Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.2
s.308
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pp.87-92
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2006
In array signal processing, high order statistics can be used to estimate parameters from signal of sums of complex exponential. This paper presents a high order Matrix Pencil method(MPM) using the fourth order cumulant. Since the fourth order cumulant can suppress the Gaussian noise, the response of MPM has better noise immunity than the conventional approaches. We successfully formulate the high order MPM with all the benefits of MPM along with higher accuracy. In the numerical simulations we demonstrated that the proposed method with forth order cumulant has better resolution to find degree of arrival(DOA) in the presence of the Gaussian noise.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.7
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pp.922-934
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1993
In this paper, statistical properties of the spatiotemporal center weighted median(CWM) filter for image sequences are investigated. It is statistically shown that the CWM filter preserves image structures under motion at the expense of noise suppression. To improve the CWM filter, a filter which can be effectively used in image sequence processing, the adaptive directional center weighted median filter (ADCWM), is proposed. This filter utilizes a multistage filtering structure based on adaptive symmetric order statistic(ASOS) operators which produce a pall of order statistics symmetric about the median. The ASOS's are selected by using adaptive parameters adjusted by local image statistics. It is shown experimentally that the proposed filter can preserve image structures while attenuating noise without the use of motion estimation.
This study investigated adolescents' shopping orientation and price perception according to socio statistics and their experience of internet shopping mall. We distributed the questionnaire to 411 high school students in near Seoul. In the order of high shopping orientation, they showed 'compare products', 'enjoy as leisure', 'shop loyalty', 'discount shopping', and 'brand shopping' orientation. In the order of high price perception, they showed 'economic', 'value', 'brand-quality', and 'price knowledge'. The higher in 'shop loyalty', 'enjoy as leisure' in the shopping orientation, the higher in the price concept of 'price knowledge'. Adolescents who have experience to shopping through internet shopping mall, have the higher enjoy as leisure, shop loyalty, compare products' in shopping orientation, and the higher 'economic, price knowledge' in price perception than those who have not. Socio-statistics parameters are found to affect adolescents' shopping orientation and price perception. Adolescents had average scores in 'shop loyalty', while they had high scores in 'compare products'. Thus, in order to have superior position in adolescent's market, detailed product specification and information are necessary to enhance their shop loyalty. Adolescents thought the price was economical, and they had less concept in 'price knowledge' due to their position. Unlike adults, adolescent's gender does not have effects on their 'economic concept. Male students also had high scores in 'economic concept' as much as female students did.
Our goal is to establish and prove the almost sure central limit theorems for some order statistics $\{M_n^{(k)}\}$, $k=1,2,{\ldots}$, formed by stochastic processes ($X_1,X_2,{\ldots},X_n$), $n{\in}N$, the distributions of which are defined by certain Archimedean copulas. Some properties of generators of such the copulas are intensively used in our proofs. The first class of theorems stated and proved in the paper concerns sequences of ordinary maxima $\{M_n\}$, the second class of the presented results and proofs applies for sequences of the second largest maxima $\{M_n^{(2)}\}$ and the third (and the last) part of our investigations is devoted to the proofs of the almost sure central limit theorems for the k-th largest maxima $\{M_n^{(k)}\}$ in general. The assumptions imposed in the first two of the mentioned groups of claims significantly differ from the conditions used in the last - the most general - case.
Kim, Chang-Joo;Jin, Eun Sook;Cheon, Kyung-yul;Kim, Seon-Hwan
ETRI Journal
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v.41
no.2
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pp.176-183
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2019
Spectrum sensing plays an important role in spectrum sharing. Energy detection is generally used because it does not require a priori knowledge of primary user (PU) signals; however, it is sensitive to noise uncertainty. An order statistics (OS) detector provides inherent protection against nonhomogeneous background signals. However, no analysis has been conducted yet to apply OS detection to spectrum sensing in a wireless channel to solve noise uncertainty. In this paper, we propose a robust spectrum sensing scheme based on generalized order statistics (GOS) and analyze the exact false alarm and detection probabilities under noise uncertainty. From the equation of the exact false alarm probability, the threshold value is calculated to maintain a constant false alarm rate. The detection probability is obtained from the calculated threshold under noise uncertainty. As a fusion rule for cooperative spectrum sensing, we adopt an OR rule, that is, a 1-out-of-N rule, and we call the proposed scheme GOS-OR. The analytical results show that the GOS-OR scheme can achieve optimum performance and maintain the desired false alarm rates if the coefficients of the GOS-OR detector can be correctly selected.
Objectives : The purpose of this study was to assess the statistical methods errors used in the journal of Oriental Rehabilitation Medicine(JORM) and to identify the types of errors in statistical analysis. Methods : We reviewed quantitative articles that were published in the JORM from January 2005 through October 2009. Those were not used by statistical analysis such as literature studies, case study, review articles were not included in this analysis. A total of 296 articles was reviewed. We evaluated the adequacy and the validity of the statistical techniques with our checklist established be modified Lee's checklist, and three statistical evaluators assessed together to minimize bias. Results : Of the 222 articles, 213 were used in inferential and descriptive statistics. Of those 80% of articles adopting descriptive and inferential statistics were detected having statistical errors. One articles used 1.7 statistical method unit generally. Most frequently employed statistics were student t-test, one way ANOVA. pearson correlation analysis, Mann-whitney U test, paired t-test, and chi-square test in their order. However, most frequent statistics having errors were similar in order. The most common statistic errors were as follow: 1. absence of normality test, 2. misuse between paired test and unpaired test, 3. wrong choice of repeated measures analysis without consideration of time variables, 4, increase of Type I error by using inappropriate multiple test, 5. inappropriate application of discrete or categorical data instead of continuous data in correlation analysis, 6. poor consideration of basic consumption in chi-square test, 7. confusion between frequency comparison and average comparison, 8. mentioning the statistical technique without using it. Conclusions : We found various mistake or misuses in the applications of statistical methodologies in the articles published in the JORM. Careful consideration of statistical use and review from the specialist of statistics are warranted for improving the quality of JORM.
This work aims to investigate mathematics teachers' knowledge and belief on the high school probability and statistics. For this aim, two research questions are estabilished as follows. (1) How is mathematics teachers' knowledge on the main contents of the high school probability and statistics in the 7th mathematics curriculum? (2) What is mathematics teachers' belief on the high school probability and statistics? Survey and interviews were carried out to answer the above research questions. Subjects of the survey were 2 7mathematics teachers who were answered to questionnaire. Among them, 3 volunteers were chosen by provinces for in-depth interview. Research findings in mathematics teacher's knowledge are as follows. Firstly, mathematics teachers do not have much of mathematical knowledge on the newly added and changed contents of the high school probability and statistics in the 7th mathematics curriculum. Secondly, mathematics teachers do not change their teaching-learning method for probability and statistics. Thirdly, many teachers think that the use of technology and reconstruction of the textbooks are required in teaching and learning of the high school probability and statistics. But, they stick on their own way. Research findings in mathematics teachers' belief are as follows. Firstly, many mathematics teachers view the nature of statistics as a branch of the applied mathematics and put the value of high school probability and statistics on the practical usefulness, Secondly, many mathematics teachers think that understanding concepts and improving problem solving ability are the best method of the teaching and learning. Thirdly, many mathematics teachers think that high school probability and statistics textbooks should cause motivations and interests in order not to give up studying probability and statistics. It is expected that the above findings can be used to change teachers' teaching and learning methods and to improve teachers training program.
The purpose of the labor statistics survey is to collect materials on employment, wages and the working time and to analyze the trend of the labor situation. in this research, the stratification variables are industry and the size of establishment. The sample are selected by stratified one stage sampling method in order to produce the reliable estimates of labor statistics. For local labor statistics, we design the sample survey using the city and province as sub-population. So we are able to produce the local area estimates of labor statistics with respect to industry and the size of establishment.
In this paper, we propose an automatic modulation classification method for ten digitally modulated baseband signals, such as 2-FSK, 4-FSK, 8-FSK, MSK, BPSK, QPSK, 8-PSK, 16-QAM, 32-QAM, and 64-QAM based on higher order statistics of cyclostationary process. The first order cyclic moments and higher order cyclic cumulants of the signal are used as features of the modulation signals. The proposed method consists of two stages. At the first stage, we classify modulation signals as M-FSK and non-FSK using peaks of the first order cyclic moment. At the next step, we apply the Gaussian mixture model-based classifier to classify non-FSK. Simulation results are demonstrated to evaluate the proposed scheme. The results show high probability of classification even in the presence of frequency and phase offsets.
Problem of testing linearity among general class of first order nonlinear time series models is discussed. The null hypotheses of linearity is identified via conditional expectations. A consistent test is then suggested and relevant limiting results are derived. It is worth indicating that any specific alternatives are not specified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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