본 논문에서는 line spectrum pair (LSP)의 의사 켑스트럼 표현을 제안하고 이 의사 켑스트럼에 켑스트럼 lifter를 적용하여 얻은 특징 벡타를 이용하는 음성 인식 시스템의 성능을 평가한다. 의사 켑스트럼 표현은 LSP와 LPC 켑스터럼 사이의 관계로부터 근사적으로 유도된다. 이때 음성 인식 시스템의 성능을 더욱 향상 시키기 위하여 root-power-sums lifter, general exponential lifter (GEL), 그리고 bandpass lifter 등과 같은 켑스터럼 liter가 의사 켑스터럼에 적용된다. 또한 mel 주파수로의 변환도 행해진다. 인식 결험 결과, GEL로 liftering된 mel 주파수 의사 켑스터럼이 가장 좋은 성능을 나타내며, LSP에 비해 5~6dB정도의 신도대잡음비의 개선을 얻을 수 있다.
In this paper, we classify all solutions bounded from below to uniformly elliptic equations of second order in the form of Lu(x) = aij(x)Diju(x) + bi(x)Diu(x) + c(x)u(x) = f(x) or Lu(x) = Di(aij(x)Dju(x)) + bi(x)Diu(x) + c(x)u(x) = f(x) in unbounded cylinders. After establishing that the Aleksandrov maximum principle and boundary Harnack inequality hold for bounded solutions, we show that all solutions bounded from below are linear combinations of solutions, which are sums of two special solutions that exponential growth at one end and exponential decay at the another end, and a bounded solution that corresponds to the inhomogeneous term f of the equation.
We derive three identities of symmetry in two variables and eight in three variables related to generalized twisted Bernoulli polynomials and generalized twisted power sums, both of which are twisted by unramified roots of unity. The case of ramified roots of unity was treated previously. The derivations of identities are based on the p-adic integral expression, with respect to a measure introduced by Koblitz, of the generating function for the generalized twisted Bernoulli polynomials and the quotient of p-adic integrals that can be expressed as the exponential generating function for the generalized twisted power sums.
Let $\{X_{ni},\;1{\leq}i{\leq}n,\;n{\geq}1\}$ be a sequence of LNQD which are dominated randomly by another random variable X. We obtain the complete convergence and almost sure convergence of weighted sums ${\sum}^n_{i=1}a_{ni}X_{ni}$ for LNQD by using a new exponential inequality, where $\{a_{ni},\;1{\leq}i{\leq}n,\;n{\geq}1\}$ is an array of constants. As corollary, the results of some authors are extended from i.i.d. case to not necessarily identically LNQD case.
Two truncated sequential tests are developed for the two-sample scale problem based on the usual Wilcoxon rank-sum statistic for two different dispersion indices - absolute median deviations, when the medians of the two populations X and Y are equal or known and sums of squared mean deviations, when the medians are either unknown or unequal. The first test is briefly called SWAMD test and the second SWSMD test. For the SWAMD test, the percentile points for both the one-sided and two-sided alternatives, (equation omitted) have been found by Wiener approximation and their values computed for a range of values of a and N; analytical expression for the power function has been derived through Wiener process and its performance studied for various sequential designs for exponential distribution. This test has been illustrated by a numerical example. All the results of the SWAMD test, being directly applicable to the SWSMD test, are not dealt with separately Both the tests are compared and their suitable applications indicated.
이 논문에서 Z$_4$상에서 정의된 Delsarte-Goethals 부호의 완전 무게 분포를 구하였다. 이 부호의 부호어를 3가지 경우로 나눠서 각각의 완전 무게 분포를 구하였으며, 이때 이미 알려진 이 부호의 부분 부호의 지수합 분포 및 이진 무게 분포를 이용하였다. 이 결과와 MacWilliams 항등식을 이용하여 Z$_4$상에서 정의된 Goethals 부호의 완전 무게 분포를 쉽게 구할 수 있다. 또한 이 결과는 Goethals 부호와 Delsarte-Goethals 부호에서 3-design을 찾는데 이용되었다.
Array 신호처리에서 복소 지수함수의 합으로 구성된 신호의 파라미터를 추정하는데 고차 통계를 이용할 수 있다. 본 논문에서는 4차 cumulant를 이용한 고차 Matrix Pencil method(MPM)를 제안하였다. 4차 cumulant는 Gaussian 잡음를 억제할 수 있기 때문에, MPM의 응답은 기존의 방법에 비하여 더 좋은 잡음 면역을 가지고 있다. 본 논문에서는 높은 정확성을 가지는 MPM의 모든 장점을 유지하면서 성공적으로 고차 MPM을 공식화하였다. 그리고 Numerical simulation을 통해서 본 논문에서 제안된 4차 cumulant를 이용한 방법이 Gaussian 잡음환경에서 더 우수한 DOA 분해능을 가지고 있음을 증명하였다.
Array 신호처리에서 복소 지수함수의 합으로 구성된 신호의 파라미터를 추정하는데 고차 통계를 이용할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 MPM(matrix pencil method)보다 효과적으로 DOA를 판별하기 위해 MPM에 4차 cumulant와 moment 통계량을 적용하였다. 4차 cumulant 통계량은 선형 배열안테나에 입사하는 신호에 포함된 Gaussian 잡음을 효과적으로 감소시킬 수 있다. Gaussian 잡음이 존재하는 환경에서 기존의 방법과 4차 통계량을 이용한 방법을 시뮬레이션 함으로써 SNR과 DOA 분해능에 대하여 성능을 분석하였다. 결과로써 4차 통계량을 이용한 MPM이 기존의 MPM보다 우수함을 보였으며, 또한 4차 moment보다는 4차 cumulant 적용이 더 우수함을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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