• 제목/요약/키워드: biased Gaussian

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비-가우시안 잡음하의 적응 시스템을 위한 바이어스된 영-오차확률의 반복적 추정법 (Recursive Estimation of Biased Zero-Error Probability for Adaptive Systems under Non-Gaussian Noise)

  • 김남용
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.1-6
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    • 2016
  • 바이어스된 영-오차확률 (biased zero-error probability)과 이에 관련된 알고리듬은 매 반복시간마다 합산과정을 지니고 있어 많은 계산상의 부담을 요구한다. 이 논문에서는 바이어스된 영-오차확률에 반복적 접근법을 적용한 알고리듬을 제안하였고 천해역 통신채널과 충격성 잡음 및 바이어스된 가우시안 잡음이 혼재한 실험 환경에서 성능을 비교하였다. 샘플 사이즈에 비례하는 계산 복잡도를 지닌 기존 알고리듬과 달리 제안한 반복적 방식은 샘플 사이즈와 무관하여 계산량의 부담을 크게 줄였다. 이러한 계산효율 특성을 지닌 제안한 알고리듬은 블록 처리방식의 기존 알고리듬과 비교하여 다중경로 페이딩, 바이어스된 잡음 및 충격성 잡음에 대한 강인성에서 동일한 성능을 나타냈다.

편이 확률밀도함수 사이의 거리측정 기준과 비 가우시안 잡음 환경을 위한 등화 알고리듬 (Distance Measure for Biased Probability Density Functions and Related Equalizer Algorithms for Non-Gaussian Noise)

  • 김남용
    • 한국통신학회논문지
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    • 제37A권12호
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    • pp.1038-1042
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    • 2012
  • 이 논문에서는 편이된 확률밀도함수 간 거리 측정이라는 새로운 거리 측정 기준을 제안하고 이에 관련된 등화 알고리듬을 도출하여 충격성 잡음과 시변 직류 잡음이 있는 다경로 채널에 적용하였다. 이러한 비 가우시안 잡음 환경에서 시행한 시뮬레이션의 결과로부터, 제안한 알고리듬이 충격성 잡음에 강인성을 보일 뿐 아니라 시변 직류 잡음도 제거하는 탁월한 능력을 가짐을 입증하였다.

비-가우시안 잡음하의 통신을 위한 바이어스된 오차 분포의 유클리드 거리 (Euclidean Distance of Biased Error Probability for Communication in Non-Gaussian Noise)

  • 김남용
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.1416-1421
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    • 2013
  • 비-가우시안 잡음 환경의 적응 시스템을 위해, 평행 이동한 오차 분포와 오차 0에 위치한 델타 함수 사이의 유클리드 거리를 새로운 성능기준으로 제안하였다. 또한, 이 성능 기준에 근거하여 적응 알고리듬을 개발하였고, 얕은 바다에서 구한 수중 통신 다경로 채널에 충격성 잡음과 직류 바이어스 잡음이 더해진 환경으로 등화 성능을 시뮬레이션한 결과, 제안한 알고리듬이 기존의 MEDE 알고리듬 보다 5 dB 이상 향상된 MSE 성능을 보이며 오차 분포의 중심 위치가 정확히 0에 위치하였다.

Note on Stochastic Orders through Length Biased Distributions

  • Choi, Jeen-Kap;Lee, Jin-Woo
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제10권1호
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    • pp.243-250
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    • 1999
  • We consider $Y=X{\lambda}Z,\;{\lambda}>0$, where X and Z are independent random variables, and Y is the length biased distribution or the equilibrium distribution of X. The purpose of this paper is to consider the distribution of X or Y when the distribution of Z is given and the distribution of Z when the distribution of X or Y is given, In particular, we obtain that the necessary and sufficient conditions for X to be $X^{2}({\upsilon})\;is\;Z{\sim}X^{2}(2)\;and\;for\;Z\;to\;be\;X^{2}(1)\;is\;X{\sim}IG({\mu},\;{\mu}^{2}/{\lambda})$, where $IG({\mu},\;{\mu}^{2}/{\lambda})$ is two-parameter inverse Gaussian distribution. Also we show that X is smaller than Y in the reverse Laplace transform ratio order if and only if $X_{e}$ is smaller than $Y_{e}$ in the Laplace transform ratio order. Finally, we can get the results that if X is smaller than Y in the Laplace transform ratio order, then $Y_{L}$ is smaller than $X_{L}$ in the Laplace transform order, and that if X is smaller than Y in the reverse Laplace transform ratio order, then $_{\mu}X_{L}$ is smaller than $_{\nu}Y_{L}$ in the Laplace transform order.

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지자기 전달함수의 로버스트 추정

  • 양준모;오석훈;이덕기;윤용훈
    • 지구물리
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    • 제5권2호
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    • pp.131-142
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    • 2002
  • 일반적으로 지자기 전달함수는 관측치와 예측치의 차이를 최소화하는 관점에서 해가 추정된다. 오차의 구조가 가우스 분포를 따르면 최소자승 추정이 최적의 추정이지만, 그렇지 않은 경우 전달 함수 추정을 심각하게 왜곡시킬 수 있으므로 오차 구조에 대한 정보가 요구된다. 본 연구에서는 Q-Q plot을 이용한 오차 구조으 검증을 통하여 실제 오차 구조에 대한 정보를 획득하였고 가우스 분포 가정을 벗어나는 오차 구조에 대해 외치(outlier)에 의한 영향을 최소로 하며 해를 추정하는 로버스트 추정(regression M-estimate)을 적용하였다. 오차가 가우스 분포를 따르는 경우, 최소자승 추정과 로버스트 추정은 유사한 결과를 나타내나, 오차가 가우스 분포를 벗어나는 경우 로버스트 추정이 최소자승 추정보다 부드러운 결과를 나타냄을 확인하였다.

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로보스트 방법을 이용한 EEG 신호의 전력밀도 추정 (Power spectrum estimation of EEG signal using robust method)

  • 김택수;허재만;김종순;유선국;박상희
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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    • pp.736-740
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    • 1991
  • EEG(Electroencephalogram) background signals can be represented as the sun of a conventional AR(Autoregressive) process and an innovation process, or a prediction error process. We have seen that conventional estimation techniques. such as least square estimates(LSE) or Gaussian maximum likelihood estimates(MLE-G) are optimal when the innovation process satisfies the Gaussian or presumed distribution. But when the data are contaminated by outliers, or artifacts, these assumptions are not met and conventional estimation techniques can badly fall and be strongly biased. It is known that EEG can be easily affected by artifacts. So we suggest a robust estimation technique which considerably performs well against those artifacts.

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로버스트 필터를 이용한 EEG 신호의 스펙트럼 추정 (Power Spectrum Estimation of EEG Signal Using Robust Filter)

  • 김택수;허재만
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제13권2호
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    • pp.125-132
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    • 1992
  • Background EEG signals can be represented as the sum of a conventional AR process and an innovation process. It Is know that conventional estimation techniques, such as least square estimates (LSE) or Gaussian maximum likelihood estimates (MLE-G ) are optimal when the innovation process satisfies the Gaussian or presumed distribution. When the data are contaminated by outliers, however, these assumptions are not met and the power spectrum estimated by conventional estimation techniques may be fatally biased. EEG signal may be affected by artifacts, which are outliers in the statistical term. So the robust filtering estimation technique is used against those artifacts and it performs well for the contaminated EEG signal.

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비-가우시안 잡음하의 적응 시스템을 위한 바이어스된 영-오차확률 (Biased Zero-Error Probability for Adaptive Systems under Non-Gaussian Noise)

  • 김남용
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.9-14
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    • 2013
  • 영-오차확률 성능 기준은 오차 샘플들이 직류 바이어스 잡음의 영향을 받을 때 적응 시스템에 사용되기에는 제약이 따른다. 이 논문에서는 바이어스 변수를 오차 분포에 도입하고 바이어스된 오차확률에서 오차를 0 으로 하여 새로운 성능 기준인 바이어스된 영-오차확률을 제안하였다. 또한, 확장 필터 구조를 기반으로 제안된 성능 기준을 최대화 함으로써 적응 알고리듬을 도출하였다. 통신 채널 등화에 대한 시뮬레이션 결과로부터 제안된 성능기준에 기반한 이 알고리듬이 강한 충격성 잡음과 직류-바이어스 잡음의 환경에서 동요 없이 오차 샘플들을 0 으로 집중시키는 성능을 보였다.

실난수생성기에서 필터 윈도우크기에 관한 연구 (Performance Analysis according to Filter Window Size in Random Number Generator Using Filter Algorithm)

  • 홍진근
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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    • pp.344-347
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    • 2004
  • 암호학에 적용되는 실난수 발생기는 기본적인 잡음 메카니즘으로부터 유도된 불예측적이고, 편이성을 가지지 않은 이진 수열을 요구한다. 본 논문에서는 하드웨어로 구현된 실난수 발생기가 편이성을 가진 출력수열을 통계적으로 제거하기 위해 필터기법을 사용한다. 사용된 필터처리기법에서 윈도우크기에 따른 손실율을 분석하여 적합한 윈도우 크기를 제안하고자 한다.

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Left Ventricular Image Processing and Displays of Cardiac Function

  • Kuwahara, Michiyoshi
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제6권1호
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    • pp.1-4
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    • 1985
  • Background EEG signals can be represented as the sum of a conventional AR process and an innovation process. It is know that conventional estimation techniques, such as least square estimates (LSE) or Gauasian maximum likelihood estimates (MLE-G) are optimal when the innovation process satisfies the Gaussian or presumed distribution. When the data are contaminated by outliers, however, these assumptions are not met and the power spectrum estimated by conventional estimation techniques may be fatally biased. EEG signal may be affected by artifacts, which are outliers in the statistical term. So the robust filtering estimation technique is used against those artifacts and it performs well for the contaminated EEG signal.

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