques for the Lyapunov equations with the Arnoldi method have been proposed in a number of papers. In this paper we derive error bounds for approximations to the solutions to the Lyapunov equations as well as for the Hankel operator that indicate how to precondition while solving these equations iteratively.These bounds show that the error depends on three terms: First, on the amount of invariance of the constructed subspace for A, second, on the eigenvalues of A at least in proportion to 1/|Re l|, and third, under a certain condition on projectors P_l=W_lW_l* ,on the factor min_{X in C^{l x p}}|| B-( l I-A)W_lX|| for l on a path G surrounding the spectrum of A. Consequently, in order to compensate for those parts of the spectrum where 1/|Re l| is not small, preconditioning or an inverse iteration is needed to keep the sizes of the matrices used in construction of a reduced-order model moderate.
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies