Embedding, Extraction and Detection of Digital Watermark in Spectral Images

Tässä diplomityössä tutkitaan tekniikoita, joillavesileima lisätään spektrikuvaan, ja menetelmiä, joilla vesileimat tunnistetaanja havaitaan spektrikuvista. PCA (Principal Component Analysis) -algoritmia käyttäen alkuperäisten kuvien spektriulottuvuutta vähennettiin. Vesileiman lisääminen spektrikuvaan suoritettiin muunnosavaruudessa. Ehdotetun mallin mukaisesti muunnosavaruuden komponentti korvattiin vesileiman ja toisen muunnosavaruuden komponentin lineaarikombinaatiolla. Lisäyksessä käytettävää parametrijoukkoa tutkittiin. Vesileimattujen kuvien laatu mitattiin ja analysoitiin. Suositukset vesileiman lisäykseen esitettiin. Useita menetelmiä käytettiin vesileimojen tunnistamiseen ja tunnistamisen tulokset analysoitiin. Vesileimojen kyky sietää erilaisia hyökkäyksiä tarkistettiin. Diplomityössä suoritettiin joukko havaitsemis-kokeita ottamalla huomioon vesileiman lisäyksessä käytetyt parametrit. ICA (Independent Component Analysis) -menetelmää pidetään yhtenä mahdollisena vaihtoehtona vesileiman havaitsemisessa.

Geometric stopping of a random walk and its applications to valuing equity-linked death benefits

We study discrete-time models in which death benefits can depend on a stock price index, the logarithm of which is modeled as a random walk. Examples of such benefit payments include put and call options, barrier options, and lookback options. Because the distribution of the curtate-future-lifetime can be approximated by a linear combination of geometric distributions, it suffices to consider curtate-future-lifetimes with a geometric distribution. In binomial and trinomial tree models, closed-form expressions for the expectations of the discounted benefit payment are obtained for a series of options. They are based on results concerning geometric stopping of a random walk, in particular also on a version of the Wiener-Hopf factorization.

Kernel-PCA data integration with enhanced interpretability

Background Nowadays, combining the different sources of information to improve the biological knowledge available is a challenge in bioinformatics. One of the most powerful methods for integrating heterogeneous data types are kernel-based methods. Kernel-based data integration approaches consist of two basic steps: firstly the right kernel is chosen for each data set; secondly the kernels from the different data sources are combined to give a complete representation of the available data for a given statistical task. Results We analyze the integration of data from several sources of information using kernel PCA, from the point of view of reducing dimensionality. Moreover, we improve the interpretability of kernel PCA by adding to the plot the representation of the input variables that belong to any dataset. In particular, for each input variable or linear combination of input variables, we can represent the direction of maximum growth locally, which allows us to identify those samples with higher/lower values of the variables analyzed. Conclusions The integration of different datasets and the simultaneous representation of samples and variables together give us a better understanding of biological knowledge.

Full instability behavior of N-dimensional dynamical systems with a one-directional nonlinear vector field

We show how certain N-dimensional dynamical systems are able to exploit the full instability capabilities of their fixed points to do Hopf bifurcations and how such a behavior produces complex time evolutions based on the nonlinear combination of the oscillation modes that emerged from these bifurcations. For really different oscillation frequencies, the evolutions describe robust wave form structures, usually periodic, in which selfsimilarity with respect to both the time scale and system dimension is clearly appreciated. For closer frequencies, the evolution signals usually appear irregular but are still based on the repetition of complex wave form structures. The study is developed by considering vector fields with a scalar-valued nonlinear function of a single variable that is a linear combination of the N dynamical variables. In this case, the linear stability analysis can be used to design N-dimensional systems in which the fixed points of a saddle-node pair experience up to N21 Hopf bifurcations with preselected oscillation frequencies. The secondary processes occurring in the phase region where the variety of limit cycles appear may be rather complex and difficult to characterize, but they produce the nonlinear mixing of oscillation modes with relatively generic features

Análise por componentes principais de espectros nexafs na especiação do molibdênio em catalisadores de hidrotratamento

Bulk and supported molybdenum based catalysts, modified by nickel, phosphorous or tungsten were studied by NEXAFS spectroscopy at the Mo L III and L II edges. The techniques of principal component analysis (PCA) together with a linear combination analysis (LCA) allowed the detection and quantification of molybdenum atoms in two different coordination states in the oxide form of the catalysts, namely tetrahedral and octahedral coordination.

Spatio-temporal modelling of the duration of the cotton cycle in the State Of Goiás, Brazil

The objective of this work was to develop and validate a mathematical model to estimate the duration of cotton (Gossypium hirsutum L. r. latifolium hutch) cycle in the State of Goiás, Brazil, by applying the method of growing degree-days (GD), and considering, simultaneously, its time-space variation. The model was developed as a linear combination of elevation, latitude, longitude, and Fourier series of time variation. The model parameters were adjusted by using multiple-linear regression to the observed GD accumulated with air temperature in the range of 15°C to 40°C. The minimum and maximum temperature records used to calculate the GD were obtained from 21 meteorological stations, considering data varying from 8 to 20 years of observation. The coefficient of determination, resulting from the comparison between the estimated and calculated GD along the year was 0.84. Model validation was done by comparing estimated and measured crop cycle in the period from cotton germination to the stage when 90 percent of bolls were opened in commercial crop fields. Comparative results showed that the model performed very well, as indicated by the Pearson correlation coefficient of 0.90 and Willmott agreement index of 0.94, resulting in a performance index of 0.85.

Spatial multicriteria decision analysis for the siting of on-shore wind power in Kemiönsaari

Wind power is a low-carbon energy production form that reduces the dependence of society on fossil fuels. Finland has adopted wind energy production into its climate change mitigation policy, and that has lead to changes in legislation, guidelines, regional wind power areas allocation and establishing a feed-in tariff. Wind power production has indeed boosted in Finland after two decades of relatively slow growth, for instance from 2010 to 2011 wind energy production increased with 64 %, but there is still a long way to the national goal of 6 TWh by 2020. This thesis introduces a GIS-based decision-support methodology for the preliminary identification of suitable areas for wind energy production including estimation of their level of risk. The goal of this study was to define the least risky places for wind energy development within Kemiönsaari municipality in Southwest Finland. Spatial multicriteria decision analysis (SMCDA) has been used for searching suitable wind power areas along with many other location-allocation problems. SMCDA scrutinizes complex ill-structured decision problems in GIS environment using constraints and evaluation criteria, which are aggregated using weighted linear combination (WLC). Weights for the evaluation criteria were acquired using analytic hierarchy process (AHP) with nine expert interviews. Subsequently, feasible alternatives were ranked in order to provide a recommendation and finally, a sensitivity analysis was conducted for the determination of recommendation robustness. The first study aim was to scrutinize the suitability and necessity of existing data for this SMCDA study. Most of the available data sets were of sufficient resolution and quality. Input data necessity was evaluated qualitatively for each data set based on e.g. constraint coverage and attribute weights. Attribute quality was estimated mainly qualitatively by attribute comprehensiveness, operationality, measurability, completeness, decomposability, minimality and redundancy. The most significant quality issue was redundancy as interdependencies are not tolerated by WLC and AHP does not include measures to detect them. The third aim was to define the least risky areas for wind power development within the study area. The two highest ranking areas were Nordanå-Lövböle and Påvalsby followed by Helgeboda, Degerdal, Pungböle, Björkboda, and Östanå-Labböle. The fourth aim was to assess the recommendation reliability, and the top-ranking two areas proved robust whereas the other ones were more sensitive.

An Eigenfunction Approach for Volatility Modeling.

In this paper, we introduce a new approach for volatility modeling in discrete and continuous time. We follow the stochastic volatility literature by assuming that the variance is a function of a state variable. However, instead of assuming that the loading function is ad hoc (e.g., exponential or affine), we assume that it is a linear combination of the eigenfunctions of the conditional expectation (resp. infinitesimal generator) operator associated to the state variable in discrete (resp. continuous) time. Special examples are the popular log-normal and square-root models where the eigenfunctions are the Hermite and Laguerre polynomials respectively. The eigenfunction approach has at least six advantages: i) it is general since any square integrable function may be written as a linear combination of the eigenfunctions; ii) the orthogonality of the eigenfunctions leads to the traditional interpretations of the linear principal components analysis; iii) the implied dynamics of the variance and squared return processes are ARMA and, hence, simple for forecasting and inference purposes; (iv) more importantly, this generates fat tails for the variance and returns processes; v) in contrast to popular models, the variance of the variance is a flexible function of the variance; vi) these models are closed under temporal aggregation.

Efficient estimation using the characteristic function : theory and applications with high frequency data

The attached file is created with Scientific Workplace Latex

Mesure de Mahler supérieure de certaines fonctions rationelles

Nous exprimons la mesure de Mahler 2-supérieure et 3-supérieure de certaines fonctions rationnelles en terme de valeurs spéciales de la fonction zêta, de fonctions L et de polylogarithmes multiples. Les résultats obtenus sont une généralisation de ceux obtenus dans [10] pour la mesure de Mahler classique. On améliore un de ces résultats en réduisant une combinaison linéaire de polylogarithmes multiples en termes de valeurs spéciales de fonctions L. On termine avec la réduction complète d’un cas particuler.

Les dérivées de l’hémoglobine dans la structure rétinienne par la technique de réflectométrie multi-spectrale

L’examen de la rétine par des moyens non invasifs et in vivo a été un objectif de recherche pendant plusieurs années. Pour l’œil comme pour tous les organes du corps humain, un apport soutenu en oxygène est nécessaire pour le maintien de l’homéostasie. La concentration en oxygène du sang des vaisseaux rétiniens peut être déterminée principalement à partir des mesures du spectre de réflexion du fond de l’œil. En envoyant une lumière, à différentes longueurs d’onde, sur la rétine et en analysant la nature de la lumière réfléchie par la rétine, il est possible d’obtenir des informations quantitatives sur le niveau d'oxygène dans les vaisseaux sanguins de la rétine ou sur le flux sanguin. Cependant, la modélisation est compliquée due aux différentes interactions et aux chemins que la lumière prend à travers les tissus oculaires avant de quitter l’œil. L’objectif de cette thèse a été de développer et de valider un modèle mathématique afin de calculer les dérivées d’hémoglobine à partir de mesures spectrales de réflectométrie sur les vaisseaux sanguins de la rétine. L’instrument utilisé pour mesurer la fonction spectrale de réflectométrie a été un spectroréflectomètre multi-canal, une technologie capable de mesurer in vivo et en continu 800 spectres simultanément. L'équation mathématique qui décrit la fonction spectrale de réflectométrie dans la zone spectrale de 480 nm à 650 nm a été exprimée comme la combinaison linéaire de plusieurs termes représentant les signatures spectrales de l'hémoglobine SHb, de l'oxyhémoglobine SOHB, l’absorption et la diffusion des milieux oculaires et une famille de fonctions multigaussiennes utilisées pour compenser l’incompatibilité du modèle et les données expérimentales dans la zone rouge du spectre. Les résultats du modèle révèlent que le signal spectral obtenu à partir de mesures de réflectométrie dans l’œil est complexe, contenant la lumière absorbée, réfléchie et diffusée, mais chacun avec une certaine prédominance spécifique en fonction de la zone spectrale. La fonction spectrale d’absorption du sang est dominante dans la zone spectrale 520 à 580 nm, tandis que dans la zone spectrale de longueurs d’ondes plus grandes que 590 nm, la diffusion sur les cellules rouges du sang est dominante. Le modèle a été utilisé afin de mesurer la concentration d’oxygène dans les capillaires de la tête du nerf optique suite à un effort physique dynamique. L’effort physique a entraîné une réduction de la concentration d’oxygène dans les capillaires, ainsi qu’une réduction de la pression intraoculaire, tandis que la saturation sanguine en oxygène, mesurée au niveau du doigt, restait constante. Le modèle mathématique développé dans ce projet a ainsi permis, avec la technique novatrice de spectroréflectométrie multicanal, de déterminer in vivo et d’une manière non invasive l’oxygénation sanguine des vaisseaux rétiniens.

Essays in macro finance and monetary economics

Les questions abordées dans les deux premiers articles de ma thèse cherchent à comprendre les facteurs économiques qui affectent la structure à terme des taux d'intérêt et la prime de risque. Je construis des modèles non linéaires d'équilibre général en y intégrant des obligations de différentes échéances. Spécifiquement, le premier article a pour objectif de comprendre la relation entre les facteurs macroéconomiques et le niveau de prime de risque dans un cadre Néo-keynésien d'équilibre général avec incertitude. L'incertitude dans le modèle provient de trois sources : les chocs de productivité, les chocs monétaires et les chocs de préférences. Le modèle comporte deux types de rigidités réelles à savoir la formation des habitudes dans les préférences et les coûts d'ajustement du stock de capital. Le modèle est résolu par la méthode des perturbations à l'ordre deux et calibré à l'économie américaine. Puisque la prime de risque est par nature une compensation pour le risque, l'approximation d'ordre deux implique que la prime de risque est une combinaison linéaire des volatilités des trois chocs. Les résultats montrent qu'avec les paramètres calibrés, les chocs réels (productivité et préférences) jouent un rôle plus important dans la détermination du niveau de la prime de risque relativement aux chocs monétaires. Je montre que contrairement aux travaux précédents (dans lesquels le capital de production est fixe), l'effet du paramètre de la formation des habitudes sur la prime de risque dépend du degré des coûts d'ajustement du capital. Lorsque les coûts d'ajustement du capital sont élevés au point que le stock de capital est fixe à l'équilibre, une augmentation du paramètre de formation des habitudes entraine une augmentation de la prime de risque. Par contre, lorsque les agents peuvent librement ajuster le stock de capital sans coûts, l'effet du paramètre de la formation des habitudes sur la prime de risque est négligeable. Ce résultat s'explique par le fait que lorsque le stock de capital peut être ajusté sans coûts, cela ouvre un canal additionnel de lissage de consommation pour les agents. Par conséquent, l'effet de la formation des habitudes sur la prime de risque est amoindri. En outre, les résultats montrent que la façon dont la banque centrale conduit sa politique monétaire a un effet sur la prime de risque. Plus la banque centrale est agressive vis-à-vis de l'inflation, plus la prime de risque diminue et vice versa. Cela est due au fait que lorsque la banque centrale combat l'inflation cela entraine une baisse de la variance de l'inflation. Par suite, la prime de risque due au risque d'inflation diminue. Dans le deuxième article, je fais une extension du premier article en utilisant des préférences récursives de type Epstein -- Zin et en permettant aux volatilités conditionnelles des chocs de varier avec le temps. L'emploi de ce cadre est motivé par deux raisons. D'abord des études récentes (Doh, 2010, Rudebusch and Swanson, 2012) ont montré que ces préférences sont appropriées pour l'analyse du prix des actifs dans les modèles d'équilibre général. Ensuite, l'hétéroscedasticité est une caractéristique courante des données économiques et financières. Cela implique que contrairement au premier article, l'incertitude varie dans le temps. Le cadre dans cet article est donc plus général et plus réaliste que celui du premier article. L'objectif principal de cet article est d'examiner l'impact des chocs de volatilités conditionnelles sur le niveau et la dynamique des taux d'intérêt et de la prime de risque. Puisque la prime de risque est constante a l'approximation d'ordre deux, le modèle est résolu par la méthode des perturbations avec une approximation d'ordre trois. Ainsi on obtient une prime de risque qui varie dans le temps. L'avantage d'introduire des chocs de volatilités conditionnelles est que cela induit des variables d'état supplémentaires qui apportent une contribution additionnelle à la dynamique de la prime de risque. Je montre que l'approximation d'ordre trois implique que les primes de risque ont une représentation de type ARCH-M (Autoregressive Conditional Heteroscedasticty in Mean) comme celui introduit par Engle, Lilien et Robins (1987). La différence est que dans ce modèle les paramètres sont structurels et les volatilités sont des volatilités conditionnelles de chocs économiques et non celles des variables elles-mêmes. J'estime les paramètres du modèle par la méthode des moments simulés (SMM) en utilisant des données de l'économie américaine. Les résultats de l'estimation montrent qu'il y a une évidence de volatilité stochastique dans les trois chocs. De plus, la contribution des volatilités conditionnelles des chocs au niveau et à la dynamique de la prime de risque est significative. En particulier, les effets des volatilités conditionnelles des chocs de productivité et de préférences sont significatifs. La volatilité conditionnelle du choc de productivité contribue positivement aux moyennes et aux écart-types des primes de risque. Ces contributions varient avec la maturité des bonds. La volatilité conditionnelle du choc de préférences quant à elle contribue négativement aux moyennes et positivement aux variances des primes de risque. Quant au choc de volatilité de la politique monétaire, son impact sur les primes de risque est négligeable. Le troisième article (coécrit avec Eric Schaling, Alain Kabundi, révisé et resoumis au journal of Economic Modelling) traite de l'hétérogénéité dans la formation des attentes d'inflation de divers groupes économiques et de leur impact sur la politique monétaire en Afrique du sud. La question principale est d'examiner si différents groupes d'agents économiques forment leurs attentes d'inflation de la même façon et s'ils perçoivent de la même façon la politique monétaire de la banque centrale (South African Reserve Bank). Ainsi on spécifie un modèle de prédiction d'inflation qui nous permet de tester l'arrimage des attentes d'inflation à la bande d'inflation cible (3% - 6%) de la banque centrale. Les données utilisées sont des données d'enquête réalisée par la banque centrale auprès de trois groupes d'agents : les analystes financiers, les firmes et les syndicats. On exploite donc la structure de panel des données pour tester l'hétérogénéité dans les attentes d'inflation et déduire leur perception de la politique monétaire. Les résultats montrent qu'il y a évidence d'hétérogénéité dans la manière dont les différents groupes forment leurs attentes. Les attentes des analystes financiers sont arrimées à la bande d'inflation cible alors que celles des firmes et des syndicats ne sont pas arrimées. En effet, les firmes et les syndicats accordent un poids significatif à l'inflation retardée d'une période et leurs prédictions varient avec l'inflation réalisée (retardée). Ce qui dénote un manque de crédibilité parfaite de la banque centrale au vu de ces agents.

Assessment of trophic change and its probable impact on tropical estuarine environment (the Kodungallur-Azhikode estuary, India)

The cumulative effects of global change, including climate change, increased population density and domestic waste disposal, effluent discharges from industrial processes, agriculture and aquaculture will likely continue and increases the process of eutrophication in estuarine environments. Eutrophication is one of the leading causes of degraded water quality, water column hypoxia/anoxia, harmful algal bloom (HAB) and loss of habitat and species diversity in the estuarine environment. The present study attempts to characterize the trophic condition of coastal estuary using a simple tool; trophic index (TRIX) based on a linear combination of the log of four state variables with supplementary index Efficiency Coefficient (Eff. Coeff.) as a discriminating tool. Numerically, the index TRIX is scaled from 0 to10, covering a wide range of trophic conditions from oligotrophic to eutrophic. Study area Kodungallur-Azhikode Estuary (KAE) was comparatively shallow in nature with average depth of 3.6±0.2 m. Dissolve oxygen regime in the water column was ranged from 4.7±1.3 mgL−1 in Station I to 5.9±1.4 mgL−1 in Station IV. The average nitrate-nitrogen (NO3-N) of KAE water was 470 mg m−3; values ranged from Av. 364.4 mg m−3 at Station II to Av. 626.6 mg m−3at Station VII. The mean ammonium-nitrogen (NH4 +-N) varied from 54.1 mg m−3 at Station VII to 101 mg m−3 at Station III. The average Chl-a for the seven stations of KAE was 6.42±3.91 mg m−3. Comparisons over different spatial and temporal scales in the KAE and study observed that, estuary experiencing high productivity by the influence of high degree of eutrophication; an annual average of 6.91 TRIX was noticed in the KAE and seasonal highest was observed during pre monsoon period (7.15) and lowest during post monsoon period (6.51). In the spatial scale station V showed high value 7.37 and comparatively low values in the station VI (6.93) and station VII (6.96) and which indicates eutrophication was predominant in land cover area with comparatively high water residence time. Eff. Coeff. values in the KAE ranges from −2.74 during monsoon period to the lowest of −1.98 in pre monsoon period. Present study revealed that trophic state of the estuary under severe stress and the restriction of autochthonous and allochthonous nutrient loading should be keystone in mitigate from eutrophication process

Quasi-Interpolation von Funktionen und Anwendungen auf Potentialprobleme

Ausgangspunkt der Dissertation ist ein von V. Maz'ya entwickeltes Verfahren, eine gegebene Funktion f : Rn ! R durch eine Linearkombination fh radialer glatter exponentiell fallender Basisfunktionen zu approximieren, die im Gegensatz zu den Splines lediglich eine näherungsweise Zerlegung der Eins bilden und somit ein für h ! 0 nicht konvergentes Verfahren definieren. Dieses Verfahren wurde unter dem Namen Approximate Approximations bekannt. Es zeigt sich jedoch, dass diese fehlende Konvergenz für die Praxis nicht relevant ist, da der Fehler zwischen f und der Approximation fh über gewisse Parameter unterhalb der Maschinengenauigkeit heutiger Rechner eingestellt werden kann. Darüber hinaus besitzt das Verfahren große Vorteile bei der numerischen Lösung von Cauchy-Problemen der Form Lu = f mit einem geeigneten linearen partiellen Differentialoperator L im Rn. Approximiert man die rechte Seite f durch fh, so lassen sich in vielen Fällen explizite Formeln für die entsprechenden approximativen Volumenpotentiale uh angeben, die nur noch eine eindimensionale Integration (z.B. die Errorfunktion) enthalten. Zur numerischen Lösung von Randwertproblemen ist das von Maz'ya entwickelte Verfahren bisher noch nicht genutzt worden, mit Ausnahme heuristischer bzw. experimenteller Betrachtungen zur sogenannten Randpunktmethode. Hier setzt die Dissertation ein. Auf der Grundlage radialer Basisfunktionen wird ein neues Approximationsverfahren entwickelt, welches die Vorzüge der von Maz'ya für Cauchy-Probleme entwickelten Methode auf die numerische Lösung von Randwertproblemen überträgt. Dabei werden stellvertretend das innere Dirichlet-Problem für die Laplace-Gleichung und für die Stokes-Gleichungen im R2 behandelt, wobei für jeden der einzelnen Approximationsschritte Konvergenzuntersuchungen durchgeführt und Fehlerabschätzungen angegeben werden.

Approximate Approximations and a Boundary Point Method for the Linearized Stokes System

The method of approximate approximations, introduced by Maz'ya [1], can also be used for the numerical solution of boundary integral equations. In this case, the matrix of the resulting algebraic system to compute an approximate source density depends only on the position of a finite number of boundary points and on the direction of the normal vector in these points (Boundary Point Method). We investigate this approach for the Stokes problem in the whole space and for the Stokes boundary value problem in a bounded convex domain G subset R^2, where the second part consists of three steps: In a first step the unknown potential density is replaced by a linear combination of exponentially decreasing basis functions concentrated near the boundary points. In a second step, integration over the boundary partial G is replaced by integration over the tangents at the boundary points such that even analytical expressions for the potential approximations can be obtained. In a third step, finally, the linear algebraic system is solved to determine an approximate density function and the resulting solution of the Stokes boundary value problem. Even not convergent the method leads to an efficient approximation of the form O(h^2) + epsilon, where epsilon can be chosen arbitrarily small.