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IEEE transactions on instrumentation and measureme...IEEE transactions on instrumentation and measurement 20건

  1. [해외논문]   IEEE Instrumentation and Measurement Society Information   SCI SCIE


    IEEE transactions on instrumentation and measurement v.66 no.2 ,pp. C3 - C3 , 2017 , 0018-9456 ,

    초록

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  2. [해외논문]   IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement publication information   SCI SCIE


    IEEE transactions on instrumentation and measurement v.66 no.2 ,pp. C2 - C2 , 2017 , 0018-9456 ,

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  3. [해외논문]   IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement   SCI SCIE


    IEEE transactions on instrumentation and measurement v.66 no.2 ,pp. C4 - C4 , 2017 , 0018-9456 ,

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  4. [해외논문]   Table of contents   SCI SCIE


    IEEE transactions on instrumentation and measurement v.66 no.2 ,pp. C1 - 197 , 2017 , 0018-9456 ,

    초록

    Presents the table of contents for this issue of the publication.

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  5. [해외논문]   Evolutionary Cost-Sensitive Discriminative Learning With Application to Vision and Olfaction   SCI SCIE

    Zhang, Lei , Zhang, David
    IEEE transactions on instrumentation and measurement v.66 no.2 ,pp. 198 - 211 , 2017 , 0018-9456 ,

    초록

    In the design of machine learning models, one often assumes the same loss, which, however, may not hold in cost-sensitive learning scenarios. In a face-recognition-based access control system, misclassifying a stranger as a house owner and allowing entry may result in a more serious financial loss than misclassifying a house owner as a stranger and not allowing entry. That is, different types of recognition mistakes may lead to different losses, and therefore should be treated carefully. It is expected that a cost-sensitive learning mechanism can reduce the total loss when given a cost matrix that quantifies how severe one type of mistake is against another one. However, in many realistic applications, the cost matrix is unknown and unclear to users. Motivated by these concerns, in this paper, we propose an evolutionary cost-sensitive discriminative learning (ECSDL) method, with the following merits: 1) it addresses the definition of cost matrix in cost-sensitive learning without human intervention; 2) an evolutionary backtracking search algorithm is derived for the NP-hard cost matrix optimization; and 3) a cost-sensitive discriminative subspace is found, where the between-class separability and within-class compactness are well achieved, such that recognition becomes easier. Experiments in a variety of cost-sensitive vision and olfaction classification tasks demonstrate the efficiency and effectiveness of the proposed ECSDL approach.

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  6. [해외논문]   Practical Issues in the Synthesis of Ternary Sequences   SCI SCIE

    De Angelis, Alessio (Department ELEC, Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium ) , Schoukens, Johan (School of Engineering, University of Warwick, Coventry, U.K.) , Godfrey, Keith R. , Carbone, Paolo
    IEEE transactions on instrumentation and measurement v.66 no.2 ,pp. 212 - 222 , 2017 , 0018-9456 ,

    초록

    Several issues related to the practical synthesis of ternary sequences with specified spectra are addressed in this paper. Specifically, sequences with harmonic multiples of two and three suppressed are studied, given their relevance when testing and characterizing nonlinear systems. In particular, the effect of nonuniform digital-to-analog converter (DAC) levels on the spectral properties of the generated signal is analyzed. It is analytically shown that the DAC nonuniform levels result in degraded harmonic suppression performance. Moreover, a new approach is proposed for designing ternary sequences, which is flexible and can be adapted to suit different requirements. The resulting sequences, denoted as randomized constrained sequences, are characterized theoretically by deriving an analytical expression of the power spectral density. Furthermore, they are extensively compared with three synthesis approaches proposed in the literature. The approach is validated by numerical simulations and experimental results, showing the potential to achieve harmonic suppression performance of approximately 100 dB.

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  7. [해외논문]   Dynamic Signal Measurements Based on Quantized Data   SCI SCIE

    Carbone, Paolo (Engineering Department, University of Perugia, Perugia, Italy ) , Schoukens, Johan (Department ELEC, Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium ) , Moschitta, Antonio (Engineering Department, University of Perugia, Perugia, Italy)
    IEEE transactions on instrumentation and measurement v.66 no.2 ,pp. 223 - 233 , 2017 , 0018-9456 ,

    초록

    The estimation of the parameters of a dynamic signal, such as a sine wave, based on quantized data is customarily performed using the least-square estimator (LSE), such as the sine fit. However, the characteristics of the experiments and the measurement setup hardly satisfy the requirements ensuring the LSE to be optimal in the minimum mean-square-error sense. This occurs if the input signal is characterized by a large signal-to-noise ratio resulting in the deterministic component of the quantization error dominating the random error component and when the ADC transition levels are not uniformly distributed over the quantizer input range. In this paper, it is first shown that the LSE applied to quantized data does not perform as expected when the quantizer is not uniform. Then, an estimator is introduced that overcomes these limitations. It uses the values of the transition levels so that a prior quantizer calibration phase is necessary. The estimator properties are analyzed and both numerical and experimental results are described to illustrate its performance. It is shown that the described estimator outperforms the LSE and it also provides an estimate of the probability distribution function of the noise before quantization.

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  8. [해외논문]   A Subspace Projection-Based Joint Sparse Recovery Method for Structured Biomedical Signals   SCI SCIE

    Muduli, Priya Ranjan , Mukherjee, Anirban
    IEEE transactions on instrumentation and measurement v.66 no.2 ,pp. 234 - 242 , 2017 , 0018-9456 ,

    초록

    Sparse signal processing has shown a significant promise for the reconstruction of biomedical signals, which possess well-defined sparsity structures in an appropriate transform domain. In this paper, a reconstruction algorithm is proposed based on the multiple-measurement-vector model using the hidden sparsity and correlation structure of biomedical signals. This incorporates subspace filtering over the partial supports, initialized by the sparse Bayesian learning framework along with a maximum projection-based support-estimation technique. The proposed method outperforms the conventional algorithms with respect to correct support recovery rate and needs fewer measurements. The robustness is studied by employing real-world biomedical signals. The experimental results using multichannel fetal-electrocardiogram signals and respiratory signals, collected from the Physiobank database, show that the proposed technique is an improved method in terms of reconstruction quality and compression rate.

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  9. [해외논문]   A Self-Calibration Method for Accelerometer Nonlinearity Errors in Triaxis Rotational Inertial Navigation System   SCI SCIE

    Gao, Pengyu (School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering, Beihang University, Beijing, China ) , Li, Kui (School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering, Beihang University, Beijing, China ) , Wang, Lei (School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering, Beihang University, Beijing, China) , Liu, Zengjun
    IEEE transactions on instrumentation and measurement v.66 no.2 ,pp. 243 - 253 , 2017 , 0018-9456 ,

    초록

    The navigation performance of the rotational inertial navigation system (RINS) could be greatly improved by rotating the inertial measurement unit with gimbals, and self-calibration for error parameters could be achieved in RINS as well. However, accelerometer nonlinearity errors need to be considered and calibrated to further improve the navigation accuracy of RINS, especially in large dynamic applications. In this paper, a self-calibration method is proposed for accelerometer nonlinearity errors in triaxis RINS. Accelerometer nonlinearity errors and other errors are calibrated through optimal estimation with velocity and position error measurements. In order to guarantee that all errors are observable during calibration, some rotation scheme design principles are proposed, which are different from traditional observability analysis methods and could provide instructions for rotation scheme design directly. The effectiveness of the self-calibration method is proved by both simulation and experiment. The accelerometer nonlinearity errors could be accurately calibrated with the proposed method, while other error parameters reach higher calibration accuracy. Furthermore, experiment results from a long-term vehicle navigation show that velocity and position accuracy of the triaxis RINS have improved significantly after compensation with the self-calibration results, fully illustrating the significance of the proposed self-calibration method in improving the navigation performance of RINS.

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  10. [해외논문]   An Accurate Point-Based Rigid Registration Method for Laser Tracker Relocation   SCI SCIE

    Wan, An (Department of Mechanical Engineering, State Key Laboratory of Tribology and the Beijing Key Laboratory of Precision/Ultra-precision Manufacturing Equipment and Control, Tsinghua University, Beijing, China ) , Xu, Jing (National Institute of Metrology, Beijing, China ) , Miao, Dongjing (Department of Mechanical Engineering, State Key Laboratory of Tribology and the Beijing Key Laboratory of Precision/Ultra-precision Manufacturing Equipment and Control, Tsinghua University, Beijing, China) , Chen, Ken
    IEEE transactions on instrumentation and measurement v.66 no.2 ,pp. 254 - 262 , 2017 , 0018-9456 ,

    초록

    The laser tracker is widely used in a large component measurement. In practical application, due to the large size and complex shape, the laser tracker relocation is usually performed based on the fiducial points to reduce measurement distance or avoid occlusion. For a conventional relocation method, a lot of fiducial points are expected to be uniformly distributed in the entire measurement volume. However, the number and distribution of fiducial points cannot satisfy this requirement due to the light beam occlusion caused by the measured component and jig, resulting in low relocation accuracy. To solve this problem, we propose a survey adjustment-based relocation method. For this method, first, taking into account the inhomogeneity and anisotropy properties of laser tracker, the weighting matrix related to distance and direction is deduced; second, survey adjustment is performed to reduce the location error of a fiducial point, thereby reducing the relocation error. Simulations and experiments are carried out to verify relocation error, and the results show that compared with a traditional relocation method, our proposed method can achieve higher relocation accuracy only with fewer fiducial points distributed in a narrow space; thus, it can be applied in a complicated environment to solve the light beam occlusion problem.

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