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J-GLOBAL ID：201702273779436078   整理番号：17A0259466

本論文は,改良累積分散比率に基づく赤外ハイパースペクトルデータのノイズ除去方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Research on the Noise Reduction with Hyper-Resolution Infrared Spectrum Based on Improved PCV Method

著者 (4件)： Huang Wei (College of Meteorology and Oceanography, the PLA University of Science and Technology) ,  Gao Taichang (College of Meteorology and Oceanography, the PLA University of Science and Technology) ,  Liu Lei (College of Meteorology and Oceanography, the PLA University of Science and Technology) ,  Li Shulei (College of Meteorology and Oceanography, the PLA University of Science and Technology)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 36  号： 11  ページ： 3625-3629  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 赤外ハイパースペクトル観測データにおけるノイズレベルを減少することは,温湿廓線のインバージョン精度と反転安定性を向上させるための重要なステップである。主成分分析法による雑音低減において,最適主成分数Kの選択は,統計と経験の方法によって決定される。統計的方法は,累積的分散の閾値に従って,累積的寄与率の閾値を設定することによって,主成分の個数を決定することによって,主観性と随意性を大きくすることができた。経験的方法は,実時間の等価雑音スペクトル(NESR)データを標準化することによって,不均一ノイズをガウス分布に変換するが,リアルタイムのNESRデータは多くの場合には容易に得られない。上記の問題を解決するために,改良累積分散比率に基づく主成分ノイズ除去方法を提案し,反復計算により異なる主成分の再構成スペクトル放射と模擬スペクトル放射の偏差を計算して累積寄与率閾値を計算し,閾値によって最適な主成分の個数を確定した。この方法は,累積寄与率閾値の主観的随意性を決定する問題を解決し,実時間データを標準化する必要がない。物理的インバージョンの結果に基づいて,データの標準化が雑音低減に及ぼす影響を分析した結果,標準化による雑音低減効果への影響は小さく,標準化によるK値計算誤差は雑音低減効果に大きく影響することが分かった。この方法を用いて,2011年の4つの季節における代表的データを雑音除去するために使用して,実験結果は,この方法が,0.32~3KMの範囲において,0.1Kの高さを有することを示した。これらの結果は,等価スペクトルの正規化による雑音除去データの反転精度に相当することを示した。等価雑音スペクトルデータを得ることができない場合,この方法は地上の赤外ハイパースペクトルデータを客観的に合理的に雑音除去することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 主成分分析 ,  *雑音低減 ,  再構成 ,  雑音除去 ,  標準化 ,  *スペクトル ,  正規化 ,  *雑音 ,  雑音指数 ,  正規分布
準シソーラス用語： 雑音スペクトル ,  実時間 ,  決定係数 ,  *ハイパースペクトル ,  *ハイパースペクトルデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Noise reduction of hyper-spectral ,  PCV method ,  Normalization ,  Newtonian nonlinear iteration retrieval technique

分類 (9件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  光学情報処理  (BD03060T) ,  干渉測定と干渉計  (BD07070G) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  有機化合物の赤外・Ramanスペクトル(分子)  (BH06033S) ,  医療用機器装置  (GA05020L) ,  応用心理学  (AE02000A) ,  分析化学一般  (CC02010H) ,  水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (8件)： 論文 ,  累積 ,  比率 ,  赤外 ,  ハイパースペクトルデータ ,  ノイズ ,  除去方法 ,  提案