In this paper, we attempted to analyze the contraction patterns of elbow flexor muscle during isometric, concentric and eccentric contraction. The analysis parameters are consisted of Sequency domain parameters (mean frequency, median frequency, skewness, kurtosis) and time domain parameters (zero crossing, positive maxima, integrated EMG). As a results, the analysis parameters have specific trends for muscles, muscle contraction patterns, muscle contraction angles. Especially, at the time domain analysis, IEMG is a dominant parameter for analysis of activation patterns, and the skewness, kurtosis are useful parameters for functional recognition.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권5호
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pp.685-696
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2012
These days the interest of quality leads to the necessity of control charts for monitoring the process in various fields of practical applications. The $\overline{X}$ chart is one of the most widely used tools for quality control that also performs well under the normality of quality characteristics. However, quality characteristics tend to have nonnormal properties in real applications. Numerous recent studies have tried to find and explore the performance of $\overline{X}$ chart due to non-normality; however previous studies numerically examined the effects of non-normality and did not provide any theoretical justification. Moreover, numerical studies are restricted to specific type of distributions such as Burr or gamma distribution that are known to be flexible but can hardly replace other general distributions. In this paper, we approximate the false alarm rate(FAR) of the $\overline{X}$ chart using the Edgeworth expansion up to 1/n-order with the fourth cumulant. This allows us to examine the theoretical effects of nonnormality, as measured by the skewness and kurtosis, on $\overline{X}$ chart. In addition, we investigate the effect of skewness and kurtosis on $\overline{X}$ chart in numerical studies. We use a skewed-normal distribution with a skew parameter to comprehensively investigate the effect of skewness.
This paper presents a study on the performance of the higher-order moments for speech/music classification. For a successful speech/music classifier, extracting features that allow direct access to the relevant speech or music specific information is crucial. In addition to the conventional variance-based features, we utilize the higher-order moments of features, such as skewness and kurtosis. Moreover, we investigate the subband decomposition parameters in extracting features, which improves classification accuracy. Experiments on two speech/music datasets, which are publicly available, were performed and show that the higher-order moment features can improve classification accuracy when combined with the conventional variance-based features.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제11권1호
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pp.42-47
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2010
Polymer insulating materials such as cross linked polyethylene (XLPE) are employed in electric cables used for extra high voltage. These materials can degrade due to chemical, mechanical and electric stress, possibly caused by voids, the presence of extrinsic materials and protrusions. Therefore, this study measured discharge patterns, discharge phase angle, quantity and occurrence frequency as well as changes in XLPE under different temperatures and applied voltages. To quantitatively analyze the irregular partial discharge patterns measured, the discharge patterns were examined using a statistical program. A three layer sample was fabricated, wherein the upper and lower layers were composed of non-void XLPE, while the middle layer was composed of an air void and copper particles. After heating to room temperature and $50^{\circ}C$ and $80^{\circ}C$ in silicone oil, partial discharge characteristics were studied by increasing the voltage from the inception voltage to the breakdown voltage. Partial discharge statistical analysis showed that when the K-means clustering was carried out at 9 kV to determine the void discharge characteristics, the amount discharged at low temperatures was small but when the temperature was increased to $80^{\circ}C$, the discharge amount increased to be 5.7 times more than that at room temperature because electric charge injection became easier. An analysis of the kurtosis and the skewness confirmed that positive and negative polarity had counterclockwise and clockwise clustering distribution, respectively. When 5 kV was applied to copper particles, the K-means was conducted as the temperature changed from $50^{\circ}C$ to $80^{\circ}C$. The amount of charge at a positive polarity increased 20.3% and the amount of charge at a negative polarity increased 54.9%. The clustering distribution of a positive polarity and negative polarity showed a straight line in the kurtosis and skewness analyses.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권2호
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pp.219-229
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2010
자산을 운용할 때 다양한 위험요인의 증가로 인해 위험관리에 대한 많은 연구가 진행되어왔으며, 통합적인 위험관리기법의 필요성이 대두됨에 따라 개발된 많은 방법 중의 하나가 리스크값이다. 현재까지 연구된 많은 리스크값의 추정과정에서 중요한 과제는 수익률분포의 비대칭성 및 두꺼운 꼬리와 같은 비정규성과 관련된 문제들을 해결하는 것이다. 대부분의 수익률 분포는 첨도가 매우 큰 양수값을 가지며 약한 음수값의 왜도를 갖는다. 본 연구에서는 실제 금융자산 수익률분포에 여러 종류의 대체분포들을 이용하여 실제의 수익률 분포에 적합한 분포를 선정하여 리스크값를 추정한다. 정규분포를 포함한 대체분포들을 이용하여 추정한 리스크값들이 실제 분포로부터 추정한 리스크값에 얼마나 일치하는지를 비교 연구한다. 다양한 대체분포 중에서 실제 분포에 정규혼합분포가 가장 적합하였으며, 이 정규혼합분포를 이용하여 추정한 리스크값과 다른 대체분포를 이용하여 구한 리스크값보다 정확함을 실증 자료를 통해 보였다.
본 논문에서는 화자 인식의 성능을 개선하기 위해서 glottal flow로부터 source mel-frequency cepstral coefficient (SMFCC), 왜도, 첨도를 추출하여 활용하였다. 일반적으로 glottal flow의 고주파 대역은 응답의 크기가 평탄하므로 미리 정한 차단주파수 미만에 대해서만 SMFCC를 추출한다. 추출된 SMFCC, 왜도, 첨도는 종래의 특징 파라미터와 결합된 후 종래의 화자인식 시스템과 동등한 조건에서의 성능 비교를 위하여 principal component analysis (PCA) 및 linear discriminiat analysis (LDA)를 통한 차원축소가 행해진다. 대용량의 화자인식 실험결과를 통해서 제안된 인식 시스템이 종래의 화자인식 시스템 보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인할 수 있었으며, 특히 가우시안 혼합이 낮을 때 더 높은 성능향상을 나타내었다.
국내 주식시장은 1997년 9월 외환위기 이후 커다란 변화를 겪게 되었다. 외환위기 이후 국내 금융시장이 개방되면서 해외자본이 주식시장과 채권시장, 외환시장으로 들어왔다 나가기를 반복하고 있다. 국내 주식시장은 외환위기 이전에는 대부분 국내 자본에 의해 영향을 받아왔다. 그러나 외환위기 이후에는 해외자본에 의해 절대적인 영향을 받아오고 있다. 본 연구의 목적은 두 구간의 동향을 살펴보고 외환위기 이후 종합주가지수의 변동성에 어떠한 변화가 나타나고 있는지 분석하는데 있다. 이를 위해 본 연구는 두 구간의 차이를 살펴보고자 일간과 주간, 월간의 정규분포와 첨도, 왜도를 구하여 두 구간의 변동성과 기울임 현상을 분석하고자 한다. 이를 바탕으로 향후 국내 주식시장의 움직임도 예측하고자 한다. 분석 결과 외환위기 이후 등락폭은 감소하였으나 중장기적으로 종합주가지수의 방향성은 상대적으로 뚜렷하게 나타나고 있다. 이를 근거로 향후 국내시장은 방향성을 보면서 중장기적인 투자가 바람직해 보인다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제24권4호
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pp.405-413
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2000
This paper present study on the application of sound pressure and vibration signals to detect the presence of defects in a rolling element bearing using a statistical analysis method. The well established statistical parameters such as the crest factor and the distribution of moments including kurtosis and skew are utilized in this study. In addition, other statistical parameters derived from the beta distribution function are also used. A comparison study on the performance of the different types of parameter used is also performed. The statistical analysis is used because of its simplicity and quick computation. Under ideal conditions, the statistical method can be used to identify the different types of defect present in the bearing. In addition, the results also reveal that there is no significant advantages in using the beta function parameters when compared to using kurtosis and the crest factor for detecting and identifying defects in rolling element bearings from both sound and vibration signals.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권4호
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pp.803-811
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2010
This study analyzes the characteristics of preference ratings by dividing estimated values into four groups according to rank correlation coefficient after obtaining preference estimated value to user's ratings by using collaborative filtering algorithm. It is known that the value of standard error of skewness and standard error of kurtosis lower in the group of higher rank correlation coefficient This explains that the preference of higher rank correlation coefficient has lower extreme values and the differences of preference rating values. In addition, top n recommendation lists are made after obtaining rank fitting by using the result ranks of prediction value and the ranks of real rated values, and this top n is applied to the four groups. The value of top n recommendation is calculated higher in the group of higher rank correlation coefficient, and the recommendation accuracy in the group of higher rank correlation coefficient is higher than that in the group of lower rank correlation coefficient Thus, when using standard error of skewness and standard error of kurtosis in recommender system, rank correlation coefficient can be higher, and so the accuracy of recommendation prediction can be increased.
The fractal method has recently been applied to a model for determining soil grain size distribution. The objective of this study is to review the applicability of the fractal method for a analysis of submarine sedimentary environments by comparing fractal constants with grain size statistical analysis for the soil samples of Pohang (PH) and Namhae (NH). The y-interception of log (grain size)-log (passing) equation was also used because grain size distribution couldn't be expressed with fractal dimension only. The result of comparison between fractal constants (dimension, y-interception) and grain size statistical indices, the fractal dimension was directly proportional to the mean and the sorting. And the y-interception showed high correlation with the mean. The fractal dimension and y-interception didn't show significant correlation with the skewness and the kurtosis. Thus regression equations between fractal constants and two statistical indices (mean, sorting) were derived. All classifications of the mean and the sorting could be determined using the regression equation based on the fractal dimension and y-interception. Therefore, fractal constants could be used as an alternative index representing the sedimentary environments instead of the mean and sorting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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