본 연구에서는 감성 평가 시스템 가장 적합한 파라미터를 찾기 위하여 3가지 뇌파 파라미터를 이용하여 감정 분류 실험을 하였다. 뇌파 파라미터는 선형예측기계수(linear predictor coefficients)와 FFT 스펙트럼 및 AR 스펙트럼의 밴드별 상호상관계수(cross-correlation coefficients)를 이용하였으며, 감정은 relaxation, joy, sadness, irritation으로 설정하였다. 뇌파 데이터는 대학의 연극동아리 학생 4명을 대상으로 수집하였으며, 전극 위치는 Fp1, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파 데이터는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망(neural network)에 입력하여 감정 분류를 하였다. 감정 분류실험 결과 선형예측기계수를 이용하는 것이 다른 2가지 보다 좋은 성능을 나타내었다.
We consider a more general linear regression super-population model than the one of Chaudhuri and Stronger(1992) . We can find the same type of the best linear unbiased(BLU) predictor as that of Chaudhuri and Stenger and see that the optimal design is again a purposive one which prescribes choosing one of the samples of size n which has $\chi$ closest to $\bar{X}$.
A technique that uses linear prediction to achieve noise reduction in a voice signal which has been mixed with an ambient noise (Signal to Noise (S-N) ratio = about 0dB) is proposed. This noise reduction method which is based on the linear prediction estimates the voice spectrum while ignoring the spectrum of the noise. The performance of the noise reduction method is first examined using the transversal linear predictor filter. However, with this method there is deterioration in the tone quality of the predicted voice due to the low level of the S-N ratio. An additional processing circuit is then proposed so as to adjust the noise reduction circuit with an aim of improving the problem of tone deterioration. Next, we consider a practical application where the effects of round on errors arising from fixed-point computation has to be minimized. This minimization is achieved by using the lattice predictor filter which in comparison to the transversal type, is Down to be less sensitive to the round-off error associated with finite word length operations. Finally, we consider a practical application where noise reduction is necessary. In this noise reduction method, both the voice spectrum and the actual noise spectrum are estimated. Noise reduction is achieved by using the linear predictor filter which includes the control of the predictor filter coefficient’s update.
DPCM의 선형예측기를 비감광성 원소(dummy pixel)를 가지고 있는 선형 감광성 전하결합소자(CCD)를 광전자 시스템으로 구현하는 방법을 제시하였다. 종래의 시스템과 마찬가지로 이 시스템은 입력광원, 공간여파기(마스크), 선형감광성 CCD의 3부분으로 구성되었다. 비감광성 원소에 의한 시간지연을 고려하여 종래의 마스크를 변형하여 각 예측계수를 하나 이상의 마스크 원소에 분산시킨, 새로운 방식의 분산형 마스크를 제시하고 이 마스크를 사용할 때의 특성을 이론적으로 분석하였으며 실험으로 확인하였다.
Ryu, Hye Min;Woo, Min Ah;Lee, Kyungjin;Yoo, Jae Keun
Communications for Statistical Applications and Methods
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제20권2호
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pp.147-155
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2013
To determine whether each coefficient is equal to zero or not, usual $t$-tests are a popular choice (among others) in linear regression to practitioners because all statistical packages provide the statistics and their corresponding $p$-values. Under smaller samples (especially with non-normal errors) the tests often fail to correctly detect statistical significance. We propose a permutation approach by adopting a sufficient dimension reduction methodology to overcome this deficit. Numerical studies confirm that the proposed method has potential advantages over the t-tests. In addition, data analysis is also presented.
래티스 공식에 기초를 두어 선형 예측을 위한 새로운 알고리즘을 구하였다. 알고리즘의 출력은 all-po1e모델의 안정도를 보장하는 반사계수이다. 매 예측 단계에서 예측 오차의 공분산(cova.iance)을 순환적으로 계산하는 방정식이 유도되었고 이 식을 계산하는 과정에서 예측 계수에 관계없이 반사 계사를 추정하도록 하였다. 공분산 래티스(covariance-lattice)방법과 비교하였을 때 새로운 알고리즘은 계산의 량을 약 반으로 줄였으며 예측 차수가 높은 경우에 보다 효률적이 된다는 것을 설명하였다.
This study was conducted to design an cone penetrometer type impedance sensor that can measure soil water content in realtime. The best width between electrical probe was determined by 5 mm. For optimization about realtime application device, linear regression analysis was applied between soil water content and impedance signal. It was concluded that proper combination of excitation frequency, impedance parameter, and model would provide acceptible performance of a soil waler content sensoe. Best model was obatained at a 36.5 MHz with |Z| as a predictor variable, with a coefficient of determination of 0.96 (RMSE=1.35, RPD=4.98).
Crown ratio is the ratio of live crown length to tree height. It is often used as an important predictor variable for tree growth equation. It indicates tree vigor and is a useful parameter in forest health assessment. The objective of the study was to develop crown ratio prediction models for Tectona grandis. Based on the data set from the temporary sample plots, several non linear equations including logistics, Chapman Richard and exponential functions were tested. These functions were evaluated in terms of coefficient of determination ($R^2$) and standard error of the estimate (SEE). The significance of the estimated parameters was also verified. Plot of residuals against estimated crown ratios were observed. Although the logistic model had the highest $R^2$ and the least SEE, Chapman-Richard and Exponential functions were observed to be more consistent in their predictive ability; and were therefore recommended for predicting crown ratio in the stand.
In this paper, the starting point of affricate is detected from the first predictor coefficient of a 12-pole linear predictive coding (LPC) analysis and phonemic segmentation is done through measuring short time energy and zero crossing rate. By this segmentation method, the duration of an aspirate can be mearsured in order to detect an aspirate or not.
Purpose: This is a descriptive correlation study purposed to provide basic data for comprehensive nursing care by analyzing the relationship between the burden and the quality of life of family caregivers of cancer patients treated with chemotherapy. Methods: As for the subjects of this study, 66 family caregivers who take care of cancer patients hospitalized and treated with chemotherapy participated in the research. The tool of this study was a structured questionnaire including questions concerning burden(19 items) and the quality of life(33 items). Collected data were analyzed using SPSS PC+ program through descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient, and stepwise multiple linear regression. Results: 1) The mean score of burden was 2.6383. The mean score of quality of life was 3.3034. These score show that family caregivers perceive a moderate level of burden and the quality of life. 2) Family caregivers' burden was significantly related to symptoms in the cancer patient (r= 0.3501, P=0.0042) and family caregivers(r= 0.5340, P=0.0001). Family caregivers' quality of life was significantly related to symptoms in the cancer patient(r= -0.3528, P=0.0039) and family caregivers(r= -0.5472, P=0.0001). According to the result of examining' the relationship between burden and the quality of life, there was a statistically negative correlation(r= -0.6326, P=0.0001). 3) 'Family income after the onset of the patient' was the most important predictor of the burden of family caregivers($R^2$=0.158). 'Usual relationship with the patient' was the most important predictor of the quality of life of family caregivers($R^2$=0.138). Conclusions: The results presented above indicate that we must consider burden of family caregivers and symptoms experienced by them in order to improve the quality of life of family caregivers of cancer patients treated with chemotherapy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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