The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.10
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pp.2562-2570
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1997
This paper deals with the design and performance of the adaptive equalizer using high order statistics in order to improve the transmission characteristics of multipath fading channel. The multipath propagational phenomenon occurred in digital radio transmission causes the distortion and ISI of receiving signal. These are main reasons to increase the bit error rate and degrade the performance of receivers. In this paper, the adaptive equalization algorithm using high order statistics of received signal is used instead of CMA algorithm, Bussgang and Godard which are known widely. The performance of this algorithm (residualisi, recovered constellation, calculation) is presented varing SNR. As the result of the computer simulation, equalizer algorithm using high order statistics is better than CMA in the range of low SNR, $10{\sim}20dB$. Therefore, considering the actual communication systems which use the range of $14{\sim}20$ SNR, the adaptive equalizer using high order statistics can be used in the real multipath fading environment.
In this paper, we propose an adaptation strategy for blind equalizers, which combines a blind algorithm based on high order statistics and the decision directed LMS algorithm. In contrast to 'Stop-and-Go' algorithm, where adaptation is stopped for unreliable signals, the proposed algorithm applies high order statistics (HOS) blind algorithm to the unreliable signals and applies DD-LMS for the reliable signals. The proposed algorithm, named 'Run-and-Go' algorithm, inherits minimum MSE performance of DD-LMS and acquisition ability of blind algorithms. Furthermore, by updating the reliable signal region according to signal quality in each iteration, the convergence speed and acquisition ability is further improved.
This work aims to investigate mathematics teachers' knowledge and belief on the high school probability and statistics. For this aim, two research questions are estabilished as follows. (1) How is mathematics teachers' knowledge on the main contents of the high school probability and statistics in the 7th mathematics curriculum? (2) What is mathematics teachers' belief on the high school probability and statistics? Survey and interviews were carried out to answer the above research questions. Subjects of the survey were 2 7mathematics teachers who were answered to questionnaire. Among them, 3 volunteers were chosen by provinces for in-depth interview. Research findings in mathematics teacher's knowledge are as follows. Firstly, mathematics teachers do not have much of mathematical knowledge on the newly added and changed contents of the high school probability and statistics in the 7th mathematics curriculum. Secondly, mathematics teachers do not change their teaching-learning method for probability and statistics. Thirdly, many teachers think that the use of technology and reconstruction of the textbooks are required in teaching and learning of the high school probability and statistics. But, they stick on their own way. Research findings in mathematics teachers' belief are as follows. Firstly, many mathematics teachers view the nature of statistics as a branch of the applied mathematics and put the value of high school probability and statistics on the practical usefulness, Secondly, many mathematics teachers think that understanding concepts and improving problem solving ability are the best method of the teaching and learning. Thirdly, many mathematics teachers think that high school probability and statistics textbooks should cause motivations and interests in order not to give up studying probability and statistics. It is expected that the above findings can be used to change teachers' teaching and learning methods and to improve teachers training program.
This study investigated adolescents' shopping orientation and price perception according to socio statistics and their experience of internet shopping mall. We distributed the questionnaire to 411 high school students in near Seoul. In the order of high shopping orientation, they showed 'compare products', 'enjoy as leisure', 'shop loyalty', 'discount shopping', and 'brand shopping' orientation. In the order of high price perception, they showed 'economic', 'value', 'brand-quality', and 'price knowledge'. The higher in 'shop loyalty', 'enjoy as leisure' in the shopping orientation, the higher in the price concept of 'price knowledge'. Adolescents who have experience to shopping through internet shopping mall, have the higher enjoy as leisure, shop loyalty, compare products' in shopping orientation, and the higher 'economic, price knowledge' in price perception than those who have not. Socio-statistics parameters are found to affect adolescents' shopping orientation and price perception. Adolescents had average scores in 'shop loyalty', while they had high scores in 'compare products'. Thus, in order to have superior position in adolescent's market, detailed product specification and information are necessary to enhance their shop loyalty. Adolescents thought the price was economical, and they had less concept in 'price knowledge' due to their position. Unlike adults, adolescent's gender does not have effects on their 'economic concept. Male students also had high scores in 'economic concept' as much as female students did.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.3
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pp.522-527
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2005
We need a transmission of high quality and capacity according to a fast supply of mobile communication terminal. As multipath fading occured in high speed transmission, adaptive array antenna habe been studied to solve such a demand. DOA(Direction of Arrival) estimation play a important .ole in adaptive a..ay antenna. This paper present a space time blind identification using second order statistics and present blind space time adaptive array antenna. Also we verified a effect of the presented method.
High-frequency data are now prevalent in financial time series. As a functional data arising from high-frequency financial time series, we are concerned with the intraday volatility to which functional principal component analysis (FPCA) is applied in order to achieve a dimension reduction. A review on FPCA and R function is made and high-frequency KOSPI volatility is analysed as an application.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.2
s.308
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pp.87-92
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2006
In array signal processing, high order statistics can be used to estimate parameters from signal of sums of complex exponential. This paper presents a high order Matrix Pencil method(MPM) using the fourth order cumulant. Since the fourth order cumulant can suppress the Gaussian noise, the response of MPM has better noise immunity than the conventional approaches. We successfully formulate the high order MPM with all the benefits of MPM along with higher accuracy. In the numerical simulations we demonstrated that the proposed method with forth order cumulant has better resolution to find degree of arrival(DOA) in the presence of the Gaussian noise.
Objectives: The purpose of this study was to provide the basic materials to form sense of value for health and to emphasize the importance of physical education by comparative analysis of physique, physical fitness, body composition and blood. Methods: The subjects were 188 female college students and they were classified 3 groups by BMI: lower weight group (LWG), normal weight group (NWG), and over weight group (OWG). Results: In the physique, there was significantly high in order LWGNWG, OWG in unbalance of the upper and lower parts of the body, and LWG, OWGNWG, OWG in HDL-C. Conclusions: In the result of this study, it is recognized that regular exercise as well as eating right, life style are needed and offered to take part in the exercise programs for healthy campus life of female college students.
The education sector is undergoing significant changes due to the Fourth Industrial Revolution and the advancement of artificial intelligence. Particularly, the importance of education based on artificial intelligence is being emphasized. Accordingly, the purpose of this study is to develop a statistics education program using deep learning prediction in high school mathematics and to examine the impact of such statistically problem-solvingcentered statistics education programs on high school students' statistical literacy and computational thinking. To achieve this goal, a statistics education program using deep learning prediction applicable to high school mathematics was developed. The analysis revealed that students' understanding of context improved through experiencing how data was generated and collected. Additionally, they enhanced their comprehension of data variability while exploring and analyzing various datasets. Moreover, they demonstrated the ability to critically analyze data during the process of validating its reliability. In order to analyze the impact of the statistics education program on high school students' computational thinking, a paired sample t-test was conducted, confirming a statistically significant difference in computational thinking between before and after classes (t=-11.657, p<0.001).
The performance of speech recognition system is degraded by the mismatch between training and test environments. Many studies have been presented to compensate for noise components in the cepstral domain. Recently, higher order cepstral moment normalization method has been introduced to improve recognition accuracy. In this paper, we present real-time high order moment normalization method with post-processing smoothing filter to reduce the parameter estimation error in higher order moment computation. In experiments using Aurora2 database, we obtained error rate reduction of 44.7% with proposed algorithm in comparison with baseline system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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