Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권1호
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pp.1-13
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2017
This manuscript summarized advances in bootstrap methods for long-range dependent time series data. The stationary linear long-memory process is briefly described, which is a target process for bootstrap methodologies on time-domain and frequency-domain in this review. We illustrate time-domain bootstrap under long-range dependence, moving or non-overlapping block bootstraps, and the autoregressive-sieve bootstrap. In particular, block bootstrap methodologies need an adjustment factor for the distribution estimation of the sample mean in contrast to applications to weak dependent time processes. However, the autoregressive-sieve bootstrap does not need any other modification for application to long-memory. The frequency domain bootstrap for Whittle estimation is provided using parametric spectral density estimates because there is no current nonparametric spectral density estimation method using a kernel function for the linear long-range dependent time process.
Let D be an integral domain with quotient field K, A a nonempty set of height-one maximal t-ideals of D, F$({\Lambda})={I{\subseteq}D|I$ is an ideal of D such that $I{\subseteq}P$ for all $P{\in}A}$, and $D_F({\Lambda})={x{\in}K|xA{\subseteq}D$ for some $A{\in}F({\Lambda})}$. In this paper, we prove that if each $P{\in}A$ is the radical of a finite type v-ideal (resp., a principal ideal), then $D_{F({\Lambda})}$ is a weakly Krull domain (resp., generalized weakly factorial domain) if and only if the intersection $D_{F({\Lambda})}={\cap}_{P{\in}A}D_P$ has finite character, if and only if $F({\Lambda})$ is a t-splitting set of ideals, if and only if $F({\Lambda})$ is v-finite.
잡음환경에서의 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법에 있어, 기존의 스펙트럼 차감법은 잡음과 음성을 정확히 구별하기 힘들고 정확한 잡음의 특성을 추정할 수 없는 단점이 있다. 또한 웨이브렛 변환영역에서의 잡음제거 방법은 임계값 적용시 저주파 영역보다는 고주파영역에 상대적으로 더 큰 영향을 미쳐 고주파영역에서 신호의 손실이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법의 단점을 개선하기 위하여 연속 웨이브렛 변환 영역에서 웨이브렛 계수의 스케일별 표준편차로 묵음구간과 음성 구간을 판별하여 끝점을 검출 후, 잡음이 섞인 음성신호를 이산 웨이브렛 변화에 의해 3개의 대역으로 분리하여 각각의 대역 내에서 스펙트럼 차감법을 적용시키는 방법을 제안한다. 끝점을 검출하고 대역을 나눔으로써 스펙트럼 차감을 적응할 잡음 신호의 특성을 정확히 추출할 수 있다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법보다 신호대 잡음비 및 Itakura-Saito거리 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 주파수 영역에서 협대역 신호를 광대역으로 확장하는 새로운 인공 대역 확장 기술을 제안한다. 제안한 기술은 협대역 신호를 여기 신호와 스펙트럼 포락선 성분으로 분리하고, 주파수 영역에서 각각 독립적인 방법으로 확장한다. 여기 신호는 저대역의 하모닉 구조가 고대역에서 유지되도록 확장하고, 스펙트럼 포락선은 부대역별 에너지를 기반으로 NMF방법으로 확장한다. 마지막으로 시간 축에서 프레임 사이의 상관관계를 기반으로 스펙트럼 위상을 결정하여 최종 광대역 신호를 생성한다. 주관적 청취 평가를 통하여 제안한 방법으로 대역 확장된 신호가 원 협대역 신호보다 음질이 향상된 것을 확인하였다.
The spectral collocation method for a second order elliptic boundary value problem on a domain ${\Omega}$ with curved boundaries is studied using the Gordon and Hall transformation which enables us to have a transformed elliptic problem and a square domain S = [0, h] ${\times}$ [0, h], h > 0. The preconditioned system of the spectral collocation approximation based on Legendre-Gauss-Lobatto points by the matrix based on piecewise bilinear finite element discretizations is shown to have the high order accuracy of convergence and the efficiency of the finite element preconditioner.
To analyzed ride quality and to predict durability in vehicle dynamics, it is essential to describe a road surface profile precisely. This paper presents a technique to generate road surface profiles in a spatial domain by using a power spectral density function. A single track power spectral density function is proposed to describe a road surface profile, which is also applicable for multi-track vehicle response analysis, The derived road surfaces are compared to ISO(International Organization for Standardization) standards and classifications, proposed by the MIRA(Motor Industry Research Association). The methodology in this paper is also proposed to generate road roughness description with a limited external data. A small amount of external curve data is combined with an internal PSD function to generate road surface roughness in a spatial domain.
본 논문에서는 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템의 주파수 효율 증가를 목적으로 시간 영역에 추가적인 데이터 신호를 중첩시키는 방법들의 성능을 비교한다. 본 저자들이 제안하였던 시간 영역 데이터 중첩 전송 (TDSD : Time Domain Superimposition of Data) 시스템은 기존 중첩 전송 방식들 (SPPT : the Superimposed periodic pilot in the time domain, APSB : the Added Pilot Semi-Blind channel estimation)이 파일롯 신호를 데이터와 중첩하도록 하는 방법과 달리 시간 영역에서 추가 데이터를 중첩시킨다. 그러나 중첩 전송 방식들은 데이터 전송률을 증가시킬 경우, 주파수간 간섭 (ICI)이 증가하는 관계를 갖는다. 하지만 TDSD는 선처리 과정을 통해서 시간 영역 신호와 주파수 영역 신호간의 간섭을 제거함으로써 주파수 효율을 증가시킬 수 있다. 본 논문에서 기존에 제안된 OFDM에서의 중첩 전송 방식들과 여러 모의실험을 통하여 성능을 비교한다. TDSD는 주파수 효율 측면에서 일반적인 OFDM 시스템과 비교할 경우 특정 중첩 전송 변수 사용 (M=16) 시 약 20%의 주파수 효율을 증가 시키는 데 반해 SPPT는 일반적인 OFDM과 비슷한 성능을 갖는다. 그리고 APSB는 비교 대상 중에서 가장 낮은 효율을 보인다.
The blood flow characteristics have been closely related to various cardiovascular diseases, it is very important to predict them accurate enough in an efficient way. Thus, this paper proposes a one-dimensional spectral element model for the blood flow through blood vessels. The spectral element model is formulated by using the variational method. The nonlinear terms in spectral element model are all treated as the pseudo-force and an iterative solution method is applied in the frequency domain.
The regrowth of OQPSK power spectral sidelobes from AM/AM and AM/PM amplifier nonlinearity is analyzed. The time-domain expression for amplifier output shows how spectral re-growth will depend on the cubic coefficient of the Taylor's series of the amplifier nonlinearity as well as input amplitude ripple. Closed form spectrum calculations show that the spectral sidelobes produced by AM/PM take the same form as those produced by AM/AM. The rate of growth of AM/PM sidelobes is, however, not as great as for AM/AM.
A numerical procedure is described for simultaneously predicting the motion and structural responses of tension leg platforms (TLPs) in multi-directional irregular waves. The developed numerical approach is based on a combination of a three dimensional source distribution method, the finite element method for structurally treating the space frame elements and a spectral analysis technique of directional waves. The spectral description for the linear responses of a structure in the frequency domain is sufficient to completely define the responses. This is because both the wave inputs and the responses are stationary Gaussian ran dom process of which the statistical properties in the amplitude domain are well known. The hydrodynamic interactions among TLP members, such as columns and pontoons, are included in the motion and structural analysis. The effect of wave directionality has been pointed out on the first order motion, tether forces and structural responses of a TLP in multi-directional irregular waves.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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