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J-GLOBAL ID：201602299123460334   整理番号：16A0067769

スパースARモデルに基づいた信号雑音除去の新しいアルゴリズム【Powered by NICT】

A new algorithm of signal de-noising based on sparse AR model

著者 (4件)： Song Huanhuan (Information Sci. and Engineering Coll.,Ningbo Univ., Ningbo) ,  Ye Qingwei (Information Sci. and Engineering Coll.,Ningbo Univ., Ningbo) ,  Wang Xiaodong (Information Sci. and Engineering Coll.,Ningbo Univ., Ningbo) ,  Zhou Yu (Information Sci. and Engineering Coll.,Ningbo Univ., Ningbo)
資料名： Zhendong yu Chongji  (Zhendong yu Chongji)
巻： 34  号： 6  ページ： 127-131  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2157A  ISSN： 1000-3835  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： 実際の信号は常に環境が異なると捕集装置によるノイズを含んでいる。雑音は異なる形態を持つ。信号ノイズ除去アルゴリズムにより,重要な前処理ツールである。ここでは,新しいノイズ除去アルゴリズムはまばらな最適化に基づいて提案した。信号のARモデルの係数が乏しくARモデルの係数に及ぼす雑音効果は,均一な分布を有するものと推定した。スパースARモデルは,雑音と信号のために構築された。AR係数行列は雑音を含んだ信号を構築し,マトリックスは完成された疎な基底として用いた。いくつかの劣決定方程式セットはオベーコンプレッドスパース基底から数回にいくつかの列を抽出することにより得られた。次に,スパースAR係数はまばらな最適化アルゴリズムを用いて解いた。最後に,AR係数の平均化を行った,雑音除去信号は平均AR係数を再構築した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムにより得られたノイズ除去効果は古典的ウェーブレットノイズ除去アルゴリズムとメディアンフィルタリング雑音除去アルゴリズムより優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 波束 ,  最適化 ,  *透視図法 ,  *雑音 ,  *自己回帰モデル ,  再構成 ,  雑音低減 ,  基底 ,  *雑音除去 ,  シミュレーション ,  前処理 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム ,  *スパー ,  係数行列 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 雑音一般  (ND04010J) ,  振動の励起・発生・測定  (BB02030Z) ,  構造動力学  (HD02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： ARモデル ,  信号雑音除去 ,  アルゴリズム