In this paper, we designed the PC-based analyzer of the power spectral density that could estimate the heart rate variability from time series data of R-R interval. The power spectral density estimated that it applied the autoregressive model to the measured electrocardiogram during a short period. Also, the characteristics of the designed analyzer are that it could process of the signal filtering, the generation and recomposition of time series and the feature extraction at the same time. Especially the analyzer reconstructed which applied the lowpass filter of the time series composed by the linear interpolation so as to enhance the signal-to-noise feature. We could estimate the power spectral density that confirmed a variety of power peak with low frequency range and high frequency rang of autonomic nerve by the heart rate variability.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.155-167
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2014
본 연구는 기후파생상품의 가격결정 연구를 위한 중간과정으로서 우리나라 일별 평균기온에 대한 연속형 시계열 모형을 추정한다. 6개 광역도시를 대상으로 1954년 1월 1일부터 2010년 12월 31일까지의 57년간 일별 기온 시계열을 추세, 계절성, 불규칙 변동으로 구분하여 분석하였다. 특히 불규칙 성분은 연속형 자기회귀모형을 적용하였다. 분석결과, (1) 57년의 비교적 장기간 온도 시계열을 적용함으로써, 우리나라 선행연구의 결과와는 다르게 추세 성분이 통계적 유의성을 갖는 것으로 나타났다. 특히 추세성분의 기울기가 양의 부호를 가짐으로써 지구온난화의 추이가 우리나라에서 진행 중임을 보였다. (2) 추세와 계절성분이 제거된 불규칙성분에 대해 단위근 검정을 적용한 결과, 6개 광역시 모두에 대해 단위근이 없는 안정적인 것으로 나타났다. (3) 불규칙 성분에 대해 연속형 모형인 CAR모형을 적용한 결과, 차수가 3인 CAR(3)가 적합한 것으로 나타났으며 이러한 결과는 국외문헌의 결과와도 일치한다. 파생상품의 가격결정에는 기초자산의 연속형 시계열 모형의 개발이 가장 중요하므로 본 연구의 결과는 기후파생상품의 가격결정 연구에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 자기회귀모델을 이용한 심박변동의 파워스펙트럼해석에서 복잡한 계산과정을 수행하지 않으면서 심박변동의 특성을 반영한 간단한 모델차수법을 제안하였다. 자기회귀모델을 이용한 심박변동의 단구간 시계열에 대한 파워스펙트럼해석은 모델차수에 따라 스펙트럼 추정의 분해능이 변화한다. 제안한 모델차수법과 기존의 AIC와 고정차수법에 대하여 비교실험을 하였다. 실험결과, AIC 보다 계산과정이 매우 간단해졌으며 낮은 분해능의 문제를 해결하였고 고정차수의 단점인 시계열의 특성에 대응한 모델차수를 선택 할 수 있었다. 또한 제안된 방법으로 파워스펙트럼말도를 추정한 결과 AIC에서 나타나는 낮은 분해능 문제 와 적은 시계열 개수에서 나타나는 고정차수에 의한 잡음성 파워성분 저l거 등이 가능함을 확인하였다.
본 논문은 움직이는 차 안에서 교통 표지판을 추적하는 영상 기반 시스템을 기술한다. 제안된 시스템은 복잡한 환경에서 강인한 추적의 성능을 위해 파티클 필터를 기반으로 하는 기본 구조를 가진다. 실제 환경에서 표지판을 실시간으로 추적하는 경우, 장애물에 의한 겹침 현상과 빠르게 변하는 도로 상황 때문에 시계열 데이터인 상태 정보를 예측하는 것은 많은 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 어파인 변환의 파라미터를 상태 정보로 사용한 자기 회귀 모델을 파티클 필터의 상태 전이 모델로써 사용하고, 강인 통계를 사용하여 장애물에 의한 겹침 현상을 판단하여 추적 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 실험 결과에서는 본 논문에서 제안된 방법이 주행 중 실시간 추적을 위하여 효과적이며, 장애물에 의해 표지판이 겹치는 경우에도 추적이 잘 수행됨을 보인다.
본 연구에서는 조건부 핵밀도함수와 CAFPE(Corrected Asymptotic Final Prediction Error) 차수결정 방법에 근거한 비매개변수적 비선형 자기회귀 (Nonlinear AutoRegressive, NAR) 모형을 소개하고 이를 SOI(Southern Oscillation Index)에 적용하였다. SOI 자료에 대해서 선형 AR 모형을 적용하였으나 잔차에 대한 검정결과 이분산성(heteroscedasticity)을 나타내었다. 또한 BDS(Brock-Dechert-Sheinkman) 검정에서 비선형성이 존재함을 확인하였다. 따라서 NAR 모형에 SOI 자료를 적용시켰다. CAFPE를 이용하여 가장 적합한 모형으로 지체 1, 2와 4가 선택되었으며 조건부 평균함수를 추정하여 SOI 자료를 모의한 결과 잔차에 대해서 정규성과 이분산성 가정이 Jarque-Bera 검정과 ARCH-LM 검정에서 각각 기각되었으며 또한 조건부 표준편차함수의 최적 차수로 3, 8과 9가 CAPFE를 통해 선택되었다. 조건부 평균함수와 표준편차함수를 모두 고려한 모형에 대한 잔차 검정 결과 잔차의 I.I.D 가정을 만족하였으며 특히, BDS 검정에서 신뢰구간 95%와 99%에서 모두 만족한 결과를 나타내었다. 마지막으로 전체의 15%에 해당하는 SOI 자료에 대해서 One-Step 예측을 수행하였으며 선형 모형에 비해 평균제곱예측오차가 7% 적게 나타났다. 따라서, NAR 모형은 여타의 매개변수적 방법과 달리 모형 선택에 있어 자유로우며 비선형성을 고려할 수 있는 모형으로서 SOI 자료와 같은 비선형 자료를 위한 모의방법으로 선형 모형에 비해 많은 장점을 가지고 있다.
Generation of evaporation data generally assists in planning, operation, and management of reservoirs and other water works. Annual and monthly evaporation series were generated for King Fahad Dam Lake in Bishah, Saudi Arabia. Data was gathered for period of 22 years. Tests of homogeneity and normality were conducted and results showed that data was homogeneous and normally distributed. For generating annual series, an Autoregressive first order model AR(1) was used and for monthly evaporation series method of fragments was used. Fifty replicates for annual series, and fifty replicates for each month series, each with 22 values length, were generated. Performance of the models was evaluated by comparing the statistical parameters of the generated series with those of the historical data. Annual and monthly models were found to be satisfactory in preserving the statistical parameters of the historical series. About 89% of the tested values of the considered parameters were within the assigned confidence limits
본 논문은 주파수 전이신호와 시간 전이 신호에 대해서 고조파 잡음 여기 방법과 시간 분리 여기 방법을 적용한 2.4kbps 음성부호화 방법을 제안한다. 혼합 여기 부호화 방법은 주기 신호와 비 주기 신호를 효과적으로 표현하기 위해 하모닉 잡음 모델을 사용한다. 혼합신호에 대한 잡음 성분은 캡스트럴 분석 방법을 사용함으로써 추출되고, AR(Autoregressive Model) 모델에 의해 표현된다. 시간 전이구간 신호에서의 모호한 음성을 효과적으로 제거하기 위한 또 다른 방법이 제안된다. 제안된 시간 분리 방법은 시간 에너지 변화정도를 관찰함으로써 전이 시점을 감지하고 다른 시간 길이를 가지는 두 블록으로 분리하여 분석한다. 시간 분리 방법은 분석을 위한 비대칭 윈도우와 합성에서의 위상 합성 방법을 포함한다. 제안된 방법을 사용한 2.4kbps 음성부호화 방법은 주관적 음질 평가에서 전이구간에서의 지각적 음질의 향상을 보여주었으며, 원본 음성 스펙트럼과의 고조파 비 매칭에 의한 윙윙거리는 기계적인 잡음을 감소시킨다.
This paper is concerned with the artificial control of prosthetic devices using the electromyographic(EMG) activities of biceps and triceps in human subject during isometric contraction adjustments at the elbow. And it was analysised about recognition of EMG signals and dynamic characteristics at arm movements of human. For this study the error signal of autoregressive(AR) model were used to discriminate arm movement patterns of human. Interaction of dynamic characteristics (Position, Velocity, Acceleration) and EMG of biceps and triceps at arm movements of human was measured.
본 논문은 주파수 전이신호와 시간 전이 신호에 대해서 고조파 잡음 여기 방법과 시간 분리 여기 방법을 적용한 2.4 kbps 음성부호화 방법을 제안한다. 혼합 여기 부호화 방법은 주기 신호와 비 주기 신호를 효과적으로 표현하기 위해 하모닉 잡음 모델을 사용한다. 혼합신호에 대한 잡음 성분은 캡스트럴 분석 방법을 사용함으로써 추출되고, AR (Autoregressive Model) 모델에 의해 표현된다. 시간 전이구간 신호에서의 모호한 음성을 효과적으로 제거하기 위한 또 다른 방법이 제안된다. 제안된 시간 분리 방법은 시간 에너지 변화정도를 관찰함으로써 전이 시점을 감지하고 다른 시간 길이를 가지는 두 블록으로 분리하여 분석한다. 시간 분리 방법은 분석을 위한 비대칭 윈도우와 합성에서의 위상 합성 방법을 포함한다. 제안된 방법을 사용한 2.4 kbps 음성부호화 방법은 주관적 음질 평가에서 전이구간에서의 지각적 음질의 향상을 보여주었으며, 원본 음성 스펙트럼과의 고조파 비 매칭에 의한 윙윙거리는 기계적인 잡음을 감소시킨다.
A real-time identifier for the nonstationary time-varying signals and systems was implemented using a low cost DSP (digital signal processing) chip. The identifier is comprised of I/O units, a central processing unit, a control unit and its supporting software. In order t estimate the system accurately and to reduce quantization error during arithmetic operation, the firmware was programmed with 64-bit extended precision arithmetic. The performance of the identifier was verified by comparing with the simulation results. The implemented real-time identifier has negligible quantization errors and its real-time processing capability crresponds to 0.6kHz for the nonstationary AR (autoregressive) model with n=4 and m=1.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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