블라인드 채널 추정은 매우 중요한 문제이다 기존의 방법들은 대부분 고차통계를 이용한 방법들이었으나 최근에 안테나 어레이를 통과한 수신신호나 수신신호를 오버샘플링한 신호의 2차통계를 이용한 방법들에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 다채널 선형예측 방법을 이용한 블라인드 적응 채널 추정 방법을 제안하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안한 방법과 기존의 방법의 성능을 비교 분석한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법들보다 우수한 성능을 보였으며 채널의 정확한 차수를 모르는 경우에도 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
In this paper tried the estimation of parameter using of Cal-Sal functions. System equation given by the linear differential equation is converted into the integral equation, operation matrix for integral of Cal-Sal functions is used to find the estimation of parameter on the given system. Converting linear differential equation to linear algebraic equation, the method presented here computing time and required memory size can be reduced. Therefore real time data process can be possible.
In this paper, we propose a transformation based robust adaptation technique that uses the maximum mutual information(MMI) estimation for the objective function and the linear spectral transformation(LST) for adaptation. LST is an adaptation method that deals with environmental noises in the linear spectral domain, so that a small number of parameters can be used for fast adaptation. The proposed technique is called MMI-LST, and evaluated on TIMIT and FFMTIMIT corpora to show that it is advantageous when only a small amount of adaptation speech is used.
The purpose of this paper is to propose a new software development cost estimation method using SVR(Support Vector Regression) SVR, one of machine learning techniques, has been attracting much attention for its theoretic clearness and food performance over other machine learning techniques. This paper may be the first study in which SVR is applied to the field of software cost estimation. To derive the new method, we analyze historical cost data including both well-known overseas and domestic software projects, and define cost drivers affecting software cost. Then, the SVR model is trained using the historical data and its estimation accuracy is compared with that of the linear regression model. Experimental results show that the SVR model produces more accurate prediction than the linear regression model.
In this paper, we propose an channel estimation method for Multi-Input Multi-Output-Orthogonal frequency Division Multiplexing (MIMO-OFDM). The proposed method estimates uniquely all channel frequency responses needed in space-frequency block coded OFDM systems using "comb-type" pilot symbols. To reduce the computational complexity of the proposed method, least square(LS) and linear minimum mean square error(LMMSE) are used in the frequency-domain. The performance of the proposed approach is evaluated by computer simulation for rayleigh fading channel.
Linear motor is able to produce line movement without rotary-to-line converter at the system required line moving. Thus Linear motor has no gear, screw, belt for line movement. Therefore it has some advantage which decrease friction loss, noise, vibration, maintenance effort and prevent decay of control performance due to backlash. This paper proposes the estimation method of unknown parameters from the BLDC Linear motor and determine the PI controller gain through this estimation. Each control movement that is current, speed, position control, and PWM wave generation is performed on Processor, which is DSP(Digital Signal Processor), having high speed performance. PI theory is adopted to each for controller for control behavior More fast convergence to command position is accomplished by applying the new velocity locus which derived from position error.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권2호
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pp.209-216
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2003
Contingent valuation method (CVM) is a main evaluation method of nonmarket goods for which markets either do not exist at all or do exist only incompletely; an example is environmental good. A dichotomous choice approach, the most popular type of CVM in environmental economics, employs binary discrete choice models as statistical estimation models. In this paper, we propose a semiparametric dichotomous choice CVM method using local linear model of Fan and Gijbels (1996) in which probability distribution of error term is specified parametrically but latent structural function is specified nonparametrically. The computation procedures of the proposed method are illustrated with a simple design of simulations.
Identification of asymmetry and anisotropy of rotor system is important for diagnosis of rotating machinery. Directional frequency response functions (dFRFs) are known to be powerful tool in effectively detecting the presence of asymmetry or anisotropy. In this paper, an estimation method of dFRFs for rotors is newly developed, when both asymmetry and anisotropy are present. The method transforms the finite degrees-of-freedom time-varying linear differential equation of motion to an infinite degree-of-freedom time-invariant linear one, employing the modulated coordinates. The validity of the method is demonstrated by numerical simulation with a simple rotor model.
Estimation and removal procedures for baseline drift have been developed using linear, cubic spline, and bilineared transformed high pass filter. Linear and cubic spline interpolation with the PQ and TP segmens, which are considered to be isoelectric, as fiducial points ahve been estimated respectively. For a quantitative validation of the estimation procedure, 4 ECGs with arfificial baseline drift were constructed and analyzed by mean square error calculations and amplitude histograms. Also real ECGs were analyzed in a test set of the CSE data set 3 and set 4. Baseline drift detecton rule were designed and new method for the decision of fiducial point were constructed to avoid distorting as the case of premature ventricular or atrial contraction. From these comparison, proposed cubic spline method with PQ and TP segment (CS_PQ & TP) emerged as the most efficient method.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권2호
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pp.91-102
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2019
In this paper, we propose a new estimation method based on a weighted linear regression framework to obtain some estimators for unknown parameters in a two-parameter Rayleigh distribution under a progressive Type-II censoring scheme. We also provide unbiased estimators of the location parameter and scale parameter which have a nuisance parameter, and an estimator based on a pivotal quantity which does not depend on the other parameter. The proposed weighted least square estimator (WLSE) of the location parameter is not dependent on the scale parameter. In addition, the WLSE of the scale parameter is not dependent on the location parameter. The results are compared with the maximum likelihood method and pivot-based estimation method. The assessments and comparisons are done using Monte Carlo simulations and real data analysis. The simulation results show that the estimators ${\hat{\mu}}_u({\hat{\theta}}_p)$ and ${\hat{\theta}}_p({\hat{\mu}}_u)$ are superior to the other estimators in terms of the mean squared error (MSE) and bias.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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