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Sensors 408건

  1. [해외논문]   Secure Chaotic Map Based Block Cryptosystem with Application to Camera Sensor Networks   SCIE SCOPUS

    Guo, Xianfeng , Zhang, Jiashu , Khan, Muhammad Khurram , Alghathbar, Khaled
    Sensors v.11 no.12 ,pp. 1607 - 1619 , 2011 ,

    초록

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  2. [해외논문]   PCF-Based Cavity Enhanced Spectroscopic Sensors for Simultaneous Multicomponent Trace Gas Analysis   SCIE SCOPUS

    Nakaema, Walter M. , Hao, Zuo-Qiang , Rohwetter, Philipp , Wö , ste, Ludger , Stelmaszczyk, Kamil
    Sensors v.11 no.12 ,pp. 1620 - 1640 , 2011 ,

    초록

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  3. [해외논문]   The Properties of Terrestrial Laser System Intensity for Measuring Leaf Geometries: A Case Study with Conference Pear Trees (Pyrus Communis)   SCIE SCOPUS

    Balduzzi, Mathilde A.F. , Van der Zande, Dimitry , Stuckens, Jan , Verstraeten, Willem W. , Coppin, Pol
    Sensors v.11 no.12 ,pp. 1657 - 1681 , 2011 ,

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  4. [해외논문]   The Effect of Tensile Hysteresis and Contact Resistance on the Performance of Strain-Resistant Elastic-Conductive Webbing   SCIE SCOPUS

    Shyr, Tien-Wei , Shie, Jing-Wen , Jhuang, Yan-Er
    Sensors v.11 no.12 ,pp. 1693 - 1705 , 2011 ,

    초록

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  5. [해외논문]   Design and Implementation of a Wireless Sensor Network-Based Remote Water-Level Monitoring System   SCIE SCOPUS

    Li, Xiuhong , Cheng, Xiao , Gong, Peng , Yan, Ke
    Sensors v.11 no.12 ,pp. 1706 - 1720 , 2011 ,

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  6. [해외논문]   Leg Motion Classification with Artificial Neural Networks Using Wavelet-Based Features of Gyroscope Signals   SCIE SCOPUS

    Ayrulu-Erdem, Birsel , Barshan, Billur
    Sensors v.11 no.12 ,pp. 1721 - 1743 , 2011 ,

    초록

    We extract the informative features of gyroscope signals using the discrete wavelet transform (DWT) decomposition and provide them as input to multi-layer feed-forward artificial neural networks (ANNs) for leg motion classification. Since the DWT is based on correlating the analyzed signal with a prototype wavelet function, selection of the wavelet type can influence the performance of wavelet-based applications significantly. We also investigate the effect of selecting different wavelet families on classification accuracy and ANN complexity and provide a comparison between them. The maximum classification accuracy of 97.7% is achieved with the Daubechies wavelet of order 16 and the reverse bi-orthogonal (RBO) wavelet of order 3.1, both with similar ANN complexity. However, the RBO 3.1 wavelet is preferable because of its lower computational complexity in the DWTdecomposition and reconstruction.

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  7. [해외논문]   Sensing Phosphatidylserine in Cellular Membranes   SCIE SCOPUS

    Kay, Jason G. , Grinstein, Sergio
    Sensors v.11 no.12 ,pp. 1744 - 1755 , 2011 ,

    초록

    We extract the informative features of gyroscope signals using the discrete wavelet transform (DWT) decomposition and provide them as input to multi-layer feed-forward artificial neural networks (ANNs) for leg motion classification. Since the DWT is based on correlating the analyzed signal with a prototype wavelet function, selection of the wavelet type can influence the performance of wavelet-based applications significantly. We also investigate the effect of selecting different wavelet families on classification accuracy and ANN complexity and provide a comparison between them. The maximum classification accuracy of 97.7% is achieved with the Daubechies wavelet of order 16 and the reverse bi-orthogonal (RBO) wavelet of order 3.1, both with similar ANN complexity. However, the RBO 3.1 wavelet is preferable because of its lower computational complexity in the DWTdecomposition and reconstruction.

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  8. [해외논문]   A Stereovision Matching Strategy for Images Captured with Fish-Eye Lenses in Forest Environments   SCIE SCOPUS

    Herrera, Pedro Javier , Pajares, Gonzalo , Guijarro, Marí , a , Ruz, José , J. , Cruz, Jesú , s M.
    Sensors v.11 no.12 ,pp. 1756 - 1783 , 2011 ,

    초록

    We extract the informative features of gyroscope signals using the discrete wavelet transform (DWT) decomposition and provide them as input to multi-layer feed-forward artificial neural networks (ANNs) for leg motion classification. Since the DWT is based on correlating the analyzed signal with a prototype wavelet function, selection of the wavelet type can influence the performance of wavelet-based applications significantly. We also investigate the effect of selecting different wavelet families on classification accuracy and ANN complexity and provide a comparison between them. The maximum classification accuracy of 97.7% is achieved with the Daubechies wavelet of order 16 and the reverse bi-orthogonal (RBO) wavelet of order 3.1, both with similar ANN complexity. However, the RBO 3.1 wavelet is preferable because of its lower computational complexity in the DWTdecomposition and reconstruction.

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  9. [해외논문]   Measurement of Blood Pressure Using an Arterial Pulsimeter Equipped with a Hall Device   SCIE SCOPUS

    Lee, Sang-Suk , Nam, Dong-Hyun , Hong, You-Sik , Lee, Woo-Beom , Son, Il-Ho , Kim, Keun-Ho , Choi, Jong-Gu
    Sensors v.11 no.12 ,pp. 1784 - 1793 , 2011 ,

    초록

    We extract the informative features of gyroscope signals using the discrete wavelet transform (DWT) decomposition and provide them as input to multi-layer feed-forward artificial neural networks (ANNs) for leg motion classification. Since the DWT is based on correlating the analyzed signal with a prototype wavelet function, selection of the wavelet type can influence the performance of wavelet-based applications significantly. We also investigate the effect of selecting different wavelet families on classification accuracy and ANN complexity and provide a comparison between them. The maximum classification accuracy of 97.7% is achieved with the Daubechies wavelet of order 16 and the reverse bi-orthogonal (RBO) wavelet of order 3.1, both with similar ANN complexity. However, the RBO 3.1 wavelet is preferable because of its lower computational complexity in the DWTdecomposition and reconstruction.

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  10. [해외논문]   Land Use Dynamics of the Fast-Growing Shanghai Metropolis, China (1979–2008) and its Implications for Land Use and Urban Planning Policy   SCIE SCOPUS

    Zhang, Hao , Zhou, Li-Guo , Chen, Ming-Nan , Ma, Wei-Chun
    Sensors v.11 no.12 ,pp. 1794 - 1809 , 2011 ,

    초록

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