The localization of sources has a numerous number of applications. To estimate the position of sources, the relative delay between two or more received signals for the direct signal must be determined. Although the generalized cross-correlation method is the most popular technique, an approach based on eigenvalue decomposition (EVD) is also popular one, which utilizes an eigenvector of the minimum eigenvalue. The performance of the eigenvalue decomposition (EVD) based method degrades in the low SNR and the correlated environments, because it is difficult to select a single eigenvector for the minimum eigenvalue. In this paper, we propose a new adaptive algorithm based on Canonical Correlation Analysis (CCA) in order to extend the operation range to the lower SNR and the correlation environments. The proposed algorithm uses the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue in the generalized eigenvalue decomposition (GEVD). The estimated eigenvector contains all the information that we need for time delay estimation. We have performed simulations with uncorrelated and correlated noise for several SNRs, showing that the CCA based algorithm can estimate the time delays more accurately than the adaptive EVD algorithm.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.26
no.3
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pp.305-313
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2019
Generalized canonical correlation analysis (GCCA) extends the canonical correlation analysis (CCA) to the case of more than two sets of variables and there have been many studies on how two-set canonical solutions can be generalized. In this paper, we derive certain stationary equations which can lead the higher-order solutions of several GCCA methods and suggest a type of iterative procedure to obtain the canonical coefficients. In addition, with some numerical examples we present the methods for graphical display, which are useful to interpret the GCCA results obtained.
Kim, Tae Wan;Kim, Chul Wook;Noh, Chi Won;Kim, Sam Woong;Kim, Il-Suk
Food Science of Animal Resources
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v.38
no.4
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pp.794-805
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2018
To identify correlation between fresh meat and processed meat products, we performed canonical correlation analysis (CCA) to predict the relationship between pork supply and meat product production in Korea. Results of CCA showed a canonical correlation of 0.8576 in the first canonical pair (p<0.01). The production of meat products showed the highest correlation with pork import but the lowest correlation with the production of domestic pork. Although Korean consumer preferred meat products produced by fresh domestic pork, inexpensively imported pork with high share in meat products was supplied in the market. Therefore, securing domestically produced raw meat is important for expanding consumption of domestic meat products. Results of this study suggest that meat processor and pig producer can achieve the $6^{th}$ industrialization by combining the production of raw pork materials, meat processing, and sales service.
To investigate the forest structure of Chuwang valley of Chuwangsan National Park, thirty plots were set up and surveyed. Importance values, DBH class distribution, species diversity indices, DCA Ordination, CCA ordiantion and TWINSPAN classification were used for vegetational structure analysis. Pinus densiflora Quercus serata, Q. mongolica, Q. variabilis were appeared to be dominant species in thirty plots. According to the analysis of classification by TWINSPAN, the thirty plots divided four groups. Groups were Q. mongolica-P. densiflora-Carpinus laxiflora community(I), P. densiflora-Q. variabilis community(II), Q. serrata-Q. variabilis community(III), broad-leaved mixed community(IV) Species diversity(H') of investigated area was calculated 1.17~l.32. The successional trend was seemed to be from P. densiflora to Q. spp. in the canopy layer.
Background: The objective of this study was to determine the relationship between soil environmental factors and halophyte distribution in the west coast of South Korea. Soils of our study sites were categorized into two groups: salt marsh and estuary marsh. Results: Salinity was higher in the salt marsh group than that in the estuary marsh group. However, total nitrogen, silt, and clay contents were higher in the estuary marsh group than those in the salt marsh group. Although altitude had a wider range in the salt marsh group, the mean altitude was higher in the estuary marsh group than that in the salt marsh group. Annual halophytes of seed propagation species were distributed parallel to the coast line on salt marsh. Higher coverage of vegetation was found in the area closer to the coast line. Plant density was higher near dead parental plants in estuary marsh, showing less difference in area that was more distant from the coast line. Conclusions: Results of canonical correspondence analysis (CCA) for vegetation distribution and sediment environmental factors and germination analysis in the coast line showed significant relationship with halophyte distribution. Therefore, they can be used as an indicator of coastal plant movement due to sea level rise.
Jung, Jae-Hwan;Ji, Seong-Jin;Zhu, Hongtu;Ibrahim, Joseph G.;Fan, Yong;Lee, Eunjee
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.27
no.6
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pp.603-624
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2020
There is an emerging interest in brain functional connectivity (FC) based on functional Magnetic Resonance Imaging in Alzheimer's disease (AD) studies. The complex and high-dimensional structure of FC makes it challenging to explore the association between altered connectivity and AD susceptibility. We develop a pipeline to refine FC as proper covariates in a penalized logistic regression model and classify normal and AD susceptible groups. Three different quantification methods are proposed for FC refinement. One of the methods is dimension reduction based on common component analysis (CCA), which is employed to address the limitations of the other methods. We applied the proposed pipeline to the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) data and deduced pathogenic FC biomarkers associated with AD susceptibility. The refined FC biomarkers were related to brain regions for cognition, stimuli processing, and sensorimotor skills. We also demonstrated that a model using CCA performed better than others in terms of classification performance and goodness-of-fit.
We compiled and analyzed long-term time-series data collected in Korea to evaluate changes in oceanographic conditions and marine ecosystems near Jeju Island ($33^{\circ}00^{\prime}-34^{\circ}00^{\prime}\;N$, $125^{\circ}30^{\prime}-127^{\circ}30^{\prime}\;E$) from 1981 to 2010. Environmental data included depth-specific time series of temperature and salinity that have been measured bimonthly since 1961 in water columns at 175 fixed stations along 22 oceanographic lines in Korean waters by the National Fisheries Research & Development Institute, and time series of estimated volume transport of the Tsushima Warm Current (TWC) and Korea Strait Bottom Cold Water (KSBCW) for the period from 1961 to 2008. We analyzed the species composition in terms of biomass of fish species caught by Korean fishing vessels in the waters near Jeju Island (1981-2010). Data were summarized and related to environmental changes using canonical correspondence analysis (CCA). The CCA detected major shifts in fish community structure between 1982 and 1983 and between 1990 and 1992; the dominant species were a filefish during 1981-1992 and chub mackerel from 1992 to 2007. CCA suggested that water temperature and salinity in the mixed layer and the volume transport of the TWC and the KSBCW were significantly related to the long-term changes in the fish community in the waters off Jeju Island. Fish community shifts seemed to be related to the well-established 1989 regime shift in the North Pacific. Further studies are required to elucidate the mechanisms driving climate change effects on the thermal windows and habitat ranges of commercial species to develop fisheries management plans based on reliable projections of long-term changes in the oceanographic conditions in waters off Jeju Island.
Intestinal parasitic infections (IPIs) are still important to the health of Thai rural residents. IPIs are the cause of many chronic diseases with, for example, opisthorchiasis resulting in progression to cholangiocarcinoma (CCA). This cross-sectional study in a prospective cohort study aimed to examine the prevalence and co-infection of intestinal parasites among Northeastern Thai rural residents, recruited into the Khon Kaen Cohort Study (KKCS), and who were residing in areas of high-risk for developing CCA. On recruitment, subjects had completed questionnaires and provided fecal samples for IPI testing using the formalin ethyl acetate concentration technique. Data on selected general characteristics and the results of the fecal tests were analysed. IPI test results were available for 18,900 of cohort subjects, and 38.50% were found to be positive for one or more types of intestinal parasite. The prevalence of Opisthorchis viverrini (O. viverrini) infection was the highest (45.7%), followed by intestinal flukes (31.9%), intestinal nematodes (17.7%), intestinal protozoa (3.02%), and intestinal cestodes (1.69%). The pattern of different infections was similar in all age groups. According to a mapping analysis, a higher CCA burden was correlated with a higher prevalence of O. viverrini and intestinal flukes and a greater intensity of O. viverrini. Both prevention and control programs against liver fluke and other intestinal parasites are needed and should be delivered simultaneously. We can anticipate that the design of future control and prevention programmes will accommodate a more community-orientated and participatory approach.
The study has piloted to find the Pattern of species distribution along environmental variables and disturbance in Raghunandan Reserve Forest. Shaltila and Shahapur beat of Raghunandan Hill Reserve Forest are situated in Chunarughat sub-district of Habiganj district between $24^{\circ}5^{\prime}-24^{\circ}10^{\prime}N$ and $91^{\circ}25^{\prime}-91^{\circ}30^{\prime}E$ under the Sylhet Forest Division. The Environmental variable and vegetation data were collected from 30 sample plots from each forest beat by using arbitrary sampling without preconceived bias. 51 species were found from Shaltila and 34 species found in Shahapur forest beat. Thus the dataset continued with total 85 species in 60 samples. To determine the relationships between tree species distribution and environmental variables, Canonical Correspondence Analysis (CCA) ordination method were performed separately for two forest beat. In CCA ordination, tree species showed significant variation along environmental gradients in terms of soil organic matter and disturbances (p<0.05) in the case of Shaltila forest. Potassium has a significant relationship with axis 1 and axis 2 in this forest. But Shahapur forest showed no significant relationship between species and environmental variables. Phosphorus has a significantly negative relationship with axis 2 in this forest. Disturbance played as a critical role of this forest thus influencing the distribution of species. The study showed that the distributions of tree species are strongly influenced by disturbance and organic matter in Shaltila and Shahapur forest beat showed no significant relationship between species and environmental variables. Future research should be included more environmental variables with larger study area that identify the most important environmental forces which will drive by species distribution findings in this forest.
This study was identified the distribution of vegetation in domestic estuaries and analysed the relationship with environmental fcators based on the health assessment data of the estuary ecosystem surveyed between 2016 and 2018. Of the 325 estuaries surveyed, 187 vegetation communites were investigated in 300 estuaries and 53 halophyte communites accounted for 28.3%. No vegetation distribution was found in the other 25 estuaries. Considering the circulation of estuary, 41 halophyte communites were investigated in open estuaries and 26 halophyte communites in closed estuaries. As a result of canonical correlation analysis (CCA) between the entire distributed vegetation community and environmental factors, salinity (conductivity), T-N, and T-P concentrations were strongly correlated. Among the riverbed material materials of the estuary, the composition ratio of silt, sand, and pebble was the most correlated. Therefor, it is estimated that the distribution location of the halophyte communites were differentiated by being influenced by the sea ares, estuary circulation type, resistance to salinity and riverbed material ratio.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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