EMG (eleltromyographic) signals are generated by contracting muscle and detected in and out side of muscle in the form of random signals. In the measurement of muscle fatigue, the mean frequency of EMG signals using spectrum analysis is an important parameter in diagonosis of muscle disease and in sports medicine fields. In this study, the degree of spectral transfer to lower frequency caused by accumulation of Latic acid inside the muscle is estimated. The new spectral analysis method using 2"d order hAaximum Entropy Method was applied to estimate the mean frequency and we confirmed that this new method yields fast and reliable estimation.tion.
In order to determine the precise effective temperature and surface gravity of warm stars, all synthetic spectral lines in the wavelength range of $4000-5700{\AA}$ with T=6000-7750 K, and log g=3.5, 4.0, and 4.5 for [M/H]=0.0, $V_{rot}$=10 km $s^{-1}$, and $V_{tubl}$=2 km $s^{-1}$ were calculated using the SYNSPEC package(Hubeny, et al., 1995) and the Kurucz(1995) model. Then, the depth-ratios for all line pairs were investigated and we selected two and six depth-ratios appropriate for the surface gravity and temperature indicators, respectively. We plotted six grids with X- and Y-axes for the depth-ratios of surface gravity and temperature, respectively, for the simultaneous estimation of these two atmospheric parameters. This method was applied to the spectum of $\delta$ Scu for the determination of its temperature and surface gravity simultaneously.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.2
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pp.340-346
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1996
In this paper, we propose a ne weighted backward covariance matrix method to enhance the resolution for direction-of-arrival(DOA) estimation. The proposed method (MEVM:modified eigenvector method) is an enhanced covariance matrix method which is an extended form of the conventional covariance matrix. We analyze the effect of using the weighted forward-baskward covariance matrix on the performance of the eigenvector method(EVM). By comparing the perturbation angle of the noise-subspace, we show that the spectral estimate obtained using the proposed method is less distorted than the spectral estimate obtained using the conventional EVM. The simulation results show that the new method is more accurate and has better resolution than the conventional EVM under the same noise conditions.
Closed-form solutions are analytically derived for stochastic properties of earthquake ground motion fields, which are conditioned by an observed time series at certain observation sites and are characterized by spectra with uncertainties. The theoretical framework presented here can estimate not only the expectations of such simulated earthquake ground motions, but also the prediction errors which offer important information for the field of engineering. Before these derivations are made, the theory of conditional random fields is summarized for convenience in this study. Furthermore, a method for stochastic interpolation of power spectra is explained.
Ridge regression is compared with multiple linear regression (MLR) for determination of Research Octane Number (RON) when the baseline and signal-to-noise ratio are varied. MLR analysis of near-infrared (NIR) spectroscopic data usually encounters a collinearity problem, which adversely affects long-term prediction performance. The collinearity problem can be eliminated or greatly improved by using ridge regression, which is a biased estimation method. To evaluate the robustness of each calibration, the calibration models developed by both calibration methods were used to predict RONs of gasoline spectra in which the baseline and signal-to-noise ratio were varied. The prediction results of a ridge calibration model showed more stable prediction performance as compared to that of MLR, especially when the spectral baselines were varied. . In conclusion, ridge regression is shown to be a viable method for calibration of RON with the NIR data when only a few wavelengths are available such as hand-carry device using a few diodes.
This study presents a pansharpening method, so called FitPAN, to synthesize multispectral images at a higher resolution by exploiting a high-resolution image acquired in panchromatic modality. FitPAN is a modified version of the quadratic programming approach proposed in (Lee, 2008), which is designed to generate synthesized multispectral images similar to the multispectral images that would have been observed by the corresponding sensor at the same high resolution. The proposed scheme aims at reconstructing the multispectral images at the higher resolution with as less spectral distortion as possible. This study also proposes a sharpening process to eliminate some distortions appeared in the fused image of the higher resolution. It employs the Point-Jacobian MAP iteration utilizing the contextual information of the original panchromatic image. In this study, the new method was applied to the IKONOS 1m panchromatic and 4m multispectral data, and the results were compared with them of several current approaches. Experimental results demonstrate that the proposed scheme can achieve significant improvement in both spectral and block distortion.
Methods for stochastic simulation of non-Gaussian wind pressure have increasingly addressed the efficiency and accuracy contents to offer an accurate description of the extreme value estimation of the long-span and high-rise structures. This paper presents a linear prediction and z-transform (LPZ) based Cumulative distribution function (CDF) mapping algorithm for the simulation of multivariate non-Gaussian fluctuating wind pressure. The new algorithm generates realizations of non-Gaussian with prescribed marginal probability distribution function (PDF) and prescribed spectral density function (PSD). The inverse linear prediction and z-transform function (ILPZ) is deduced. LPZ is improved and applied to non-Gaussian wind pressure simulation for the first time. The new algorithm is demonstrated to be efficient, flexible, and more accurate in comparison with the FFT-based method and Hermite polynomial model method in two examples for transverse softening and longitudinal hardening non-Gaussian wind pressures.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1630-1630
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2001
NIR specroscopy is widely used today as a quantitative technique for predicting the chemical composition of various agricultural product. However there exist few application for seed quality assessment, especially for seed germinability. This study is to show the possibilities of a nondestructive estimation of germinability in radish (Raphanus sativus L) seeds. The experiment carried out on one radish cultivar (Chung Su Gung Jung, Nong Woo Bio Co., Ltd.) harvested in 1993. NIR(Foss Co.) spectral measurements were carried out on the seeds surface of flat side. The seeds after spectral measurements were planted on blotter individually and observed germination. The seeds were characterized to nongermination and germination group, which in turn grouped to normal and abnormal germination and then compared with the NIR spectra. The spectra from these seed groups were compared each other, The result suggested that NIR spectra could be applicable to determine radish seeds germinability.
There are many different techniques for the estimation of the Hurst exponent. However, the techniques can produce different characteristics for the persistence of a time series each other. This study uses several techniques such as adjusted range, resealed range(RR) analysis, modified restated range(MRR) analysis, 1/f power spectral density analysis, Maximum Likelihood Estimation(MLE), detrended fluctuations analysis(DFA), and aggregated variance time(AVT)method for the Hurst exponent estimation. The generated time series from chaos and stochastic systems are analyzed for the comparative study of the techniques. Then this study discusses the advantages and disadvantages of the techniques and also the limitations of them.
A new method for autoregressive parameter estimation from noisy observation sequence is presented. This method, termed the AP method, is a result of an attempt to make use of the adaptive predictor which is a simple and reliable way of parameter estimation. It is shown theoretically that, for noisy input, the parameter vector computed from the prediction sequence is closer to that of the original sequence than the noisy input sequence is, under the spectral distortion criterion. Simulation results with the Kalman filter as a noise reduction filter and real speech data supported the theory. Roughly speaking, the performance of the parameter set obtained by the AP method is better than noisy one but worse than the EM iteration results. When the simplicity is considered, it could provide a useful alternative to more complicated parameter estimation methods in some applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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