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Graduation date: 1988

Thesis (M.S.)--Missouri University of Science and Technology, 2008. / Vita. The entire thesis text is included in file. Title from title screen of thesis/dissertation PDF file (viewed January 30, 2009) Includes bibliographical references.

Thesis (Ph. D.)--Florida State University, 2006. / Advisor: Xu-Feng Niu, Florida State University, College of Arts and Sciences, Dept. of Statistics. Title and description from dissertation home page (viewed Sept. 18, 2006). Document formatted into pages; contains ix, 116 pages. Includes bibliographical references.

Dans une série chronologique, une observation est appelée record au temps «t» si sa valeur est supérieure à toutes les valeurs précédentes. Suivant l’augmentation de «t», considérons la suite des valeurs des records et la suite des indices d’occurrence des records. Les propriétés stochastiques des suites de valeurs des records ont été largement étudiées dans le cas où les observations sont des variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées (iid). Il se trouve que beaucoup de ces propriétés sont universelles, c’est-à-dire tiennent pour n’importe quelle loi de probabilité commune des observations. En particulier, les records ont tendance à devenir plus espacés dans le temps à mesure que «t» augmente. Cependant, ce n’est pas ce que l’on observe dans de nombreux jeux de données réelles. Ceci a conduit à l’élaboration de modèles plus complexes pour fournir une meilleure prédiction.Le modèle, peut-être le plus simple mais en tout cas le plus populaire, pour une série de records issus d’observations indépendantes mais non identiquement distribuées est le modèle à dérive linéaire (LDM). Ce modèle a été étudié par de nombreux auteurs et trouvé en accord avec certains types de données où l’hypothèse iid ne tient pas. Cependant, dans des situations pratiques, l’utilisation du LDM nécessite la détermination du paramètre de dérive du modèle et cela pousse le problème dans le domaine de la statistique.Il existe une similitude entre les records et le traitement de données censurées en analyse de survie. En particulier, toutes les observations qui tombent entre deux records consécutifs et au-delà du dernier record peuvent être considérées comme des observations censurées par le dernier record observé. Pour mettre en évidence cette similitude, on introduit la suite des indicatrices de records qui prennent la valeur 1 si l’observation est un record et 0 sinon.Un autre modèle populaire est le modèle Yang-Nevzorov. Ce modèle est intéressant car il a la structure d’un modèle à risque proportionnel en analyse de survie, lequel a montré son utilité dans ce domaine pour modéliser de nombreux jeux de données. Cependant, à notre connaissance, l’inférence statistique pour le modèle Yang-Nevzorov a été peu développé.Le but de ce travail est d’introduire certains estimateurs des différents paramètres des modèles LDM et Yang respectivement et d’en obtenir leurs propriétés statistiques. Il est montré que le mécanisme de censure est informatif pour certains paramètres. Cela justifie l’analyse des qualités d’estimateurs qui peuvent être obtenus à partir de ces indicatrices de records. Nous donnons quelques propriétés exactes et asymptotiques de ces estimateurs. Il se trouve que dans le modèle de Yang, le comportement des différents estimateurs est indépendant de la distribution sous-jacente. Notons que nos estimateurs peuvent être utilisés même lorsque les valeurs exactes des records sont elles-mêmes indisponibles ou de mauvaise qualité et les seules indicatrices sont disponibles ou fiables. En outre, il est montré que des tests d’ajustement du modèle de Yang peuvent aussi être dérivés de ces indicatrices. Ces tests ont même des capacités diagnostiques qui peuvent aider à suggérer des corrections au modèle.Toujours dans le contexte d’un modèle de Yang, nous étudions le comportement stochastique du temps inter-records et nous donnons sa loi asymptotique, indépendamment de la loi des va sous-jacentes. De plus, nous appliquons nos résultats théoriques à des données analysées précédemment par Yang.Enfin, nous passons à l’utilisation de la totalité des données disponibles (valeurs et indices/indicatrices de records) afin de calculer, par plusieurs méthodes, des estimateurs des paramètres des modèles LDM et Yang-Nevzorov. De plus, nous introduisons des tests statistiques qui nous aident à vérifier la conformité du choix de la distribution sous-jacente des observations et à choisir entre un modèle LDM et de Yang. / In a time series, an observation is called a record at time «t» if its value is greater than all previous values. As «t» increases, consider the sequence of records and the sequence of indices of occurrence of the records.The stochastic properties of sequences of record values have been much studied in the case where the observations are independent and identically distributed (iid) random variables. It turns out that many of these properties are universal, i.e. they hold for any cumulative distribution function for the underlying observations. In particular, records have a tendency to become further separated in time as «t» increases. However, this is not what is observed in many real data sets. This has lead to the development of more comprehensive models to provide better prediction.One of the simplest and popular model for a series of records extracted from independent but not identically distributed observations is the linear drift model (LDM). This model has been studied by many authors and found to be in agreement with some data sets where the iid assumption does not hold. However, for its uses in practical situations, the LDM requires the specification of the drift parameter of the model and this brings the problem into the realm of statistics.There are similarities between records and censored data in e.g. survival analysis. In particular, all observations that fall between two consecutive records and beyond the last record, can be seen as censored, by the last observed record. To highlight these similarities, consider the sequence of record indicators which are 1 if the observation is a record and 0 otherwise.Another popular model is the Yang-Nevzorov model. This model is interesting because it has the structure of a proportional hazard model, which have been shown to provide good fit to many data sets in survival analysis. However, to the best of our knowledge, statistical inference for the Yang- Nevzorov model has been little developed.The goal of this work is to introduce some estimators of the parameters in LDM and Yang’s model respectively and derive their statistical properties. It is shown that the censoring mechanism is informative for certain parameters. This justifies investigating the usefulness of estimators that can be extracted from record indicators. We give some exact and asymptotic properties of these estimators. It turns out that in a Yang’s model, the behavior of these estimators is distribution-free, i.e. does not involve the underlying CDF. Note that our estimators can be used even when the exact value of the records are themselves unavailable or of poor quality and only the indicators of their occurrence are available or trustworthy. Also, it is shown that distribution-free goodness-of-fit tests for Yang’s model can be derived from these indicators. These tests even have some diagnostic capabilities that can help in suggesting corrections to the model.Still in the context of a Yang’s model, we study the stochastic behavior of the inter-record time and give its asymptotic distribution regardless of the choice of the underlying distribution. In addition, we apply our theoretical results to a previously analyzed data set.Finally, we turn to the use of all available data (record values and indices/indicators) in order to calculate, by several methods, estimators of parameters in LDM and Yang-Nevzorov’s model. In addition, we introduce statistical tests that help us to check the conformity of the choice of the underlying distribution and to choose between LDM and Yang.

abstract: The ability to identify unoccupied resources in the radio spectrum is a key capability for opportunistic users in a cognitive radio environment. This paper draws upon and extends geometrically based ideas in statistical signal processing to develop estimators for the rank and the occupied subspace in a multi-user environment from multiple temporal samples of the signal received at a single antenna. These estimators enable identification of resources, such as the orthogonal complement of the occupied subspace, that may be exploitable by an opportunistic user. This concept is supported by simulations showing the estimation of the number of users in a simple CDMA system using a maximum a posteriori (MAP) estimate for the rank. It was found that with suitable parameters, such as high SNR, sufficient number of time epochs and codes of appropriate length, the number of users could be correctly estimated using the MAP estimator even when the noise variance is unknown. Additionally, the process of identifying the maximum likelihood estimate of the orthogonal projector onto the unoccupied subspace is discussed. / Dissertation/Thesis / Masters Thesis Electrical Engineering 2014

L'objectif général du travail de cette thèse est de proposer des méthodes robustes pour permettre d’obtenir des critères sur l’évolution de la pathologie tumorale à partir d’études dynamiques. Actuellement, l’appréciation de l’efficacité d’un traitement antiangiogénique (destruction des vaisseaux alimentant la tumeur) repose principalement sur l’imagerie fonctionnelle dont l’objectif est de quantifier la microcirculation tumorale à partir d’acquisitions dynamiques de perfusion. Cependant, différentes limites concernant le suivi de la réponse précoce des lésions par imagerie existent (mauvaise maîtrise des mouvements respiratoires, pas de consensus sur les paramètres permettant de quantifier la microcirculation tumorale, estimation paramétrique faite à partir de données extrêmement bruitées et pour un grand nombre de zones - une estimation par voxel de la séquence dynamique d’images). Dans un contexte clinique extrêmement contraignant, nous avons mis en place un cadre rigoureux comprenant l’ensemble des étapes nécessaires pour une caractérisation plus fiable de la microcirculation tumorale à partir de séquences d’images acquises sous perfusion de produit de contraste : les contributions principales de cette thèse couvrent ainsi l’optimisation des paramètres de reconstruction, le développement d’une méthode de recalage adaptée à nos données, la sélection argumentée d’un modèle de perfusion et enfin le développement d’une méthode robuste d’estimation des paramètres. Ces travaux permettent d’envisager l’utilisation des modèles de perfusion pour la caractérisation et la prédiction de la réponse d’un patient à différents traitements antitumoraux. / The main objective is to propose robust methods to allow estimation of functional markers reflecting the tumor evolution from dynamic studies. Currently, in this domain, assessing of the efficiency evaluation of an anti-angiogenic therapy (destruction of vessels which feed the tumor) is mainly based on the functional imaging of the microcirculation, which the objective is to quantify the tumor microcirculation by dynamic acquisitions with injection of contrast product. However, several limitations are present (lack of control of the breathing movement, no consensus on the parameters permitting the quantification of tumor microcirculation, parameter estimation computed from noisy data and a large number of regions - one estimation by voxel or group of voxel of the dynamic image sequence). In a restrictive clinical context (noisy data, few number), we have developed a complete pipeline with a set of necessary steps to a reliable characterization of the tumor microcirculation from dynamic perfusion image sequence: the main contributions of this thesis cover the reconstruction parameters optimization, the development of a registration method, the argued selection of a perfusion model and the development of a robust method of parameter estimation. With these works, we can envision the utilization of these perfusion models to the characterization and the prediction of the therapy response of a patient

This master thesis is made in 2001 at Blekinge Institute of Technology and Symbian, which is a software company in Ronneby, Sweden. The purpose of the thesis is to find a suitable prediction and estimation model for the test effort. To do this, we have studied the State of the Art in cost/effort estimation and fault prediction. The conclusion of this thesis is that it is hard to make a general proposal, which is applicable for all organisations. For Symbian we have proposed a model based on use and test cases to predict the test effort.

Les architectures mixtes contenant des composants programmables et d'autres reconfigurables peuvent fournir les performances de calcul nécessaires pour satisfaire les contraintes imposées aux applications temps réel. Mais l'implantation et d'optimisation de ces applications temps réel sur ce type d'architectures est une tâche complexe qui prend un temps énorme. Dans ce contexte, nous proposons un outil de prototypage rapide visant ce type d'architectures. Cet outil se base sur une extension que nous proposons de la méthodologie Adéquation Algorithme Architecture (AAA). Il permet d'effectuer automatiquement le partitionnement et l'ordonnancement optimisés des opérations de l'application sur les composants de l'architecture cible et la génération automatique des codes correspondants. Nous avons utilisé cet outil pour l'implantation de l'estimateur de mouvement de la norme H.264/AVC sur une architecture composée d'un processeur NIOS II d'Altera et d'un FPGA Stratix III. Ainsi nous avons pu vérifier le bon fonctionnement de notre outil et validé notre générateur automatique de code mixte / Mixed architectures containing programmable devices and reconfigurable ones can provide calculation performance necessary to meet constraints of real-time applications. But the implementation and optimization of these applications on this kind of architectures is a complex task that takes a lot of time. In this context, we propose a rapid prototyping tool for this type of architectures. This tool is based on our extension of the Adequacy Algorithm Architecture methodology (AAA). It allows to automatically perform optimized partitioning and scheduling of the application operations on the target architecture components and generation of correspondent codes. We used this tool for the implementation of the motion estimator of the H.264/AVC on an architecture composed of a Nios II processor and Altera Stratix III FPGA. So we were able to verify the correct running of our tool and validate our automatic generator of mixed code

Abstract In this thesis, iterative detection and estimation algorithms for digital communications systems in the presence of parametric uncertainty are explored and further developed. In particular, variational methods, which have been extensively applied in other research fields such as artificial intelligence and machine learning, are introduced and systematically used in deriving approximations to the optimal receivers in various channel conditions. The key idea behind the variational methods is to transform the problem of interest into an optimization problem via an introduction of extra degrees of freedom known as variational parameters. This is done so that, for fixed values of the free parameters, the transformed problem has a simple solution, solving approximately the original problem. The thesis contributes to the state of the art of advanced receiver design in a number of ways. These include the development of new theoretical and conceptual viewpoints of iterative turbo-processing receivers as well as a new set of practical joint estimation and detection algorithms. Central to the theoretical studies is to show that many of the known low-complexity turbo receivers, such as linear minimum mean square error (MMSE) soft-input soft-output (SISO) equalizers and demodulators that are based on the Bayesian expectation-maximization (BEM) algorithm, can be formulated as solutions to the variational optimization problem. This new approach not only provides new insights into the current designs and structural properties of the relevant receivers, but also suggests some improvements on them. In addition, SISO detection in multipath fading channels is considered with the aim of obtaining a new class of low-complexity adaptive SISOs. As a result, a novel, unified method is proposed and applied in order to derive recursive versions of the classical Baum-Welch algorithm and its Bayesian counterpart, referred to as the BEM algorithm. These formulations are shown to yield computationally attractive soft decision-directed (SDD) channel estimators for both deterministic and Rayleigh fading intersymbol interference (ISI) channels. Next, by modeling the multipath fading channel as a complex bandpass autoregressive (AR) process, it is shown that the statistical parameters of radio channels, such as frequency offset, Doppler spread, and power-delay profile, can be conveniently extracted from the estimated AR parameters which, in turn, may be conveniently derived via an EM algorithm. Such a joint estimator for all relevant radio channel parameters has a number of virtues, particularly its capability to perform equally well in a variety of channel conditions. Lastly, adaptive iterative detection in the presence of phase uncertainty is investigated. As a result, novel iterative joint Bayesian estimation and symbol a posteriori probability (APP) computation algorithms, based on the variational Bayesian method, are proposed for both constant-phase channel models and dynamic phase models, and their performance is evaluated via computer simulations.