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J-GLOBAL ID：201302215658741919   整理番号：13A1112807

EMD閾値のノイズ除去とINSデータ処理へのその適用

EMD Threshold De-noising and Its Applications in INS Data Processing

著者 (3件)： Gan Yu (Inst. of Surveying and Mapping,Information Engineering Univ., Zhengzhou) ,  Sui Lifen (Inst. of Surveying and Mapping,Information Engineering Univ., Zhengzhou) ,  Wang Bing (Inst. of Surveying and Mapping,Information Engineering Univ., Zhengzhou)
資料名： Cehui Xuebao  (Cehui Xuebao)
巻： 41  号： 4  ページ： 504-509  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2485A  ISSN： 1001-1595  CODEN： CEXUER  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： 有色ノイズがセンサー誤差において優性であるので,断片的正規分布ノイズモデルを確立して,パワースペクトル密度による母数推定法のモデルを得る。経験的モード分解(EMD)から固有モード関数(IMFs)におけるノイズ変化を引き出した。IMFsのノイズ閾値は変化により推定し,EMDの閾値のノイズ除去の方法を確立している。方法はINSを適用して,波束のノイズ除去方法で比較する。EMD閾値のノイズ除去が,適切なノイズモデルとの接続でセンサー誤差の減少に効果的ので,波束閾値ノイズ除去は有色ノイズ抑制に劣ると示している。INS精度はEMD閾値によるノイズ除去を向上させている。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： 閾値 ,  *雑音低減 ,  *航法装置 ,  データ処理 ,  周波数解析 ,  パワースペクトル密度 ,  周波数推定 ,  センサ
準シソーラス用語： *ノイズ除去 ,  *INS ,  経験的モード分解 ,  固有モード関数

分類 (1件)： 雑音一般  (ND04010J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 閾値 ,  ノイズ除去 ,  INS ,  データ処理