본 논문은 평균회귀 2요인 사망률 모형에 코호트 효과를 반영한 개선된 확률론적 사망률 모형을 제시한다. 한국 남자의 사망률 자료를 바탕으로 가중평균최소제곱법과 메트로폴리스 알고리듬을 이용하여 사망률 모형을 추정한 결과 코호트 효과를 반영하는 것이 모형 적합도를 향상시킴을 발견하였다. 국민연금공단과 같은 연금사업자가 자신의 장수위험을 금융시장에 순차적으로 전가하는 수단으로서 옵션방식 이자지급 장수채권의 활용을 제안하고 발행채권의 가격 산출방법을 제시하는 것이 본 논문이 기여하는 점이다. 특히 생존지수에 의해 이자지급 현금흐름이 결정되는 장수채권 가격산출을 위하여 코호트 효과가 매우 중요한 요소임을 강조하였다.
적응 빔형성기에 대한 기존의 연구들은 간섭신호가 비교적 정상상태인 것을 가정하여 시간-평균을 취하거나 비교적 간단한 최소자승법 (Least Mean Squares)등을 이용하여 구현하고 있으나, 비정상 (Non-stationary) 상태의 간섭잡음의 제거 성능은 상대적으로 떨어진다. 따라서 본 논문에서는, 이러한 비정상 간섭 신호의 제거를 위해 MAFF-RLS 알고리즘을 도출하고, 이를 수정, 적용한 광대역 GSC의 구조를 제안하였다. 그리고 이를 시뮬레이션을 통하여 검증한 결과, 기존의 SMI, RLS 방법을 이용한 빔형성기보다 성능이 우수함을 확인하였다.
적응 빔포밍(beam-forming)기법은 디지털보청기 시스템에서 노이즈를 제거하기 위한 적절한 방식이다. 적응 빔포밍 기법은 디지털 신호처리프로세서의 발전과 더불어 최근에 주목을 받고 있는 방식으로 신호처리 과정에서 일반적으로 LMS(Least Mean Square)알고리즘을 사용하여 웨이트 벡터를 업데이트 시킨다. 본 논문에서는 신호의 환경에 따라 적응상수가 변화하는 가변스텝사이즈 알고리즘을 적용한 고속 웨이블렛 기반 적응알고리즘를 제안한다. 제안한 알고리즘을 적응 빔포머 방식인 디지털보청기 시스템에 적용하여 기존 시간영역 알고리즘과 그 특성을 비교하여 그 결과 제안한 알고리즘이 디지털보청기 시스템에 적합함을 입증한다. 그리고 제안한 알고리즘은 계산량에서도 시스템의 환경변화에도 안정하게 수렴한다는 장점이 있는 것을 보인다.
In this paper, we present a regularized mixed norm multichannel image restoration algorithm. The problem of multichannel restoration using both within- and between- channel deterministic information is considered. For each channel a functional which combines the least mean squares (LMS), the least mean fourth(LMF), and a smoothing functional is proposed, We introduce a mixed norm parameter that controls the relative contribution between the LMS and the LMF, and a regularization parameter that defines the degree of smoothness of the solution, both updated at each iteration according to the noise characteristics of each channel. The novelty of the proposed algorithm is that no knowledge of the noise distribution for each channel is required, and the parameters mentioned above are adjusted based on the partially restored image.
An adaptive filter for noise cancellation of ECG Is proposed. An adaptive noise canceller using the least mean squares algorithm Is used to reduce unwanted noise. An adaptive filter for nolse cancella lion minimizes the mean-square error between a primary input and a reference input. A primary input is the noisy ECG, and a reference input is a noise that Is correlated in some way with the noise in the primary input or a signal that is correlated only with ECG in the primary input.
We extend the sue of the method of least square to develop a recursive algorithm for the design of adaptive transversal filters such that, given the least-square estimate of this vector of the filter at iteration n-1, we may compute the updated estimate of this vector at iteration a upon the arrival of new data. We begin the development of the RLS algorithm by reviewing some basic relations that pertain to the method of least squares. Then, by exploiting a relation in matrix algebra known as the matrix inversion lemma, we develop the RLS algorithm. An important feature of the RLS algorithm is that it utilizes information contained in the input data, extending back to the instant of time when the algorithm is initiated. In this paper, we propose new tap weight updated RLS algorithm in adaptive transversal filter with data-recycling buffer structure. We prove that convergence speed of learning curve of RLS algorithm with data-recycling buffer is faster than it of exiting RL algorithm to mean square error versus iteration number. Also the resulting rate of convergence is typically an order of magnitude faster than the simple LMS algorithm. We show that the number of desired sample is portion to increase to converge the specified value from the three dimension simulation result of mean square error according to the degree of channel amplitude distortion and data-recycle buffer number. This improvement of convergence character in performance, is achieved at the (B+1)times of convergence speed of mean square error increase in data recycle buffer number with new proposed RLS algorithm.
본 연구에서, 우리는 상호신호 간 간섭 및 부가적인 백색 가우시안 잡음이 존재하는 디지털 펄스폭 변조 시퀀스에 대하여 추정하는 적응 최우 추정 채널로써 회귀 최소 자승 알고리듬을 유도였으며 회귀 최소 자승 알고리듬은 기존의 최소자승 알고리듬보다 수렴특성이 더 좋음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 Bussgang 계열의 복소수형 LMF-Sato 및 LMSF-Sato 블라인드 등화 알고리즘을 유도한 후, 이들 알고리즘에 대한 수렴속도, 정상상태에서의 수렴특성 및 안정성을 기종의 LMS-Sato 및 LMSF-Sato 알고리즘이 LMS-Sato 알고리즘에 비해 더 나은 수렴 특성을 보여 주었다. 그러나 계수벡터의 초기 추정오차가 큰 경우 LMF-Sato 알고리즘에 비해 더 나은 수렴 특성을 보여 주었다. 그러나 계수벡터의 초기 추저오차가 큰 경우 LMF-Sato 알고리즘은 안정성이 떨어지는 특성을 보여준 반면, LMSF-Sato 알고리즘은 좋은 수렴 특성과 견실성을 고루 갖추고 있음을 보여 주었다.
개인용 컴퓨터의 보급이 급격히 늘어남에 따라 자료의 통계분석에 개인용 컴퓨터가 많이 이용되고 있다. 컴퓨터의 하드웨어가 하루가 다르게 발전하고 있음으로 웬만큼 많은 양의 자료를 분석하는 데에는 컴퓨터의 기억용량이나 처리속도등이 문제되지는 않는다. 자료가 축차적(sequentially)으로 주어질 때 어떤 통계량을 계산하기 위하여 매번 전체 자료를 다시 읽어야 한다면 이는 번거로운 작업이 될 것이며 기억용량의 낭비임에 틀림없다. 이러한 문제점을 S/W 적인 입장에서 해결하고자 하는 노력이 바로 갱신 알고리즘(Updating Algorithm)이다. 이 연구에서는 몇가지 통계량에 대한 갱신 알고리즘들을 알아보고 그들의 특성을 밝힘으로써 소형 및 개인용 컴퓨터를 이용하여서도 많은 양의 자료분석이 가능하도록 하고자 한다.
In this paper, an efficient time domain equalization algorithm for discrete wavelet multitone(DWMT) data transmission is developed. In this algorithm, the time domain equalizer(TEQ) consists of two stages, i.e., the channel impulse response shortening equalizer(TEQ-S) in the first stage and the channel frequency flattening equalizer(TEQ-F) in the second stage. TEQ-S reduces the length of transmission channel impulse response to decrease intersymbol interference(ISI) followed by TEQ-F that enhances the channel frequency response characteristics to the level of an ideal channel, hence diminishes the bit error rate. TEQ-S is implemented using the least-squares(LS) method, while TEQ-F is designed by using the least mean-square(LMS) algorithm. Since DWMT system also requires of the frequency domain equalizer in order to further reduce ICI and ISI the hardware complexity is an another concern. However, by adopting an well designed and trained TEQ, the hardware complexity of the whole DWMT system can be greatly reduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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