In this letter, a simplified suboptimum receiver based on soft-limiting for the detection of binary antipodal signals in non-Gaussian noise modeled as a generalized normal-Laplace (GNL) distribution combined with Gaussian noise is presented. The suboptimum receiver has low computational complexity. Furthermore, when the number of diversity branches is small, its performance is very close to that of the Neyman-Pearson optimum receiver based on the probability density function obtained by the Fourier inversion of the characteristic function of the GNL-plus-Gaussian distribution.
The generalized linear mixed model(GLMM) is widely used in fitting categorical responses of clustered data. In the numerical approximation of likelihood function the normality is assumed for the random effects distribution; subsequently, the commercial statistical packages also routinely fit GLMM under this normality assumption. We may also encounter departures from the distributional assumption on the response variable. It would be interesting to investigate the impact on the estimates of parameters under misspecification of distributions; however, there has been limited researche on these topics. We study the sensitivity or robustness of the maximum likelihood estimators(MLEs) of GLMM for counts data when the true underlying distribution is normal, gamma, exponential, and a mixture of two normal distributions. We also consider the effects on the MLEs when we fit Poisson-normal GLMM whereas the outcomes are generated from the negative binomial distribution with overdispersion. Through a small scale Monte Carlo study we check the empirical coverage probabilities of parameters and biases of MLEs of GLMM.
In order to investigate the droplet size distribution and Sauter Mean Diameter in a ultra high pressure diesel spray, fuel was injected with ultra high pressure into the environments of high pressure and room temperature by an Electronic Hydraulic Fuel Injection System. Droplet size was measured with the immersion liquid sampling technique. The immersion liquid was used a mixture of water-methycellulose solution and ethanol. The Sauter Mean Diameter decreased with increasing injection pressure, with a decrease environmental pressure (back pressure) and nozzle diameter. Increasing the injection pressure makes the fuel density distribution of the spray more homogeneous. An empirical correlation was developed among injection pressure, air density, nozzle diameter and the Sauter Mean Diameter of spray droplets.
For the mean vector of a p-variate normal distribution ($p{\geq}3$), the optimal estimation within the class of James-Stein type decision rules under the quadratic loss are given when the underlying distribution is that of a variance mixture of normals and when the norm ${\parallel}\underline{{\theta}}{\parallel}$ in known. It also demonstrated that the optimal estimation within the class of Lindley type decision rules under the same loss when the underlying distribution is the previous type and the norm ${\parallel}{\theta}-\overline{\theta}\underline{1}{\parallel}$ with $\overline{\theta}=\frac{1}{p}\sum\limits_{i=1}^{n}{\theta}_i$ and $\underline{1}=(1,{\cdots},1)^{\prime}$ is known.
Hadji, Lazreg;Fallah, Ali;Aghdam, Mohammad Mohammadi
Structural Engineering and Mechanics
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v.82
no.2
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pp.151-161
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2022
In this study, the effect of porosity distribution pattern on the free vibration analysis of porous FG plates with various boundary conditions is studied. The material properties of the plate and the porosities within the plate are considered to vary continuously through the thickness direction according to the volume fraction of constituents defined by the modified rule of the mixture, this includes porosity volume fraction with four different types of porosity distribution over the cross-section. The governing partial differential equation of motion for the free vibration analysis is obtained using hyperbolic shear deformation theory. An analytical solution is presented for the governing PDEs for various boundary conditions. Results of the presented solution are compared and validated by the available results in the literature. Moreover, the effects of material and porosity distribution and geometrical parameters on vibrational properties are investigated.
A new assay technique to distinguish between pure compounds and the isomeric mixtures has been suggested using single molecule (SM) fluorescence detection technique. Since the number of emission spots in a fluorophorespread film prepared from a genuine dye solution was determined by experimental condition, the deviation of spot numbers from the expected values could be considered to be an indication of lower purity of the sample solution. The lower limit of sample concentration for this assay was determined to be $5{\times}10^{-10}$ M to show uniform number of expected spots within 10% uncertainties in our experimental condition. An individual fluorescence intensity distribution for a mixture of isomers having doubly different emissivities was simulated by adding distributions obtained from Cy3 and nile red (NR) independently. The result indicated that the mixture could be identified from the pure compounds through the difference in the number of Gaussian functions to fit the distribution. This new assay technique can be applied to the purity test for synthetic biofluorophores which are usually prepared in small quantities not enough for classical ensemble assays.
In this paper we developed a statistical model for traffic volume data which collected from a spot of specific local state road. One peculiar property of daily traffic data is that it has bimodal shape which have two peaks on times of both going to office and coming back to home. So, various mixture models of circular distribution are suggested for bimodal traffic data and EM algorithms are applied to estimate the parameters of the suggested models. To compare the accuracy of the suggested models, classical regressions with dummy variables are also considered. The suggested models for traffic volumn data can be effectively used to estimate missing values due to measuring instrument disorder.
In many applications of signal processing, we have to deal with densities which are highly non-Gaussian or which may have Gaussian shape in the middle but have potent deviations in the tails. To fight against these deviations, we consider a finite mixture distribution for the speech excitation. We utilize the EM algorithm for the estimation of speech parameters and their enhancement. Robust Kalman filtering is used in the enhancement process, and a detection/estimation technique is used for parameter estimation. Experimental results show that the proposed algorithm performs better in adverse SNR input conditions.
Gibbs ensemble Monte Carlo simulations were performed to calculate the vapor- liquid coexistence properties for the binary mixtures $CO_2/C_3H8$, $CO_2/CH_3OCH_3$, and $CO_2/CH_3COCH_3.$ For all the molecules the potential between sites in different molecules was simply calculated by the Lennard-Jones potential. Density of the mixture, composition of the mixture, the pressure-composition diagram, the chemical potential of component, and the radial distribution function were calculated at vapor- liquid equilibrium. The composition and the density of both vapor and liquid from simulation agreed considerably well with the experimental values over a wide range of pressures. The radial distribution functions in the liquid mixtures showed that $CO_2$ molecules tended to form cluster with each other and $C_3H8$ molecules also aggregated each other due to the weak interaction between $CO_3$ and $C_3H8$ molecule. However the interaction potentials between the same components were similar to those between the different components in the liquid mixtures $CO_2/CH_3OCH_3$ and $CO_2/CH_3COCH_3$.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.338-338
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2019
설계강우량 산정시, 일반적으로 극치자료를 활용하여 정상성 가정하에 빈도해석을 수행하고 있다. 그러나 종종 정상성으로 가정했던 기존 극치강우자료가 정상성 빈도해석 모형에서 효과적으로 모델링되지 않는 비정상성 특성을 나타내고 있다. 또한, 대부분의 극치강우 분포는 해마다 다른 규모로 발생하는 홍수와 태풍 등의 강우요인으로 인해 두 개의 첨두를 갖는 혼합분포 형태를 보인다. 이에 본 연구에서는 혼합분포 기반 비정상성 빈도모델(mixture distribution based nonstationary frequency model, MDNF)을 제시하였다. 제안된 모형의 입력자료로 기후변수(e.g. SSTs and SLPs)를 사용하여 두 개의 분포형으로 구성되는 극치강우의 혼합비(mixing ratio)에 대한 영향을 분석하였으며, 극치강우 패턴이 특정 기후변수의 영향을 받는 것을 확인하였다. 최종적으로 Bayesian 기법을 MDNF 모형에 연계하여 각 첨두에 해당하는 분포형의 매개변수들에 대한 불확실성 구간을 정량적으로 제시하였다. 본 연구를 통해 강우 패턴의 변동은 설계 강우량 추정에 영향을 미치며, 특정 기후변수와 강우 패턴이 상관성을 가지는 것을 확인함으로써 합리적인 설계 강우량 산정을 위한 중요한 근거를 제공할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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