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자료유형
학술저널
저자정보
Moon, Byung-Soo (Korea Atomic energy Research Institute)
저널정보
한국전산응용수학회 The Korean journal of computational & applied mathematics, 한국전산응용수학술지 Series A The Korean journal of computational & applied mathematics, 한국전산응용수학술지 Series A 제8권 제3호
발행연도
2001.1
수록면
731 - 742 (12page)

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A Gaussian smoothing algorithm obtained from a cascade of convolutions with a seven-point kernel is described. We prove that the change of local sums after applying our algorithm to sinusoidal signals is reduced to about two thirds of the change by the binomial coefficients. Hence, our seven point kernel is better than the binomial coefficients when trend curves are needed to be generated. We also prove that if our Gaussian convolution is applied to sinusoidal functions, the amplitude of higher frequencies reduces faster than the lower frequencies and hence that it is a low pass filter. AMS Mathematics Subject Classification : 65G99
#Smoothing algorithm #Tredn curve #Gaussian smoothing #Signal filtering #EEG curve

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