The white noise analysis, initiated by Hida [3] in 1975, has been developed to an infinite dimensional distribution theory on Gaussian space $(E^*, \mu)$ as an infinite dimensional analogue of Schwartz distribution theory on Euclidean space with Legesgue measure. The mathematical framework of white noise analysis is the Gel'fand triple $(E) \subset (L^2) \subset (E)^*$ over $(E^*, \mu)$ where $\mu$ is the standard Gaussian measure associated with a Gel'fand triple $E \subset H \subset E^*$.
The transition from one stable steady state branch to another stable steady state branch in a simple metabolic system with positive feedback is discussed with the aid of the bimodal Gaussian probability distribution method. Fluctuations lead to transitions from one stable steady state branch to the other, so that the bimodal Gaussian evolves to a new distribution. We also obtain the fractional occupancies in the two stable steady states in terms of a parameter characterizing conditions of the system.
비간섭성 LED 광원으로 부터의 빛이 다중모우드 광섬유를 약 10km이상 지났을 때 광의 입사조건에 무관하게 정상상태(Steady-state) 에 이르며, 정상상태의 광섬유 출사단의 near-field 광 파워 분포가 가우시안(Gaussian) 함수 형태임을 알 수 있었다. 이 가우시안 함수형태의 정상상태에서 측정된 광섬유의 손실은 매우 안정된 측정치를 나타내었다. 한편 가간섭성 LD광원을 사용할 경우 10km까지 near-field광 파워 분포에서 스페클(Speckle) 현상을 볼 수 있었고, LD의 간섭성과 발광 모우드 형태의 불균일로 인하여 20km 이상까지 LED에서와 같은 정상상태에 이르지 않고 있었으나 이 상태에서 측정된 광섬유의 손실치는 비교적 안정하였다.
In this paper, we give the definitions of the q-Haar and q-Gabor wavelet. Instead of using the conventional Gaussian distribution as a kernel of the Gabor wavelet, if the q-normal distribution is used, we can get the q-Gabor wavelet as a possible generalization of the Gabor wavelet. The q-normal distribution, which is given by the author, is one of the generalized Gaussian distribution. On the other hand, if two sets of the q-normal distribution are connected anti-symmetrically, we can get the q-Haar wavelet as a possible generalization of the Haiw wavelet. We give experiments on the q-eabor and q-Haar wavelet and discuss about the q-Gabor and q-Haar wavelet.
Acoustic feedback between microphone and receiver can be effectively cancelled adaptive feedback cancellation algorithm. Although many speech sounds have non-Gaussian distribution, most algorithms were tested with speech like sounds whose distribution were Guassian type. In this paper, we proposed an adaptive feedback cancellation algorithm based on independent component analysis (ICA) for digital hearing aid. The algorithm was tested with not only Gaussian distribution but also Laplacian distribution. We verified that the proposed algorithm has better acoustic feedback cancelling performance than conventional normalized root mean square (NLMS) algorithm, especially speech like sounds with Laplacian distribution.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권1호
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pp.187-196
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2002
Testing for normality has always been a center of practical and theoretical interest in statistical research. In this paper a test statistic for bivariate normality is proposed. The underlying idea is to investigate all the possible linear combinations that reduce to the standard normal distribution under the null hypothesis and compare the order statistics of them with the theoretical normal quantiles. The suggested statistic is invariant with respect to nonsingular matrix multiplication and vector addition. We show that the limit distribution of an approximation to the suggested statistic is represented as the supremum over an index set of the integral of a suitable Gaussian Process. We also simulate the null distribution of the statistic and give some critical values of the distribution and power results.
Otsu의 임계값 결정법, Huang와 Wang의 임계값 결정법 등을 포함한 그레이 레벨 히스토그램에 기반한 임계값 결정법은 영상처리 분야에서 널리 사용되어져 왔다. 이들 기법들은 그 효용성이 뛰어남에도 불구하고 하나의 임계값이 아닌 다중 임계값을 추출하는 경우 많은 연산 시간이 소요되는 단점을 가지고 있다. 즉, 임계값의 개수가 늘어남에 따라 연산 복잡도 역시 기하급수적으로 증가하게 된다 본 논문에서는 가우시안 함수를 이용하여 그레이 레벨간의 상관관계를 측정하고, 가우시안 분포함수와 그레이 레벨의 히스토그램을 결합한 가우시안형 유한 혼합 분포를 이용하여 연산 복잡도가 단순하며 효용성 있는 임계값 결정법을 제안한다. 다수의 영상에 제안한 기법을 적용한 모의실험을 통하여 효용성을 확인하고, Otsu의 임계값 결정법과 제안한 기법의 연산 복잡도 비교를 통해서 제안한 임계값 결정법의 효율성을 보인다.
천재수학자 가우스와 통신 공학자 샤논은 창의적인 아이디어 모티베이션(motivation)을 어디에서 가져왔을까. 정답은 동전 한 잎이다. 가우스는 1부터 100까지 합을 구하는 문제에서 창의적인 아이디어를 찾았다. 이것은 동전 한 잎을 던졌을 때 나올 확률 값 분포 곡선과 같다. 샤논은 가우스 확률 분포를 확장하여 엔트로피(Entropy)를 정의했는데, Source 심볼과 그 역수(Reciprocal) 대수를 취하여 가중평균을 구했다. 가우스와 샤논은 똑같이 <동전 한 잎>에서 만났다. 본고에서는 이점에 착안, 가우스 분포와 샤논 엔트로피를 쉽게 증명한다. 그 응용예로 제주 정낭 채널 용량과 천이확률을 구했는데, 동등한 천이확률이 1/2 일때 샤논 채널 용량은 1이됨을 밝혔다.
우리나라 전체 재해 60%이상인 태풍과 같은 바람재난으로부터 구조물이나 외장재가 안전과 사용성 측면에서 설계되려면 내풍설계과정에서 기본풍속, 설계속도압, 풍하중 등 많은 파라미터들이 요구된다. 본 논문에서는 최근 2003년부터 2012년까지의 10년 동안 년최대풍속이 발생한 날의 풍속으로부터 확률과정과 확률분포, 통계적 성질 등을 알아보기 위하여 8개의 대표지점을 여수, 인천, 서울, 청주, 원주, 대구, 속초, 울릉도로 선정했다. 선정된 각 지점에 대한 최근 10년 동안의 풍속자료는 기상청으로부터 획득했다. 각 지점의 획득한 풍속자료는 우리나라를 직접 통과하면서 영향을 미친 태풍과 통과는 안했지만 간접 영향을 미친 태풍, 년최대순간풍속과 년최대평균퐁속이 같은 날 등을 고려 90개의 앙상블 중 선별된 33개의 모집단에 대한 풍속자료의 확률과정 및 확률분포의 특성을 비교 검토하였다.
잡음 제거는 영상 처리의 선행 과정에서 필수적으로 이루어지며, 잡음의 종류와 영상의 환경에 따라 다양한 기법들이 연구되고 있다. 그러나 기존 AWGN(additive white gaussian noise) 제거 기법들은 고주파 성분이 많은 영상에 대해 블러링 현상을 일으키며 다소 부족한 성능을 보인다. 따라서 본 논문에서는 영상의 AWGN 제거 과정에서 블러링 현상을 최소화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 마스크 내부 화소 특성에 따라 고주파 성분필터와 저주파 성분 필터를 설정하며, 기준치에 입력 영상을 가감하여 각 필터의 출력을 계산한다. 최종 출력은 두 필터의 출력에 표준편차와 가우시안 분포를 통해 계산된 가중치를 적용한 것을 합산하여 구한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 AWGN 제거 성능이 우수하였으며, 시뮬레이션을 통해 이를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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