이중모드 비대칭 canonical 구조 필터는 일반적으로 위성 중계기의 입력 멀티플렉서에 주로 사용된다. 본 논문에서는 비대칭형 canonical 필터의 용이한 합성 방법에 대하여 언급하였다. 비대칭형 canonical 필터의 결합행렬은 대칭형 canonical 필터의 결합 행렬로부터 평면 회전(plane rotation)과 같은 similarity transformation을 이용하여 구하였다. 비대칭형 canonical 필터의 결합 행렬을 구하기 위한 similarity transformation 과정에 있어서 회전 순서, 피벗(pivot), 회전각을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법을 이용하여 8차 및 10차 비대칭 canonical filter의 결합 행렬을 추출하였으며, 비대칭형 canonical 필터의 주파수 응답 특성은 대칭형 canonical 필터의 주파수 응답 특성과 동일한 특성을 나타내었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권3호
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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.
Simple canonical correlation biplot is a graphical method to investigate two sets of variables and observations in simple canonical correlation analysis. If we consider the set of covariate variables that linearly affects two sets of variables, we can apply the partial canonical correlation biplot in partial canonical correlation analysis that removes the linear effect of the set of covariate variables on two sets of variables. On the other hand, we consider the set of covariate variables that linearly affect one set of variables but not the other. In this case, if we apply the simple or partial canonical correlation biplot, we cannot clearly interpret other two sets of variables. Therefore, in this study, we will apply the semi-partial canonical correlation analysis of Timm (2002) and remove the linear effect of the set of covariate variables on one set of variables but not the other. And we suggest the semi-partial canonical correlation biplot for interpreting the semi-partial canonical correlation analysis. In addition, we will compare shapes and shape the variabilities of the simple, partial and semi-partial canonical correlation biplots using a procrustes analysis.
Let ${\tilde{M}}$ be a Riemannian manifold equipped with a concircular vector field ${\tilde{X}}$ and M a submanifold (with its induced metric) of ${\tilde{M}}$. Denote by X the restriction of ${\tilde{X}}$ on M and by $X^T$ the tangential component of X, called the canonical field of M. In this article we study submanifolds of ${\tilde{M}}$ whose canonical field $X^T$ is also concircular. Several characterizations and classification results in this respect are obtained.
A canonical transformation changes variables such as coordinates and momenta to new variables preserving either the Poisson bracket or the commutation relations depending on whether the problem is classical or quantal respectively. Classically canonical transformations are well established as a powerful tool for solving differential equations. Quantum canonical transformations have been defined and used relatively recently because of the non-commutativeness of the quantum variables. Three elementary canonical transformations and their composite transformations have quantum implementations. Quantum canonical transformations have been mostly used in time-independent Schrodinger equations and a harmonic oscillator with time-dependent angular frequency is probably the only time-dependent problem solved by these transformations. In this work, we apply quantum canonical transformations to a harmonic oscillator in which both angular frequency and equilibrium position are time-dependent.
행렬도는 이원표 자료행렬의 행과 열을 탐색하기에 유용한 그래프적 방법이다. 특히, 정준상관 행렬도는 정준상관분석의 결과를 이용하여 두 변수군과 개체간의 관계를 기하적으로 살펴볼 수 있다. 그 반면에 자료의 성격에 따라 세개 이상의 변수군이 존재하는 경우에는 정준상관분석의 개념에서 확장한 일반화 정준상관분석을 이용하여 일반화 정준상관 행렬도를 고려할 수 있다. 그러나 자료의 성격에 따라 두 변수군 외에 이들 두 변수군에 선형적 영향을 미치는 공변량변수로 이루어진 다른 한 변수군이 존재하는 경우에, 일반화 정준상관 행렬도를 적용한다면 공변량변수군의 영향력 때문에 주 관심인 두 변수군에 대하여 잘못 해석할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Rao (1969)의 공변량 변수군의 영향력을 제거한 편정준상관분석을 살펴보고, 이를 기하적으로 해석하기 위한 편정준상관 행렬도를 제안한다.
The simplification and the searching trends of complex data which assumed relationship between predictor variables and object variables are one of primary objective of ecological research. This study was aimed to apply cononical analysis consisting of canonical correlation analysis and canonical variate analysis related to lichen vegetation and several environmental variables which are elevation, height on grond, exposure side and cover values. Data collected from the Duckyoo National Park in August 1985. Lichen species was ranked by eqivocation information theory with cover values. Canonical correlation analysis was applied to one data set both set both environmental variables and lichem family. In order to make two sets of data matrix the scale of position vector ordination was calculated from the vector scalar product for lichen species. Canonical variate analysis was applied to rearranged data which was made by interval class code for environmental variables. The sharpness values was calculated in frequency of cotingency tables and the dispersion profiles of each species in classes of environmental variables was designed to extract component values based on the decomposition of expected frequencies in contingency table. The results of canonical correlation analysis revealed canonical first correlation value 0.815(89%), and second correlation value 0.083(11%). Significance test showed that the hypothesis of joint mutuallity of canonical correlation is accepted (P>0.05). The relation between canonical score of vegetation variables and that of environmental variable indicated linear tendency.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권3호
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pp.471-478
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2012
In this paper, we present a permutation test to select the number of pairs of canonical variates in canonical correlation analysis. The existing chi-squared test is known to be limited to normality in use. We compare the existing test with the proposed permutation test and study their asymptotic behaviors through numerical studies. In addition, we connect canonical correlation analysis to regression and we we show that certain inferences in regression can be done through canonical correlation analysis. A regression analysis of real data through canonical correlation analysis is illustrated.
A second-order response surface model is often used to approximate the relationship between a response factor and a set of explanatory factors. In this article, we deal with canonical analysis in response surface models. For the interpretation of the geometry of second-order response surface model, standard errors and confidence intervals for the eigenvalues of the second-order coefficient matrix play an important role. If the confidence interval for some eigenvalue includes 0 or the estimate of some eigenvalue is very small (near to 0) with respect to other eigenvalues, then we are able to delete the corresponding canonical factor. We propose a formulation of criterion which can be used to select canonical factors. This criterion is based on the IMSE(=Integrated Mean Squared Error). As a result of this method, we may approximately write the canonical factors as a set of some important explanatory factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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