• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제28권3호
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• pp.279-296
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• 1999

In this paper we establish some recurrence relations for both single and product moments of order statistics from a doubly truncated linear- exponential distribution with increasing hazard rate. These recurrence relations would enable one to compute all the higher order moments of order statistics for all sample sizes from those of the lower order in a simple recursive way. In addition, percentage points of order statistics are also discussed. These generalize the corresponding results for the linear- exponential distribution with increasing hazard rate derived by Balakrishnan and Malik(1986)

• 한국통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.357-364
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• 1996

이 논문에서는 고차통계값을 쓰지 않고 비최소 위상 FIR 시스템을 미상 식별(blind identification)할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 2차 백색 신호의 절대평균으로 그 신호의 고차 백색성 여부를 판단할 수 있다는 관찰에서 얻어진다. 제안한 방법은 고차통계값을 쓰는 방법의 새로운 대안이 될 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통해서, 절대평균이 정확히 추정됨을 알 수 있었고 제안한 방법이 고차통계값을 쓰는 방법의 여러 단점을 해결할 수 있음을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제22권8호
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• pp.670-679
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• 2003

본 논문에서는 수중 천이신호 탐지를 위하여 시간주파수 영역에서 신호분석이 가능한 웨이브렛을 적용하였다. 낮은 신호대 잡음비를 가지는 관측신호로부터 천이신호를 탐지하기 위하여 고차통계 기법과 웨이브렛을 사용하였으며, 웨이브렛을 이용하여 신호를 주파수 영역에서 분해한 다음 고차통계 기법을 이용하여 분해된 웨이브렛 계수들의 정규분포 특성을 측정하였다. 제안한 방법으로 천이신호를 탐지할 경우 낮은 신호대 잡음비를 가지는 관측 신호로부터 천이신호를 잘 탐지할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제16권6호
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• pp.25-35
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• 1997

음성 신호 처리에 널리사용되어 온 2차 통계에 의한 음성 분석 방법은 잡음 환경에서 성능이 크게 저하되는 단점을 지닌다. 이에 반하여 고차 통계 방법은 Gaussian 잡음 등을 억제하는 특성을 가지고 있어서 잡음 환경에 상대적으로 강인한 음성 특징 추출을 가능하게 한다. 본 논문에서는 고차 통계에 의한 음성 분석 방법을 이용하여 백색 및 유색 잡음 환경에서의 문맥 독립형(text-independent) 화자식별 시스템을 제안하고, 기존의 2차 통계에 의한 방식과 성능을 비교하였다. 본 논문에서의 화자식별 시스템은 벡터 양자화 방법에 기반을 두고 있으며, 고차 통계 방법에 의한 유성음/무성음 판별을 통해 non-Gaussian 특징을 가지면서도 화자 정보가 집중되어 있는 유성음 부분에 대해서만 음성 특징을 추출하여 인식에 사용하였다. 50명의 화자를 대상으로 한 화자식별 실험 결과, 고차 통계 방법이 2차 통계에 의한 방법보다 잡음 환경에서 상대적으로 우수한 인식 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.11-18
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• 2013

본 논문에서는 정확한 깊이를 추출하기 위해 고차 통계기반 초점 척도를 이용한 SFF(shape from focus) 알고리즘을 제시한다. 기존의 SFF기반 3차원 깊이 복원 기법들은 초점 척도로 SML(sum of modified Laplacian)을 사용하기 때문에, 성능이 영상의 특성에 크게 의존하여 초점이 정밀하거나 질감이 풍부한 영상에서만 효율적이다. 그러므로, 본 논문에서는 비교적 질감과 초점이 빈약한 영상에서도 초점 값을 추출할 수 있도록 고차 통계(HOS:higher order statistics)를 이용한 알고리즘을 제안한다. 이 초점 척도에 의해 초점 영역 맵이 생성되고 국부적으로 최적의 초점 값을 갖는 화소를 추출하기 위해 영역개선, 세선화, 모서리 검출과정이 순서적으로 적용된다. 최종적으로 추출된 점에 대해서 Delaunay 삼각화를 사용하여 3차원 모델정보를 생성한다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2002년도 제13회 정기총회 및 2002년도 동계학술발표회
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• pp.284-285
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• 2002

• 전기학회논문지
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• 제57권8호
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• pp.1454-1463
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• 2008

Blind source separation by independent component analysis (ICA) has applied in signal processing, telecommunication, and image processing to recover unknown original source signals from mutually independent observation signals. Neural networks are learned to estimate the original signals by unsupervised learning algorithm. Because the outputs of the neural networks which yield original source signals are mutually independent, then mutual information is zero. This is equivalent to minimizing the Kullback-Leibler convergence between probability density function and the corresponding factorial distribution of the output in neural networks. In this paper, we present a learning algorithm using information theory and higher order statistics to solve problem of blind source separation. For computer simulation two deterministic signals and a Gaussian noise are used as original source signals. We also test the proposed algorithm by applying it to several discrete images.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제54호
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• pp.63-72
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• 2005

The performance of speech recognition system is degraded by the mismatch between training and test environments. Many studies have been presented to compensate for noise components in the cepstral domain. Recently, higher order cepstral moment normalization method has been introduced to improve recognition accuracy. In this paper, we present real-time high order moment normalization method with post-processing smoothing filter to reduce the parameter estimation error in higher order moment computation. In experiments using Aurora2 database, we obtained error rate reduction of 44.7% with proposed algorithm in comparison with baseline system.

• 대한수학회지
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• 제54권1호
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• pp.87-99
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• 2017

To indicate the statistical complexity of dynamical systems, we introduce the notions of higher order irregular set and higher order maximal Birkhoff average oscillation in this paper. We prove that, in the setting of topologically mixing Markov chain, the set consisting of those points having maximal k-order Birkhoff average oscillation for all positive integers k is as large as the whole space from the topological point of view. As applications, we discuss the corresponding results on a repeller.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.41-44
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• 2002

Blind source separation (BSS) is a fundamental problem that is encountered in many practical applications. In most existing methods, stationary sources are considered higher-order statistics is necessary either explicitly or implicitly. But, many natural signals are nonstationary, and it is possible to perform BSS using only second-order statistics. Our method is based on only second order statistics. The algorithms are developed using the gradient descent method in orthogonality constraint and their performance is confirmed by numerical experiments.