We derive joint probability density functions (JPDFs) for two adjacent data from direct-detection optical receivers in dense wavelength-division multiplexing systems. We show that the decision using two data per bit can increase the receiver sensitivity compared with the conventional decision. Our JPDFs can be used for software-defined optical receivers enhancing the receiver sensitivities for intensity-modulated channels.
In this paper, our central focus is upon gamma and beta q-distributions from a probabilistic viewpoint. The gamma and the beta q-distributions are characterized by investing the nature of the joint q-probability density function through the q-independence property and the q-Laplace transform.
This paper investigates a method for dtermining a threshold value based on the probability distribution function for color image segmentation. Principal components of normalized color is nalyzed and found that there are effective color transforms for outdoor scents. We esplain the functional relationship of the treshold and the probability of a regiona detection, asuming bivarate Gaussian probability density function. Experimental results show that the probability of detection is proportional to the segmented area.
In this paper, as an alternative to constant modulus algorithm based on MSE, maximization of the probability that equalizer output power is equal to the constant modulus of the transmitted symbols is introduced. The proposed algorithm using the gradient ascent method to the maximum probability criterion has superior convergence and steady-state MSE performance, and the error samples of the proposed algorithm exhibit more concentrated density functions in blind equalization environments. Simulation results indicate that the proposed training has a potential advantage versus MSE training for the constant modulus approach to blind equalization.
In this paper, we consider the problem of spectrum sensing for advanced television systems committee (ATSC) digital television (DTV) signal detection. To exploit the cyclostationarity of the ATSC DTV signals, we employ spectral correlation density (SCD) as the decision statistic and propose an optimal detection algorithm. The major difficulty is in obtaining the probability distribution functions of the SCD. To overcome the difficulty, we probabilistically model the pilot frequency location and employ Gaussian approximation for the SCD distribution. Then, we obtain a practically implementable detection algorithm that outperforms the industry leading systems by 2-3 dB. We also propose various techniques that greatly reduce the system complexity with performance degradation by only a few tenths of decibels. Finally, we show how robust the system is to the estimation errors of the noise power spectral density level and the probability distribution of the pilot frequency location.
An experiment has been carried out to identify flow patterns in a horizontal condensing flow with R-113. Characteristics of flow patterns were determined based upon a statistical analysis of differential pressure fluctuations at an orifice. The probability density function and power spectral density function of instantaneous pressure drop curves for various flow conditions were obtained. In comparison to the results of air-water flows, the flow patterns in a condensing flow such as annular, wavy, slug and plug could be identified. The experimental data determined by this technique were compared with the flow pattern maps suggested by other investigators. The result indicates that the statistical characteristics of differential pressure fluctuations at an orifice may be a useful tool for identifying flow patterns both in condensing flows and in adiabatic two-phase flows.
For engineering, there are two major challenges in reliability analysis. First, to ensure the accuracy of simulation results, mechanical products are usually defined implicitly by complex numerical models that require time-consuming. Second, the mechanical products are fortunately designed with a large safety margin, which leads to a low failure probability. This paper proposes an efficient and high-precision adaptive active learning algorithm based on the Kriging surrogate model to deal with the problems with low failure probability and time-consuming numerical models. In order to solve the problem with multiple failure regions, the adaptive kernel-density estimation is introduced and improved. Meanwhile, a new criterion for selecting points based on the current Kriging model is proposed to improve the computational efficiency. The criterion for choosing the best sampling points considers not only the probability of misjudging the sign of the response value at a point by the Kriging model but also the distribution information at that point. In order to prevent the distance between the selected training points from too close, the correlation between training points is limited to avoid information redundancy and improve the computation efficiency of the algorithm. Finally, the efficiency and accuracy of the proposed method are verified compared with other algorithms through two academic examples and one engineering application.
In this study, synthetic time series wind data was generated numerically using a second-order Markov chain. One year of wind data in 2020 measured by the AWS on Wido Island was used to investigate the statistics for measured wind data. Both the transition probability matrix and the cumulative transition probability matrix for annual hourly mean wind speed were obtained through statistical analysis. Probability density distribution along the wind speed and autocorrelation according to time were compared with the first- and the second-order Markov chains with various lengths of time series wind data. Probability density distributions for measured wind data and synthetic wind data using the first- and the second-order Markov chains were also compared to each other. For the case of the second-order Markov chain, some improvement of the autocorrelation was verified. It turns out that the autocorrelation converges to zero according to increasing the wind speed when the data size is sufficiently large. The generation of artificial wind data is expected to be useful as input data for virtual digital twin wind turbines.
우리나라 연안 조위자료의 확률밀도함수 형태로 쌍봉형 정규분포 함수 형태를 제안하였다. 빈도분포 해석은 국립해양조사원에서 제공하는 인천, 군산, 목포, 제주, 여수, 마산, 가덕도, 부산, 포항, 속초 검조소의 1시간 간격 조위자료를 사용하였다. RMS 오차 및 결정계수($R^2$) 값을 비교ㆍ분석한 결과, 조위자료의 확률밀도함수로 본 연구에서 제안한 쌍봉형 함수가 기존에 사용하던 정규분포형 함수보다 더 적합한 함수로 파악되었다. 본 연구에서 제안된 함수의 매개변수는 Newton 방법을 수정한 Levenberg-Marquardt 방법으로 추정하였으며, 추정된 매개변수는 분석지점 검조소 자료의 비조화 상수와 밀접한 관계가 있는 것으로 파악되었다.
본 연구에서는 확률밀도함수의 서식처 적합도 지수를 사용하여 도심하천구간과 자연하천구간에서 유량점증방법론(Instream flow Incremental Methodology, IFIM)을 토대로 피라미 서식처의 생태유량을 모의하였다. 이와 같은 방법을 적용하기 위하여 본 연구에서는 PHABSIM 모형을 사용하였다. 본 연구에서는 서식처 적합도 지수(Kang, 2010)를 기초로 확률밀도함수의 매개변수를 조정하여 확률밀도함수의 서식처 적합도 지수를 개발하여 생태유량을 분석하였다. 그 결과, 도심하천구간에서는 정규분포가 자연하천구간에서는 2변수 log-pearson 분포가 Kang (2010)의 생태유량에 가장 근접하는 경향을 보였다. 확률밀도함수에 의한 서식처 적합도 지수와 하천구간별로 생태유량을 모의하여 확률론적 방법을 적용한 생태유량 산정기법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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