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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.5
- 수록면
- 309 - 316 (8page)
이용수
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It is necessary to separate the signal and noise in quantitative analysis of inclusion using optical emission spectroscopy data. It is assumed that the noise follows a Gaussian distribution and the signal follows a Gamma distribution, thus the underlying distribution of data will be a mixture of Gaussian and Gamma distribution. The parameters of the mixture model can be estimated from the EM algorithm. Then the signals and noises will be classified by using a fixed threshold approach based on multiple testing using positive false discovery rate and Bayes error. The proposed method is applied to a real data and a simulation is carried out to compare the performance with the previous method like 3 sigma rule.
목차
Abstract
1. Introduction
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 사례 연구 및 모의 실험
5. 결론 및 추후 연구
References
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