It has been shown that the principal subspace-based multichannel Wiener filter (MWF) provides better performance than the conventional MWF for suppressing interference in the case of a single target source. It can efficiently estimate the target speech component in the principal subspace which estimates the acoustic transfer function up to a scaling factor. However, as the input signal-to-interference ratio (SIR) becomes lower, larger errors are incurred in the estimation of the acoustic transfer function by the principal subspace method, degrading the performance in interference suppression. In order to alleviate this problem, a principal subspace modification method was proposed in previous work. The principal subspace modification reduces the estimation error of the acoustic transfer function vector at low SIRs. In this work, a frequency-band dependent interpolation technique is further employed for the principal subspace modification. The speech recognition test is also conducted using the Sphinx-4 system and demonstrates the practical usefulness of the proposed method as a front processing for the speech recognizer in a distant-talking and interferer-present environment.
Let $D{\subseteq}E$ be an extension of integral domains with characteristic zero, I be a nonzero proper ideal of D and let H(D, E) and H(D, I) (resp., h(D, E) and h(D, I)) be composite Hurwitz series rings (resp., composite Hurwitz polynomial rings). In this paper, we show that H(D, E) satisfies the ascending chain condition on principal ideals if and only if h(D, E) satisfies the ascending chain condition on principal ideals, if and only if ${\bigcap}_{n{\geq}1}a_1{\cdots}a_nE=(0)$ for each infinite sequence $(a_n)_{n{\geq}1}$ consisting of nonzero nonunits of We also prove that H(D, I) satisfies the ascending chain condition on principal ideals if and only if h(D, I) satisfies the ascending chain condition on principal ideals, if and only if D satisfies the ascending chain condition on principal ideals.
A study was conducted to determine the interdependence among the conformation traits of 28 "Pallaresa" cows using principal component analysis. Originally 21 body linear measurements were obtained, from which eight traits are subsequently eliminated. From the principal components analysis, with raw varimax rotation of the transformation matrix, two principal components were extracted, which accounted for 65.8% of the total variance. The first principal component alone explained 51.6% of the variation, and tended to describe general size, while the second principal component had its loadings for back-sternal diameter. The two extracted principal components, which are traits related to dorsal heights and back-sternal diameter, could be considered in selection programs.
Let D be an integral domain, ${\ast}$ a star-operation on D, and S a (not necessarily saturated) multiplicative subset of D. In this article, we prove the Cohen type theorem for $S-{\ast}_{\omega}$-principal ideal domains, which states that D is an $S-{\ast}_{\omega}$-principal ideal domain if and only if every nonzero prime ideal of D (disjoint from S) is $S-{\ast}_{\omega}$-principal.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.11
no.1
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pp.49-58
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2004
In this talk we proposed an asymptotic test for dimensionality in the latent variable model for probabilistic principal component analysis with missing values at random. Proposed algorithm is a sequential likelihood ratio test for an appropriate Normal latent variable model for the principal component analysis. Modified EM-algorithm is used to find MLE for the model parameters. Results from simulations and real data sets give us promising evidences that the proposed method is useful in finding necessary number of components in the principal component analysis with missing values at random.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.529-531
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2001
We present an expectation-maximization algorithm for principal component analysis via orthogonalization. The algorithm finds actual principal components, whereas previously proposed EM algorithms can only find principal subspace. New algorithm is simple and more efficient thant probabilistic PCA specially in noiseless cases. Conventional PCA needs computation of inverse of the covariance matrices, which makes the algorithm prohibitively expensive when the dimensions of data space is large. This EM algorithm is very powerful for high dimensional data when only a few principal components are needed.
Let R be an integral domain with identity. We show that each associated prime ideal of a principal ideal in R[X] has height one if and only if each associated prime ideal of a principal ideal in R has height one and R is an S-domain.
The principal components regression is one of the substitues for least squares method when there exists multicollinearity in the multiple linear regression model. It is observed graphically that the performance of the principal components regression is strongly dependent upon the values of the parameters. Accordingly, a new deletion criterion which determines proper principal components to be deleted from the analysis is developed and its usefulness is checked by simulations.
To understand the shape of the neck in a view of garment planning, principal component analysis has been appliedto the measurement of the neck. The neck surface development and the cross sections of the neck have been observed. The materials consist of the body mearsurements, the neck surface developments and the cross sec- tions of the necks of a total of 108 korean woman students. The difference between the right side and the left side of the neck has not been reconginiged. But the differenece among the height of the front neck point, that of the side neck point and that of the back neck point has been recognized. 2. The initial 41 items have been found having variety and duplication. So two criteria have been made to solve those problems and the selection of 34 items have been made by each criterion. 3. 43 and 34 items have been compared by means of accumulative ratios of contribution and of clearness within the meaning of principal component. As a result, 34 measurement items have been further anylysis. 4. As a result of principal component analysis on the 34 items, the four principal components have been found obtaines and inter-preted. The four principal components are 1) the thick of the neck, 2) the front neck-line on the waist basic pattern, basic pattern, 3) the shape of the neck surface development, and 4) the back neck-line on the waist basic pattern. 5. According to the graphic informations concerning these principal components, the meaning of these four principal components has been grasped on the visual. As a result, there is a large individual difference in the shape of neck.
In recent years, the development of computer technique was possible to the simulation analysis of the structure caused by ground vibration. Generally, finite element method(FEM) has been used in these structural analysis. In this study, it was calculated to the vibration energy as measuring vibration waveform, and estimated about principal stress due to medium characteristics of the ground as processing dynamic analysis by the vibration energy. The results are as follows : Firstly, the principal stress distribution in all mediums was different due to a medium condition, and the principal stress at concrete medium was represented to difference due to physical characteristics. Secondly, the principal stress by time increasing was represented to maximum amplitude within 0.03 second. And also, the principal stress after maximum amplitude was very large at concrete medium, which was considered to be formed compression or tension range at a medium boundary. Thirdly, the variation of principal stress at concrete medium was represented in the order of RC medium, NC=H medium, NC=S medium. It was considered that the vibration energy propagated fast when a medium have a big elasticity and density.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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