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J-GLOBAL ID：201702222900020063   整理番号：17A0197671

橋のGPS動的モニタリングのための雑音除去方法【JST・京大機械翻訳】

A denoising method of dynamic deformation monitoring for large-span bridge

著者 (5件)： Wu Jie (School of Civil Engineering and Architecture, Suqian College) ,  Miao Hengya (School of Civil Engineering and Architecture, Suqian College) ,  Zuo Gong (School of Civil Engineering and Architecture, Suqian College) ,  Yu Teng (School of Civil Engineering and Architecture, Suqian College) ,  Li Zeliang (School of Civil Engineering and Architecture, Suqian College)
資料名： Cehui Kexue  (Cehui Kexue)
巻： 41  号： 10  ページ： 106-110,141  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2484A  ISSN： 1009-2307  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： 実際のGPS信号からの雑音除去のために,実際の信号を抽出する問題を解決するために,EMDノイズ除去,ウェーブレット閾値雑音除去,EMDウェーブレットノイズ除去の3つの方法を比較して,用例を分析した。3つの方法はノイズを取り除くことができるが、効果はそれぞれ異なる。EMDは信号分解に対して良好な適応性があるが、ノイズ除去時には混合モードの原因により濾過が不完全であるため、各成分にはいずれも一定量のノイズが含まれる可能性がある。ウェーブレットフィルタの雑音効果は,ウェーブレット基底関数,閾値関数,および分解層数選択に関連しており,主観性を持っている。EMDウェーブレット混合ノイズ除去方法に対して、EMD適応方法を用いて分解を行い、ノイズ主導成分と信号主導成分を分解した。高周波ノイズの主成分に対して、少量の有用な信号が含まれる可能性があるため、ウェーブレット閾値法を用いて有用な信号をフィルタリングする必要がある。信号の主成分に対して,再構成した信号を,逆ウェーブレット変換によって再構築した。EMDは,ノイズ除去のためのEMDウェーブレット混合ノイズ除去方法が効果的方法であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ウェーブレット変換 ,  混合モード ,  *雑音除去 ,  *雑音 ,  雑音低減 ,  フィルタリング ,  基底関数 ,  波束 ,  再構成 ,  適応性 ,  *GPS
準シソーラス用語： *GPS【位置決め】 ,  高周波雑音 ,  閾値関数 ,  ウェーブレットフィルタ ,  信号分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： long span bridges ,  GPS ,  dynamic monitoring ,  denoising methods

分類 (5件)： 雑音一般  (ND04010J) ,  生体計測  (EL03020C) ,  雑音理論  (ND04020U) ,  信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 橋 ,  GPS ,  モニタリング ,  雑音除去