The performance of a coherent rake receiver of DS-CDMA systems is significantly affected by the accuracy of channel estimation. The performance of the channel estimator can be improved by employing a channel estimation filter (CEF) whose impulse response is adjusted according to the channel condition. In this paper, we consider the design of an adaptive channel estimator for DS-CDMA systems with a pilot channel. The proposed channel estimator estimates the channel condition, which can be performed without haying exact a priori information on the operating condition. The estimated channel condition adjusts the impulse response of the CEF. Numerical results show that the use of the proposed channel estimator can provide BER performance quite robust to a wide range of channel condition.
In this paper, we propose a two-step noise compensation algorithm in feature extraction for achieving robust speech recognition. The proposed method frees us from requiring a priori information on noisy environments and is simple to implement. First, in frequency domain, the Harmonics-based Spectral Subtraction (HSS) is applied so that it reduces the additive background noise and makes the shape of harmonics in speech spectrum more pronounced. We then apply a judiciously weighted variance Feature Vector Normalization (FVN) to compensate for both the channel distortion and additive noise. The weighted variance FVN compensates for the variance mismatch in both the speech and the non-speech regions respectively. Representative performance evaluation using Aurora 2 database shows that the proposed method yields 27.18% relative improvement in accuracy under a multi-noise training task and 57.94% relative improvement under a clean training task.
I will present a new approach to constrain galaxy physical parameters from the combined interpretation of stellar and nebular emission in wide ranges of observations. This approach relies on a comprehensive library of synthetic spectra, assembled using state-of-the-art models of star formation and chemical enrichment histories, stellar population synthesis, nebular emission and attenuation by dust. We focus on the constraints set by 5-band photometry and low- and medium-resolution spectroscopy at optical rest wavelengths on a few physical parameters characterizing the stars and interstellar medium. Since these parameters cannot be known a priori for any galaxy sample, we assess the accuracy to which they can be retrieved by simulating 'pseudo-observations' using models with known parameters. We find that the combined analysis of stellar and nebular emission in low-resolution (50A FWHM) galaxy spectra provides valuable constraints on all physical parameters. The approach can be extended to the analysis of any type of observation and during this talk i will present some applications to observed galaxies up to redshift 1.5.
A proper estimation of the mechanical properties for composites has been required for better design/selection of constituents for composite materials. Present investigation shows the simulation results for ceramic reinforced metal matrix composite under uniaxial transverse tensile loading. The resulting transverse mean stress with the transverse mean strain was described for composites as a function of the volume fraction with two different types of interfacial bonding: (1)strongly bonded interface, and (2)no bonded interface. A two-dimensional finite element modeling and analysis were conducted based on the unit-cell concept with an assumption of a regular square arrangement of the reinforcement within the composite. The mean stress was generally increased with the ceramic volume fraction for composite with strong interface bonding. The micromechanics concept combined with finite element modeling for composite can be used in order to predict the transverse properties of composites with a priori known properties of constituents.
Dynamic robust design has been regarded as the most powerful design methodology for improving product quality, Dynamic SN ratio adopted in dynamic robust design combines two major quality attributes, the variability around the linear function and the slope of the linear function, into a single design metric. The principal shortcoming associated with the dynamic SN ratio is that the metric is independent of designer's preferences for the quality attributes due to priori sets of attribute tradeoff values inherent in it. Therefore, a more rigorous preferencebased design metric to accurately capture designer's intent and preference is needed. A new design metric that can be used in dynamic robust design is proposed. The effectiveness of the proposed design metric is examined with the aid of a demonstrative case study and the results are discussed.
This paper is devoted to the minimal and maximal bounded solutions for general time interval quadratic backward stochastic differential equations with stochastic conditions. A general existence result is established by the method of convolution, the exponential transform, Girsanov's transform and a priori estimates, where the terminal time is allowed to be finite or infinite, and the generator g is allowed to have a stochastic semi-linear growth and a general growth in y, and a quadratic growth in z. This improves some existing results at some extent. Some new ideas and techniques are also applied to prove it.
Magnetic circuit is a physical modeling method that is useful in designing and analyzing power transformers, especially for a priori evaluation of leakage and magnetizing inductance before actual production. In this study, a novel modeling approach that uses PSIM magnetic elements adopting gyrator and permeance-capacitances is investigated. A formula to determine the permeance-capacitors in the core and leakage path are established, and a simulation jig is devised to link the physical model and the electrical terminal characteristics with an automated parameter determination process. The derived formula is verified by measurement results of the prototype transformer samples. Given its accuracy and simplicity, this approach is suitable for analyzing and designing LLC resonant transformers whose leakage and magnetizing inductance are very critical to circuit operation.
Make-to-order manufacturers with multiple plants at multiple sites need to have the ability to quickly determine which plant will produce which customer order to meet the due date and minimize the transportation cost from the plants to the customer. Balancing the work loads and minimizing setups and make-span are also of great concern. Solving such scheduling problems usually takes a long time. We propose a new approach, which we call 'preprocessing', for resolving such complex problems. In preprocessing scheme, a 'good' a priori schedule is prepared and maintained using unconfirmed order information. Upon the confirmation of orders. the preprocessed schedule is quickly modified to obtain the final schedule. We present a preprocessing solution algorithm for multi-site constraint scheduling problem (MSCSP) using genetic algorithm; and conduct computational experiments to evaluate the performance of the algorithm.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권1호
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pp.237-249
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1999
It has been issued that the irreconcilability of the classical test for a point null and standard Bayesian formulation for testing such a point null. The infimum of the posterior probability of the null hypothesis is used as measure of evidence against the null hypothesis in Bayesian approach; here the infimum is over the family of priors on the alternative hypotheses which includes all density that are a priori reasonable. For iid observations from a multivariate normal distribution in $\textit{p}$ dimensions with an unknown mean and a covariance matrix propotional to the Identity we consider the difference and the Wolfowitz distance of the distributions of the P-value and the lower bound of the posterior probability over the family of all normal priors. The Wolfowitz distance is interpreted as the average difference of the quantiles of the two distrbutions.
In this paper, we show an application of constraint logic programming to the operation scheduling on machines in a job shop. Constraint logic programming is a new genre of programming technique combining the declarative aspect of logic programming with the efficiency of constraint manipulation and solving mechanisms. Due to the latter feature, combinatorial search problems like scheduling may be resolved efficiently. In this study, the jobs that consist of a set of related operations are supposed to be constrained by precedence and resource availability. We also explore how the constraint solving mechanisms can be defined over a scheduling domain. Thus the scheduling approach presented here has two benefits: the flexibility that can be expected from an artificial intelligence tool by simplifying greatly the problem; and the efficiency that stems from the capability of constraint logic programming to manipulate constraints to prune the search space in an a priori manner.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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