Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권2호
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pp.287-292
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2012
Sample periodogram is widely known as an inconsistent estimator for true spectral density. We show that it becomes consistent when the true spectrum at the zero frequency (often known as long-run variance) equals zero. Asymptotic results for consistency of the periodogram as well as the rate of convergence are formally derived.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권3호
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pp.377-390
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2010
In the case of time-series analysis, it is often more convenient to rely on the frequency domain than the time domain. Spectral density is the core of the frequency-domain analysis that describes autocorrelation structures in a time-series process. Possible ways to estimate spectral density are to compute a periodogram or to average the periodogram over some frequencies with (un)equal weights. This can be an attractive tool to measure the similarity between time-series processes. We employ the metrics based on a smoothed periodogram proposed by Park and Kim (2008) for the classification of different classes of time-series processes. We consider several lag windows with unequal weights instead of a modified Daniel's window used in Park and Kim (2008). We evaluate the performance under various simulation scenarios. Simulation results reveal that the metrics used in this study split the time series into the preassigned clusters better than do the raw-periodogram based ones proposed by Caiado et al. 2006. Our metrics are applied to an economic time-series dataset.
스펙트럼 밀도함수(spectral density function)는 시계열 자료가 정상성(stationarity)을 만족하는 경우에 주파수 영역(frrqllrnFr domain)에서 시계열 자료의 자기공분산함수(auto-covariance function)을 결정짓는 함수이고, 평활된 주기도(smoothed periodogram)는 스펙트럼 밀도함수의 일치 추정량(consistent estimator)이 됨이 잘 알려져 있다. 본 연구에서는 시계열 자료를 평활된 주기도를 이용하여 군집화하는 방법을 소개한다. 최근 김희영과 박만식 (2007)의 연구에 의하면 이 거리는 정상시계열들을 효율적으로 분류하고 있음을 알 수 있다. 본 연구는 시계열 자료를 분류하는데 사용된 기존의 거리들을 간략히 소개하고, 우리나라 22개 지역에서 1987년 1월부터 2007년 12월까지 측정한 월별 강수량 자료를 대상으로 평활된 주기도 거리를 이용하여 지역을 군집화한다.
IR-UWB radar has been regarded as the most promising technology for non-contact respiration and heartbeat monitoring because of its ability of detecting slight motion even in submillimeter range. Measuring heart rate is most challenging since the chest movement by heartbeat is quite subtle and easily interfered with by a random body motion or background noise. Additionally, periodic sampling can be limited by the performance of computer that handles the radar signals. In this paper, we deploy Lomb-Scargle periodogram method that estimates heart rate even with irregularly sampled data and uneven signal amplitude. Lomb-Scargle periodogram is known as a method for finding periodicity in irregularly-sampled and noisy data set. We also implement a motion detection scheme in order to make the heart rate estimation pause when a random motion is detected. Our scheme is implemented using Novelda's X4M03 radar development kit and its corresponding drivers and Python packages. Experimental results show that the estimation with Lomb-Scargle periodogram yield more accurate heart rate than the method of measuring peak-to-peak distance.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권3호
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pp.1047-1056
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2003
In this paper, we consider a modified bootstrap scheme for inference of the GPH estimator and establish the sup-norm consistency of the proposed bootstrapping.
Two-dimensional analysis provides a comprehensive description of the structure, scales of pattern and directional components in a spatial data set. In spectral analysisi, four functions are illustrated,; the autocorrelation, the periodogram, the R-spectrum and the $\theta$ -spectrum. The R-spectrum and $\theta$ -spectrum function respectively summarize the periodogram in term of scale of pattern and directional components. Sampling is measured in the Naejang National Park area where the Daphniphyllum trees grow. 320 contiguous (15$\times$15)m plots are located along the transect and density of all trees over DBH 3 cm recorded respectively. 12 species of vascular plant are recorded in this survey area. The trend surface of density of all plant are estimated using polynomial regression and are exhibited in 3-dimensional graph and density contour map. Transformation to the corresponding polar spectrum from the periodogram emphasized the directional components and the scales to pattern. R-spectrum corresponding to the scale of pattern of periodogram showed a large peak 15.47 in the interval 9$\theta$-spectrum corresponding to directional components have two peaks 8.28 and 11.05 in the interval $35^{\circ}\theta <45^{\circ}and 125^{\circ}\theta< <135^{\circ}, respectively. Programs to compute all the analyses described in this study was obtained from Dr. Ranshow and was translated to BASIC by the author.
움직이는 여러 개 물체의 속도를 추정하능 방법으로 피리오도그램(periodogram)을 사용하는 방법이 있다. 이는 영상 시퀀스를 프레임별로 수직과 수평 방향으로 투사를 한 후 시간축 FFT를 실행한다. 차원 주파수 도메인에서 원점을 지나는 직선상의 화소들의 에너지를 합하여 움직이는 물체의 속도를 추정하게 된다. 물체가 두 개 이상일 경우에는 각각의 움직이는 속도에 해당하는 여러 개의 피크 값들을 검출하게 된다. 이 피크 값들을 짝지어 주게 되면 물체 각각의 속도가 나오게 된다. 본 논문의 방법은 기존의 수평, 수직 투사이외에, 투사의 방향을 추가하여 수평 수직 방향 속도 성분을 짝지워줬다. 기존의 논문들에 비해 간단한 계산으로 움직이는 물체의 속도를 효과적으로 짝지울 수 있다.
본 논문은 직교 주파수 분할 다중화 (orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 기반 인지 무선 (cognitive radio: CR) 시스템을 위한 저복잡도 주파수 옵셋 추정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 어떤 종류의 훈련심볼에도 적용할 수 있으며, 부분 주기도표를 이용함으로써 [9]의 기법에 비해 낮은 연산 복잡도를 갖는다. 모의실험을 통해 제안한 기법이 [9]의 기법과 거의 비슷한 추정 성능을 가짐을 보인다.
NNPS(normalized noise power spectrum)는 획득한 x선 영상에서 평판형 방사선 디텍터의 잡음 특성을 spectrum을 관찰하기 위해 측정한다. 그러나 NNPS 측정은 획득한 영상에 따라 일관적이지 못한 성질을 가지고 있어서 안정된 측정이 필요하다. 디텍터의 NNPS 측정은 표본 periodogram을 구하여 평균을 내는 방법을 사용하는데, 일반적으로 표본의 개수를 충분히 늘리면 정확하면서 안정된 값을 구할 수 있다. 본 논문에서는 periodogram과 같은 표본 spectrum의 평균으로 유한한 개수의 영상이 주어졌을 때 일관적이고 효율적인 NNPS 값을 제공 할 수 있는 두 가지 방법을 제안하고 그 성능을 비교하고 분석했다. 실제 두 종류의 방사선 디텍터로부터 획득한 x선 영상을 사용하여 제안한 방법을 실험하였으며, 주어진 영상을 사용하여 표본 spectrum의 최대 가지 수를 갖는 조합으로 NNPS를 구하고 평균을 내는 방법이 기존 방법에 비하여 안정된 NNPS 측정이 가능함을 보였다.
Recently, a new method called the local polynomial periodogram-Hough transform (LHT) was proposed for linear frequency modulated (LFM) signal detection. In this letter, a closed-form expression of the output signal-to-noise ratio is derived for the LHT, showing that the method exhibits a threshold effect for LFM signal detection. Comparisons with the pseudo-Wigner-Hough transform (PWHT) show that the threshold of the LHT is lower (better) than that of the PWHT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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