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J-GLOBAL ID：201702210996958385   整理番号：17A0352689

主成分分析と独立成分分析に基づく焦電赤外線信号特徴抽出技術【JST・京大機械翻訳】

A new way of extracting the character of PIR signals by PCA and ICA

著者 (5件)： Hao Wenbin (State Grid Chengdu Power Supply Company) ,  Wang Binyu (State Grid Chengdu Power Supply Company) ,  Gou Rui (School of Automation Engineering,University of Electronic Science and Technology of China) ,  Zhu Peipei (School of Automation Engineering,University of Electronic Science and Technology of China) ,  Chen Kai (School of Automation Engineering,University of Electronic Science and Technology of China)
資料名： Zhongguo Ceshi  (Zhongguo Ceshi)
巻： 42  号： 11  ページ： 113-118  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3059A  ISSN： 1674-5124  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： 本論文は,主成分分析(PCA)と独立成分分析(ICA)に基づく人間とマウスの焦電センサの赤外線信号の特徴抽出のための方法を提案した。最初に,センサデータを収集し,周波数領域に変換し,FFTにより周波数領域に変換した。次に,主成分分析法を用いて,スペクトルデータの主要情報を抽出し,そして,データの冗余量を減少させ,そして,それは,上記のオリジナル情報を保持した。最後に,独立成分分析法を用いて統計的独立成分を抽出し,尖度係数を用いてヒトとマウスの独立成分の情報を記述した。実験結果は以下を示す。抽出した特徴量はヒトとマウスの実際の情報を完全に記述でき、ヒトとマウスの特徴の差異は十分に顕著であり、ヒトとマウスの焦電赤外線信号の特徴抽出のために有効な方法を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ヒト ,  *独立成分分析 ,  周波数領域 ,  *赤外線 ,  *特徴抽出 ,  *主成分分析
準シソーラス用語： 特徴量 ,  尖度 ,  スペクトルデータ ,  焦電センサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： PIR ,  feature extraction and classification ,  FFT ,  kurtosis

分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 主成分分析 ,  独立成分分析 ,  赤外線 ,  特徴抽出