• 품질경영학회지
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• 제29권1호
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• pp.1-10
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• 2001

We consider the problem of detecting special variations in multivariate $T^2$-control chart when two or more multivariate outliers are present. Since a multivariate outlier may reflect slippage in mean, variance, or correlation, it can distort the sample mean vector and sample covariance matrix. Damaged sample mean vector and sample covariance matrix have difficulty in examining special variations clearly, An alternative to detection outliers or special variations is to use robust estimators of mean vector and covariance matrix that are less sensitive to extreme observations than are the standard estimators $\bar{x}$ and $\textbf{S}$. We applied popular minimum volume ellipsoid(MVE) and minimum covariance determinant(MCD) method to estimate mean vector and covariance matrix and compared its results with standard $T^2$-control chart using simulated multivariate data with outliers. We found that the modified $T^2$-control chart based on the above robust methods were more effective in detecting special variations clearly than the standard $T^2$-control chart.

• 응용통계연구
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• 제26권5호
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• pp.747-758
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• 2013

공분산 행렬은 다변량 통계분석에서 중요한 역할을 하고 있으며 전통적인 다변량 분석의 경우 표본 공분산 행렬이 참공분산 행렬의 추정량으로 주로 사용되었다. 하지만 변수의 수가 표본의 크기보다 훨씬 큰 고차원 데이터와 같은 경우에는 표본 공분산 행렬은 비정칙행렬이 되어 기존의 다변량 기법을 사용하는 데 적절하지 않을 수가 있다. 최근 이러한 문제점을 해결하기 위해 축소추정, 경계추정, 수정 콜레스키 분해 추정 등의 새로운 공분산 행렬의 추정량들이 제안되었다. 본 논문에서는 추정량들의 성능에 영향을 미칠 수 있는 여러 현실적인 상황들을 가정하여 모의실험을 통해 참공분산 행렬의 추정량들의 성능을 비교하였다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제28권3_4호
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• pp.913-921
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• 2010

The derivative influence measure is adapted to the Cholesky decomposition of a covariance matrix. Formulas for the derivative influence of observations on the Cholesky root and the inverse Cholesky root of a sample covariance matrix are derived. It is easy to implement this influence diagnostic method for practical use. A numerical example is given for illustration.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.345-353
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• 1994

본 논문에서는 Sample Array Covariance Matrix의 대각선요소들의 평균치를 취하여 이를 대각선 요소값들로 대치하여 도래방향각 예측을 수행하는 소위 'Averaged MUSIC' 방법이 낮은 신호대잡음비, 신호원들이 근접해 있는 경우, Sensor의 수가 제한되어 있는 경우등에서 MUSIC에 비하여 훨씬 고해상도의 DOA 예측을 수행함을 보였다. 이를 위해서 통계적인 방법을 사용하여서 한 두가지 경우에 나오는 특별한 결과를 배제하고 가능한한 정확한 결과 비교를 위해 노력하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권4호
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• pp.1007-1012
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• 2003

A recursive procedure for finding the Cholesky root of the inverse of sample covariance matrix, leading to a direct solution for the inverse of a positive definite matrix, is developed using the likelihood equation for the maximum likelihood estimation of the Cholesky root under normality assumptions. An example of the Hilbert matrix is considered for an illustration of the procedure.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1993년도 학술논문발표회 논문집 제12권 1호
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• pp.206-209
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• 1993

The main purpose of this paper is to verify the effectiveness of a high resolution direction finding method, so called the‘averaged MUSIC’. This method uses a new sample array covariance matrix that consists of diagonal components obtained by taking averages of the diagonal component values of the sample covariance matrix for the MUSIC. The paper shows that the proposed method performs higher resolved direction-of-arrival estimation and better resolution probability than the MUSIC in such cases as low signal-to-noise ratio, when the number of sensors used is finite, based on the statistical analysis.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제16권3호
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• pp.382-389
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• 2013

In anti-jamming GPS receiver, adaptive signal processing techniques in which the radiation pattern of adaptive array antenna of elements may be adaptively changed used to reject interference, clutter, and jamming signals. In this paper, I describes adaptive signal processing technique using the sample matrix inversion(SMI) algorithm. This adaptive signal processing technique can be applied effectively to wideband/narrowband anti-jamming GPS receiver because it does not consider the satellite signal directions and GPS signal power level exists below the thermal noise. I also analyzed the effects of covariance matrix sample size and diagonal loading technique on the system performance of five-element circular array antenna. To attain near optimum performance, more samples required for calculation covariance matrix. Diagonal loading technique reduces the system nulling capability against low-power jamming signals, but this technique improves robustness of adaptive array antenna.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제40권1호
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• pp.15-23
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• 2003

본 논문에서는 입사 신호의 근사 공분산 행렬을 이용하여 신호의 입사각을 빠르게 추정하는 입사각 추정 알고리듬을 제안한다. MUSIC(MUltiple Signal Classification) 알고리듬과 같은 기존의 부분공간 입사각 추정 알고리듬은 입력 공분산 행렬을 구하기 위해서 다수의 표본 신호를 필요로 하며, 입력 공분산 행렬을 획득하기 위한 표본 신호의 수신시간 동안 입사각 추정이 수행될 수 없으므로 빠른 신호처리가 불가능하다. 또한 코히어런트 신호가 입사하는 경우에 코히어런트 신호간의 간섭으로 신호의 입사각을 정확하게 추정할 수 없다. 제안한 입사각 추정 알고리듬은 빔 형성기를 이용하여 매 표본 신호의 공간적인 빔 형성을 먼저 수행하여 신호간의 간섭을 제거한 후에 센서의 출력 값을 이용하여 방위각 응답(bearing response)과 방향 스펙트럼(directional spectrum)을 구한다. 방위각 응답으로 대략적인 신호의 입사각을 추정한 후에 방향 스펙트럼을 이용하여 정착하게 신호의 입사각을 추정한다. 제안 입사각 추정 알고리듬은 공분산 행렬을 구하기 위하여 그 순간의 각 어레이 소자에 입사되는 표본 신호만을 사용하고 방위각 응답을 구하기 위해서 몇 순간 동안의 표본 신호만 필요로 하므로 기존 입사각 추정 알고리듬에 비하여 크게 향상된 입사각 추정 속도를 갖는다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제24권2호
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• pp.407-417
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• 1995

The h-plot is a graphical technique for displaying the structure of one population's variance-covariance matrix. This follows the mathematical algorithem of the principle component biplot based on the singular value decomposition. But it is known that the singular value decomposition is not resistant, i.e., it is very sensitive to small changes in the input data. In this article, since the mathematical algorithm of the h-plot is equivalent to that of principal component biplot of Choi and Huh (1994), we derive the resistant h-plot.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제55권
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• pp.93-102
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• 2005

In this paper, sub-stream based eigenvoice method is proposed to overcome the weak points of conventional eigenvoice and dimensional eigenvoice. In the proposed method, sub-streams are automatically constructed by the statistical clustering analysis that uses the correlation information between dimensions. To obtain the reliable distance matrix from covariance matrix for dividing into optimal sub-streams, MAP adaptation technique is employed to the covariance matrix of training data and the sample covariance of adaptation data. According to our experiments, the proposed method shows $41\%$ error rate reduction when the number of adaptation data is 50.