文献

J-GLOBAL ID：201702219625286491   整理番号：17A1508228

雑音信号の時間-周波数分布からの情報含有量抽出のための局所エントロピーに基づくアルゴリズム【Powered by NICT】

A local entropy-based algorithm for information content extraction from time-frequency distributions of noisy signals

著者 (3件)： Saulig Nicoletta (Faculty of Engineering, University of Rijeka, Rijeka, Croatia) ,  Milanovic Zeljka (University of Split Faculty of Electrical Engineering, Mechanical Engineering and Naval Architecture, University of Split, Croatia) ,  Ioana Cornel (University of Grenoble Alpes, GIPSA-Lab, Grenoble, France)
資料名： Digital Signal Processing  (Digital Signal Processing)
巻： 70  ページ： 155-165  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1600A  ISSN： 1051-2004  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,有用な情報量の同定と分離のための自動適応法,多成分非定常信号の時間-周波数分布(TFD)の背景雑音から,を提示した。法は,k-平均法クラスタリングアルゴリズム,類似振幅を持つKクラス含む要素を得るためには,初期データセットを分割によるTFD情報量の最初の分割に基づいている。局所Renyiエントロピー(LRE)は有用な情報量をもつクラスからのノイズを含むクラスを識別,時間-周波数面内の基本的な構造差異の結果として正確にできることを示した。シミュレーションは背景雑音(すなわちブラインド振幅しきい値)と非適応(硬質)振幅TFDしきい値手順から有用な情報のブラインド分離のための提案した適応アルゴリズムの性能を比較するために行った。シミュレーション結果は,提案した方法が五ブラインド選択ハードしきい値の良いか近い性能を発揮することを示した。効率的なハード閾値化の限界は,信号の構造とSNRまたは視覚的評価の事前知識が必要である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *エントロピー ,  *周波数 ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *雑音 ,  情報量
準シソーラス用語： *周波数分布 ,  事前知識 ,  適応アルゴリズム ,  ブラインドソース分離 ,  Renyiエントロピー ,  k-means法 ,  背景雑音 ,  非定常信号 ,  *時間周波数分布 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 時間-周波数分布 ,  セグメンテーション ,  K平均 ,  局所Renyiエントロピー ,  しきい値

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 雑音信号 ,  周波数分布 ,  含有量 ,  エントロピー ,  アルゴリズム