Independent Component Analysis (ICA) is a blind source separation method using unsupervised learning and mutual information theory created in the late eighties and developed in the nineties. It has already succeeded in separating eye movement artifacts from human scalp EEG recording. Several characteristic sleep waves such as sleep spindle, K-complex, and positive occipital sharp transient of sleep (POSTS) can be recorded during sleep EEG recording. They are used as stage determining factors of sleep staging and might be reflections of unknown neural sources during sleep. We applied the ICA method to sleep EEG for sleep waves separation. Eighteen channel scalp longitudinal bipolar montage was used for the EEG recording. With the sampling rate of 256Hz, digital EEG data were converted into 18 by n matrix which was used as a original data matrix X. Independent source matrix U (18 by n) was obtained by independent component analysis method ($U=W{\timex}X$, where W is an 18 by 18 matrix obtained by ICA procedures). ICA was applied to the original EEG containing sleep spindle, K-complex, and POSTS. Among the 18 independent components, those containing characteristic shape of sleep waves could be identified. Each independent component was reconstructed into original montage by the product of inverse matrix of W (inv(W)) and U. The reconstructed EEG might be a separation of sleep waves without other components of original EEG matrix X. This result (might) demonstrates that characteristic sleep waves may be separated from original EEG of unknown mixed neural origins by the Independent Component Analysis (ICA) method.
According to living environment, the number of deaths due to thyroid diseases increased. In this paper, we proposed an algorithm for recognizing a thyroid detection using texture analysis based on shape, gray level co-occurrence matrix and gray level run length matrix. First of all, we segmented the region of interest (ROI) using active contour model algorithm. Then, we applied a total of 18 features (5 first order descriptors, 10 Gray level co-occurrence matrix features(GLCM), 2 Gray level run length matrix features and shape feature) to each thyroid region of interest. The extracted features are used as statistical analysis. Our results show that first order statistics (Skewness, Entropy, Energy, Smoothness), GLCM (Correlation, Contrast, Energy, Entropy, Difference variance, Difference Entropy, Homogeneity, Maximum Probability, Sum average, Sum entropy), GLRLM features and shape feature helped to distinguish thyroid benign and malignant. This algorithm will be helpful to diagnose of thyroid nodule on ultrasound images.
This paper presents the interesting properties of a certain patterned matrix that plays an significant role in the statistical analysis. The necessary and sufficient condition on the existence of the inverse of the patterned matrix and its determinant are derived. In special cases of the patterned matrix, explicit formulas for its inverse, determinant and the characteristic equation are obtained.
A large set of linear equations which arise in many applications, such as in digital signal processing, image filtering, estimation theory, numerical analysis, etc. involve the problem of a tridiagonal matrix. In this paper, the determinant, eigenvalue and inverse matrix of a tridiagoanl matrix are analytically evaluated.
Huang, Jianjun;Zhang, Xiongwei;Zhang, Yafei;Zou, Xia;Zeng, Li
ETRI Journal
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제36권1호
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pp.167-170
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2014
In this letter, we propose an unsupervised framework for speech noise reduction based on the recent development of low-rank and sparse matrix decomposition. The proposed framework directly separates the speech signal from noisy speech by decomposing the noisy speech spectrogram into three submatrices: the noise structure matrix, the clean speech structure matrix, and the residual noise matrix. Evaluations on the Noisex-92 dataset show that the proposed method achieves a signal-to-distortion ratio approximately 2.48 dB and 3.23 dB higher than that of the robust principal component analysis method and the non-negative matrix factorization method, respectively, when the input SNR is -5 dB.
For a dynamic analysis of a constrained multibody system, it is necessary to have a routine for satisfying kinematic constraints. LU decomposition scheme, which is used to divide coordinates into dependent and independent coordinates, is efficient but has great difficulty near the singular configuration. Other method such as the projection matrix, which is more stable near a singular configuration, takes longer simulation time due to the large amount of calculation for decomposition. In this paper, the row space and the null space of the Jacobian matrix are proposed by using the pseudo-inverse method and the projection matrix. The equations of the motion of a system are replaced with independent acceleration components using the null space of the Jacobian matrix. Also a new hybrid method is proposed, combining the LU decomposition and the projection matrix. The proposed hybrid method has following advantages. (1) The simulation efficiency is preserved by the LU method during the simulation. (2) The accuracy of the solution is also achieved by the projection method near the singular configuration.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권4호
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pp.273-290
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2006
This study suggests a frequency matrix technique to predict personal credit rate more efficiently using incomplete data sets. At first this study test on multiple discriminant analysis and logistic regression analysis for predicting personal credit rate with incomplete data sets. Missing values are predicted with mean imputation method and regression imputation method here. An artificial neural network and frequency matrix technique are also tested on their performance in predicting personal credit rating. A data set of 8,234 customers in 2004 on personal credit information of Bank A are collected for the test. The performance of frequency matrix technique is compared with that of other methods. The results from the experiments show that the performance of frequency matrix technique is superior to that of all other models such as MDA-mean, Logit-mean, MDA-regression, Logit-regression, and artificial neural networks.
The competitive advantage of technologies is required for survival of enterprises in the social environments which change rapidly. So the strategy of technology development becomes more and more important. For the establishment of strategy, the situational analysis and the forecasting analysis are executed and they include the technology assessment and the technology forecasting. This research is intended to find out the problems and the difficulties in the current Matrix Method, and to improve the method, finally to help the R&D departments of enterprises applying the method. The suggested matrix(TSM : Technology Shift Matrix) method is designed so that one can judge the current situation of technology and future trend, by moving the matrix which is placed to the upside of the basic matrix.
In this paper, a semi-analytical method will be discussed for free vibration analysis of rotating beams with variable cross sectional area. For this purpose, the rotating beam is discretized through applying the transfer matrix method and assumed the axial force is constant for each element. Then, the transfer matrix is derived based on Euler-Bernoulli's beam differential equation and applying boundary conditions. In the following, the frequencies of the rotating beam with constant and variable cross sections are determined using the transfer matrix method in several case studies. In order to eliminate numerical difficulties in the transfer matrix method, the Riccati transfer matrix is employed for high rotation speed and high modes. The results are compared with the results of the finite elements method and Rayleigh-Ritz method which show good agreement in spite of low computational cost.
국내외 기업들이 기업포탈(Enterprise Portal)에 대한 관심이 높아지연서 사용자 인터페이스(User Interface)에 대한 중요성이 인식되고 있다. 본 논문에서는 기업포탈(Enterprise Portal)에 대하여 살펴보고, 현행시스템에 대한 사용자의 개선요구사항을 조사, 분석하였다. 사용자 분석결과와 Checklist 평가를 통하여 UI Checklist Matrix 를 작성하였다. Matrix 의 가로축은 사용자 요구분석결과인 Layout, Navigation, Information, Function, Visibility, Interaction 6 가지 항목으로 구성된다. 세로축은 학습성, 효율성, 정확성, 접근성, 일관성, 즉시성, 통합성, 개인화, 기술, 표준화 10 가지 항목이 있다. 가로와 세로 항목이 만나는 곳에 중요도를 표시하고 세부항목을 정의한다. Matrix 가 반영된 가이드라인을 작성하고 가이드라인에 따라 업무화면을 설계하고 Matrix 로 평가한다. 본 연구는 보험사의 차세대 시스템 구축 프로젝트에서 진행된 내용으로 1 년여 기간 동안 업무담당자들과 업무정의에서부터 긴밀한 협조 하에 진행되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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