Herein, we consider uplink multiuser massive multiple-input multiple-output systems when multiple users transmit information symbols to a base station (BS) by applying simple space-time block coding (STBC). At the BS receiver, two detection filters for each user are used to detect the STBC information symbols. One of these filters is for odd-indexed symbols and the other for even-indexed symbols. Using constrained output variance metric minimization, we first derive a special relation between the closed-form optimal solutions for the two detection filters. Then, using the derived special relation, we propose a new blind adaptive algorithm for implementing the minimum output variance-based optimal filters. In the proposed adaptive algorithm, filter weight vectors are updated only in the region satisfying the special relation. Through a theoretical analysis of the convergence speed and a computer simulation, we demonstrate that the proposed scheme exhibits faster convergence speed and lower steady-state bit error rate than the conventional scheme.
Frailty estimates from the proportional hazards frailty model often lead us to conjecture the heterogeneity in frailty such that the variance of the frailty varies over different covariate groups (e.g. male group versus female group). For such systematic heterogeneity in frailty, we consider a regression model for the variance components in the proportional hazards frailty model, denoted by the MLFM. However, in many cases, the observed data do not show any statistically significant preference between the homogeneous frailty model and the heterogeneous frailty model. In this paper, we propose a Bayesian model averaging procedure with the reversible jump Markov chain Monte Carlo which selects the appropriate model automatically. The resulting regression coefficient estimate ignores the model uncertainty from the frailty distribution in view of Bayesian model averaging (Hoeting et al., 1999). Finally, the proposed model and the estimation procedure are illustrated through the analysis of the kidney infection data in McGilchrist and Aisbett (1991) and a simulation study is implemented.
The purposes of this study were (1) to segment female college students' apparel shoppers into unique apparel buying decision-making style groups; and (2) to profile for each segment in terms of personal characteristics (material values, change seeking tendency and prestige sensitivity) and fashion information sources. Data were collected through questionnaires from convenient sample of 290 female college students. As a result of cluster analysis and univariate analysis of variance, distinctive consumer decision-making style groups of consumers were identified; Value-maximizing Recreational Shoppers, Brand-Maximizing Emotional Shoppers, and Apathetic Shoppers. These three groups were compared as to the effect of personal characteristics variables and fashion information sources through univariate analysis of variance and chi-square statistics. The result showed that personal characteristics (material values, change seeking tendency and prestige sensitivity) and fashion-information sources do influence the consumer decision-making styles and that these three groups were unique in their decision-making characteristics showing that consumer decision-making styles can be a good segmentation base for apparel market.
Purpose - This study examines students' perspectives (stream-wise) of parameters affecting education quality in an affiliated undergraduate engineering institution in NCR, Haryana. Research design, data, and methodology - This study involves descriptive research and data collection using a structured questionnaire based on the Likert scale. The sample comprises 500 student respondents. For data analysis, an f-test was performed using high quality SPSS software. Results - For "Selection" and "Personality Development & Industry Exposure," the analysis of variance revealed a statistical difference between the mean values of the groups. Whereas, for "Academic Excellence," "Infrastructure," "Placements," and "Management & Administration," the analysis of variance revealed no statistical difference between the mean values of the groups. Conclusions - Students' perceptions about the "Selection" and "Personality Development & Industry Exposure" change according to the various specializations they opt for in their undergraduate engineering education in Haryana. Whereas, for "Academic Excellence," "Infrastructure," "Placements," and "Management & Administration," the perceptions of the students do not vary because of the different specializations they have opted for in their undergraduate engineering education.
Six soil subsampling methods were evaluated with explosive compounds-contaminated soils to quantify the variance associated with each method. The methods include modified grab sampling, simplified ripple splitting, fractional shoveling, coning & quatering, degenerate fractional shoveling, and rolling & quatering. All the methods resulted in significantly lower CV (coefficient of variation) of 1~5%, compared to common grab sampling that gave 8~98% of CV, possibly due to the reduction of grouping and segregation errors described by Gy sampling theory. Among the methods, simplified ripple splitting tends to result in lower explosive compounds concentrations, while the rolling & quatering gave the opposite result. Fractional shoveling method showed the least variance and the highest reproducibility in the analysis.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.24
no.3
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pp.273-278
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2016
This study makes a relative comparison of the results of tensile test and quasi-static analysis using AGL(Adjuster Guide Loop) model that plays a role in adjusting the height of shoulder belt, of the components of the vehicle seatbelt system and attempts to propose a method of reducing the error rate of the quasi-static analysis technique effectively. This study selects two major factors affecting the result of an analysis, draws the result of analysis through the method of experimental design, one of the statistical techniques and understands the contribution rate of the major factors affecting the result of the analysis through ANOVA(Analysis of Variance).
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.1
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pp.80-86
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2004
With the increasing demand of environmentally clean machining in recent years, the use of coolants has been restricted extensively. In this paper, a multiple comparison method(Tukey's HSD method) is proposed to choose the optimum level of coolant necessary for an efficient and environmentally clean machining. The cutting temperature, specific cutting energy, and surface roughness in turning process are analysed by ANOVA(Analysis Of Variance) and Tukey's HSD method. From the experimental results and statistical analysis, it is found that the optimum condition of coolant level is 10 ml/min with 6% mix ratio, which is almost half of the commonly used level.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.11
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pp.2923-2931
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1996
In this paper, the symbol error probability for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) in the multipath fading environment is obtained analytically. In the analysis, OFDM signals with and without the guard interval are considered, and the two-ray fading model is used for the multi-path fading channel. From the analysis results, it is found that the adjacent subchannel interfernce increases the symbol error rate when the guard interval is not employed or shorter than the length of the delay. It is also shown that the adjacent subchannel interference is a Gaussian random variable and its variance depends on the subchannel location and the number of subchannels. Finally, it is found that the variance of the subchannel interference also increases as the power of the signal increases for the OFDM with insufficient guard interval, yieldin an irreducible error at high signal to noise ratio.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.14
no.2
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pp.331-338
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1990
In adaptive control, the lack of persistent and rich excitation causes the estimated parameters to drift, which degrade the performance of the system and may introduces instability to the system in a stochastic environment. To solve the problem of the parameter drift, the concept of single parameter adaptation is presented. For the parameter identification, a priori error is directly used for adaptation error. The structure of the controller is based upon the minimum variance control technique. The stability and robustness analysis is carried out by the sector stability theorem for the second order system. The computer simulation is performed to justify the theoretical analysis for the various cases.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.28
no.1
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pp.127-136
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2016
The purpose of this research is to conduct a comparative study on the characteristics of daily volatility spillovers across the stock markets of Korea, China, and Japan. We employ generalized spillover definition and measurement developed by Diebold & Yilmaz (2009, 2012). The sample period is January 5, 1993 to September 25, 2015. From a static full-sample analysis, we find that 8.60% of forecast error variance comes from volatility spillovers. From a 250-day rolling-sample analysis, we discover that there exist significant volatility fluctuations in the stock markets of Korea, China and Japan, expecially during the Asian Financial Crisis (1998-1999) and the US Credit Crisis (2008-2009) after the collapse of Lehman Brothers. From the net directional spillovers across three countries, we come upon that there is neither a definite leader nor a significant follower during the sample period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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