Aula de Espaço de Estados.
Primeiramente, apresenta algumas características de resposta dos sistemas de primeira e segunda ordem.
Posteriormente, apresenta toda a teoria de espaço de estados.
Por fim, apresenta uma modelagem por espaço de estados de um sistema de dois graus de liberdade.
Gesture Recognition using Principle Component Analysis & Viola-Jones AlgorithmIJMER
Gesture recognition pertains to recognizing meaningful expressions of motion by a human,
involving the hands, arms, face, head, and/or body. It is of utmost importance in designing an intelligent
and efficient human–computer interface. The applications of gesture recognition are manifold, ranging
from sign language through medical rehabilitation to virtual reality. In this paper, we provide a survey on
gesture recognition with particular emphasis on hand gestures and facial expressions. Applications
involving wavelet transform and principal component analysis for face and hand gesture recognition on
digital images
Opinion pattern mining based on probabilistic principle component analysis re...eSAT Journals
Abstract
Now days, Customer feedback and satisfaction is playing a significant role in commercial product to market. Customer can be reviewed by other customer feedback and collect all the relevant information related to a particular product. Based on that the decision can be taken to purchase the product. In the traditional method, Random forest predicted the impact of the review but not worked with segmentation on the basis of multiple reviewer comments. At the same time, the variable cluster algorithm has been addressed in the market segmentation for retailing the customer’s lifestyle. It has been provided with the segmentation method, but not guide to full proof strategies for different product decision. Instead of that to guide different customers with a variety of product feedback using pattern mining approaches. The product review pattern mining segmentation based on probabilistic principle component analysis is proposed. The opinion mining, segments has categorized into several segments with pattern analysis based on multiple review comments. This mechanism has reduced the dimensionality of the segmentation process using the covariance matrix approach. The experiment uses the opinion rank review dataset information for further process. It increases the segmentation efficient upto9% when compare with traditional and conventional methods. The experimentation has been done with the important factor of opinion decision threshold, false positive rate, segmentation efficiency and customer product ratio level along with customer behavioral feedback.
Keywords: Covariance Matrix ,Opinion Pattern Mining Segmentation, Probabilistic Principle Component Analysis, , Product Review
Aula de Espaço de Estados.
Primeiramente, apresenta algumas características de resposta dos sistemas de primeira e segunda ordem.
Posteriormente, apresenta toda a teoria de espaço de estados.
Por fim, apresenta uma modelagem por espaço de estados de um sistema de dois graus de liberdade.
Gesture Recognition using Principle Component Analysis & Viola-Jones AlgorithmIJMER
Gesture recognition pertains to recognizing meaningful expressions of motion by a human,
involving the hands, arms, face, head, and/or body. It is of utmost importance in designing an intelligent
and efficient human–computer interface. The applications of gesture recognition are manifold, ranging
from sign language through medical rehabilitation to virtual reality. In this paper, we provide a survey on
gesture recognition with particular emphasis on hand gestures and facial expressions. Applications
involving wavelet transform and principal component analysis for face and hand gesture recognition on
digital images
Opinion pattern mining based on probabilistic principle component analysis re...eSAT Journals
Abstract
Now days, Customer feedback and satisfaction is playing a significant role in commercial product to market. Customer can be reviewed by other customer feedback and collect all the relevant information related to a particular product. Based on that the decision can be taken to purchase the product. In the traditional method, Random forest predicted the impact of the review but not worked with segmentation on the basis of multiple reviewer comments. At the same time, the variable cluster algorithm has been addressed in the market segmentation for retailing the customer’s lifestyle. It has been provided with the segmentation method, but not guide to full proof strategies for different product decision. Instead of that to guide different customers with a variety of product feedback using pattern mining approaches. The product review pattern mining segmentation based on probabilistic principle component analysis is proposed. The opinion mining, segments has categorized into several segments with pattern analysis based on multiple review comments. This mechanism has reduced the dimensionality of the segmentation process using the covariance matrix approach. The experiment uses the opinion rank review dataset information for further process. It increases the segmentation efficient upto9% when compare with traditional and conventional methods. The experimentation has been done with the important factor of opinion decision threshold, false positive rate, segmentation efficiency and customer product ratio level along with customer behavioral feedback.
Keywords: Covariance Matrix ,Opinion Pattern Mining Segmentation, Probabilistic Principle Component Analysis, , Product Review
Discrete wavelet transform based analysis of transformer differential currenteSAT Journals
Abstract
Abstract The conventional differential relay has been used to detect the internal faults within the transformer. But, in field certain
mal-functioning of differential relay has been reported which results in unnecessary tripping of differential relay. This leads to the
need for development of improved classifier technique. But, for that all possible operating conditions of transformer has to be
studied. In this paper, the Authors have used discrete wavelet transform to analyze the transformer differential current during
various operating conditions, since wavelet transform gives good information about frequency and time domain simultaneously.
Certain statistical features have been extracted from the decomposed signals and they can be used as an input to the improved
classifier algorithm Daubechies 6 is used as mother wavelet for the analysis using DWT and signal has been decomposed up to
level 4
Key Words: Differential Relay, Discrete Wavelet Transform, Magnetizing Inrush Current, and Internal Fault
Wavelet transform is one of the important methods of compressing image data so that it takes up less memory. Wavelet based compression techniques have advantages such as multi-resolution, scalability and tolerable degradation over other techniques.
Face Recognition using Discrete Wavelet Transform and Principle Component Analysis features of MATLAB.
for processing video go to: https://www.youtube.com/watch?v=X67b0NULO98
Face Recognition using PCA-Principal Component Analysis using MATLABSindhi Madhuri
It describes about a biometric technique to recognize people at a particular environment using MATLAB. It simply forms EIGENFACES and compares Principal components instead of each and every pixel of an image.
This presentation describes briefly about the image enhancement in spatial domain, basic gray level transformation, histogram processing, enhancement using arithmetic/ logical operation, basics of spatial filtering and local enhancements.
جهت مشاهده رایگان متن و فیلم این آموزش، به آدرس زیر مراجعه کنید :
http://minidars.ir/?p=390
پیشنهاد می شود قبل از مشاهده این آموزش، مروری بر مبحث گیت های منطقی داشته باشید. شما در پایان این آموزش می توانید تسلط مناسبی بر ویژگی های دیکدر و مالتی پلکسر بدست آورید.
Discrete wavelet transform based analysis of transformer differential currenteSAT Journals
Abstract
Abstract The conventional differential relay has been used to detect the internal faults within the transformer. But, in field certain
mal-functioning of differential relay has been reported which results in unnecessary tripping of differential relay. This leads to the
need for development of improved classifier technique. But, for that all possible operating conditions of transformer has to be
studied. In this paper, the Authors have used discrete wavelet transform to analyze the transformer differential current during
various operating conditions, since wavelet transform gives good information about frequency and time domain simultaneously.
Certain statistical features have been extracted from the decomposed signals and they can be used as an input to the improved
classifier algorithm Daubechies 6 is used as mother wavelet for the analysis using DWT and signal has been decomposed up to
level 4
Key Words: Differential Relay, Discrete Wavelet Transform, Magnetizing Inrush Current, and Internal Fault
Wavelet transform is one of the important methods of compressing image data so that it takes up less memory. Wavelet based compression techniques have advantages such as multi-resolution, scalability and tolerable degradation over other techniques.
Face Recognition using Discrete Wavelet Transform and Principle Component Analysis features of MATLAB.
for processing video go to: https://www.youtube.com/watch?v=X67b0NULO98
Face Recognition using PCA-Principal Component Analysis using MATLABSindhi Madhuri
It describes about a biometric technique to recognize people at a particular environment using MATLAB. It simply forms EIGENFACES and compares Principal components instead of each and every pixel of an image.
This presentation describes briefly about the image enhancement in spatial domain, basic gray level transformation, histogram processing, enhancement using arithmetic/ logical operation, basics of spatial filtering and local enhancements.
جهت مشاهده رایگان متن و فیلم این آموزش، به آدرس زیر مراجعه کنید :
http://minidars.ir/?p=390
پیشنهاد می شود قبل از مشاهده این آموزش، مروری بر مبحث گیت های منطقی داشته باشید. شما در پایان این آموزش می توانید تسلط مناسبی بر ویژگی های دیکدر و مالتی پلکسر بدست آورید.
جهت مشاهده رایگان متن و فیلم این آموزش، به آدرس زیر مراجعه کنید :
http://minidars.ir/?p=403
شما در پایان این آموزش می توانید درک مناسبی از روش های انتگرال گیری بدست آورید. پیشنهاد می شود قبل از مشاهده این آموزش، مروری بر مبحث انتگرال ها داشته باشید.
سایت پروژه تیوب، بدون اعمال واسطه گری بین مجری و متقاضی، پروژه های متلب را با هزینه بسیار کمتر از دیگر سایتها انجام میدهد.
<a>http://projectube.ir</a>
نگار پژوه :: سینماتیک و کنترل بازوی رباتیکی با استفاده از تئوری کواترن دو گان...Mojtaba Hasanlu
سینماتیک و کنترل بازوی رباتیکی با استفاده از تئوری کواترن دو گانه واحد
نگارپژوه
مرکز تخصصی شبیه سازی سیستم ها ی مهندسی مکانیک
http://www.negarpajooh.com
شما مستقیما و بدون واسطه با محقق در ارتباط هستید.
آیدی تلگرام :NegarPajoohProject
میتوانید سایر ویدیوهای نگار پژوه را در کانال زیر مشاهده نمایید.
https://t.me/engineeringsimulation
جهت مشاهده رایگان متن و فیلم این آموزش، به آدرس زیر مراجعه کنید :
http://minidars.ir/?p=406
شما در پایان این آموزش می توانید درک مناسبی از خطای روش های انتگرال گیری بدست آورید. پیشنهاد می شود قبل از مشاهده این آموزش، مروری بر مبحث روش های انتگرال گیری عددی داشته باشید.
بررسی صحت تقریب اصطکاک خشک با میرایی ویسکوز
یکی از انواع میرایی(damping) در سیستم های ارتعاشی اصطکاک خشک(dry friction) است که میرایی کلمب هم نامیده می شود. این نوع از میرایی به علت وجود اصطکاک در اتصالات و یا نقاط تکیه گاهی پدید می آید که نیروی آن بدون توجه به سرعت و جا بجایی ثابت است و بسته به مقدار جابجایی به دو روش با آن برخورد می شود . اگرمقدار جا بجایی ها کوچک باشد به عنوان یک میرایی داخلی لخت(viscous damping) و اگر مقدار جا به جایی بزرگ باشد به عنوان یک میرایی هیسترزیس(hysteresis damping) در نظر گرفته می شود .
برای یافتن پاسخ سیستم به تحریک هارمونیک تحت اصطکاک خشک، معادله حرکت و شرایط اولیه آن در هر سیکل حرکت تغییر می کند؛ بنابراین حل مستقیم معادله حرکت دشوار بوده و محاسباتی طولانی را می طبد.در ارتعاشات مقدماتی با فرض جابجایی های کوچک (small displacement) غالبا اصطکاک خشک با میرایی ویسکوز تقریب زده می شود.
در تحقیق پیش رو بررسی می شود که این تقریب تا چه اندازه کارآمد بوده و بر واقعیت منطبق است.
در این ارائه به مفهموم درخت تصمیم در داده کاوی پرداخته شده و به مفاهیم جدید در این رابطه گردآوری شده است .
In this presentation, the decision tree has been introduced and some new concepts have been gathered in this topic.
my email address for question is :
kh.asaditavakkol@gmail.com
انواع شاخص های کلیدی عملکرد در 6 بعد مالی، مشتری، بازاریابی،فرآیند، کارکنان و مسولیتهای اجتماعی
و بررسی روابط این شاخص ها با اهداف استراتژیک کارت امتیازی متوازن
This file introduces the principle of Kanban and pull system. In the rest of the file, we concentrate on Kanban and introduce the types of Kanban, six rules for an effective kanban system, the number of Kanban card and kanban circulation.
6. خطی ترکیب(linear combination)
میباش خطی ،ترکیب اساسی های مولفه تحلیل و تجزیه مبانی از یکید.
6
11 1
22 2
, ,
i
i
i
ipP P
aX Y
aX Y
X a Y
aX Y
/
1 1 11 1 12 2 1
/
2 2 21 1 22 2 2
/
1 2 2 2
... p P
P P
p p p p pp P
y a X a X a X a X
y a X a X a X a X
y a X a X a X a X
متغیره چند های شاخص معرفی
8. اساسی های مولفه واریانس ی محاسبه
داریم متغیر دو تنها کنیم می فرض(n=2)
1 11 1 12 2 1 11 1 12 2 11 1 12 2( ) ( )y a X a X E y E a X a X a a
1
2
11 12
21 22
2
1 11 1 12 2 11 1 11 1 12 2 12 2
2 2 2 2
11 1 1 12 2 2 11 12 1 1 2 2
2 2
1 12 2 12 1 211 11
2 2
11 12 22 12 1211 11
var( ) var( ) [( ) ( )]
[( ( ) ( ) 2 ( )( )]
var( ) var( ) 2 cov( , )
2 ( )
y a X a X E a X a a X a
E a X a X a a X X
a X a X a a X X
a a a a
2
var( ) (( ) )xx E x
Show picture
9.
2 2
1 11 12 22 12 1211 11
11 21 11 2 2
11 12 11 12 22 12 1211 11
12 22 21
var( ) 2 ( )
2 ( )
y a a a a
a
a a a a a a
a
1 1 1var( )y a a
اساسی ی مولفه اولین واریانس باید ،اساسی های مولفه اهداف اساس بر(y1)حداکثر
شود.
مشکل:بردار طول به بستگی امر اینa1دارد.
10. :1a.
(1y)/
1a X
/
1var( )a X/
1 1 1a a .
12 2 /
1 2 1 1 2 2 1 2
2
x
x
l x x x x x x x x x x
x
/
1 1 1a a 1a.
.
(2y)/
2a X
/
2var( )a X/
2 2 1a a / /
1 2cov( , ) 0a X a X .
PCA(.
/ /
1 2 1 2cov( , ) cov( , ) 0a X a X Y Y
.)
.
10
متغیره چند های شاخص معرفی
12. ویژه مقادیر و ها بردار بر گذری
*n nAnn.
*p p
:
( , )
1,2,...,
i ie
i p
1
2
i
i
i
ip
e
e
e
e
:
/
1i ie e .
12
متغیره چند های شاخص معرفی
13. (:(singular value decomposition
:
/
* * * *m k m m m k k kA U S V
UV.S( , ) ii i
.
*m mU
/
* *m k k mA A
11 21 1
12 22 2
*
1 2
m
m
m m
m m mm
u u u
u u u
U
u u u
13
متغیره چند های شاخص معرفی
14. *k kV
/
* *k m m kA A
S:
1
2
*
0 0
0 0
0 0 0
m kS
11 21 1
12 22 2
*
1 2
k
k
k k
k k kk
v v v
v v v
V
v v v
14
متغیره چند های شاخص معرفی
29. تکمیلی نکات
الگوریتم درPCAزیر باپارامترهای نرمال توزیع دارای ها داده مجموعه میکنیم فرض
میباشد.
است شده توزیع زیر مختصات با شکل بیضی صورت به ها داده مجموعه چگالی.
متغییره تک برای
متغییره چند برای
29
11 12
( , )
( ) var( )
X
i
X
trace pp x
2
2 1
( )( ) ( )X
X X X
X
x
x x
/ 1 2
( ) ( )X XX X C
متغیره چند های شاخص معرفی
30. تکمیلی نکات
می بدست اولیه محورهای دوران از اساسی های مولفه نظرهندسی از
ایند.
باال دستگاه درXiو اصلی مختصات سیستم در بردار ،Yiسیستم در بردار ،
باشدمی یافته دوران.محورهای و اصلی محورهای بین جهت کسینوس
با را یافته دورانlijدهندمی نشان.اندیسiو جدید سیستم به مربوط
اندیسjقدیم سیستم به مربوطاست.
30
,Y RX R rotationmatrix
1 11 1 12 2 13 3
2 21 1 22 2 23 3
3 31 1 32 2 33 3
Y l X l X l X
Y l X l X l X
Y l X l X l X
متغیره چند های شاخص معرفی