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J-GLOBAL ID：201702265618048890   整理番号：17A1792499

マルチコア最小二乗サポートベクトル回帰に基づくTDOA-DOAマッピング法【JST・京大機械翻訳】

TDOA-DOA Mapping Using Multi-kernel Least-Squares Support Vector Regression

著者 (3件)： Zhang Feng (南京航空航天大学電子信息工程学院,南京,210016) ,  Chen Huawei (南京航空航天大学電子信息工程学院,南京,210016) ,  Li Yanwen (南京航空航天大学電子信息工程学院,南京,210016)
資料名： Shuju Caiji yu Chuli  (Shuju Caiji yu Chuli)
巻： 32  号： 3  ページ： 540-549  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1502A  ISSN： 1004-9037  CODEN： SCYCE4  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： 到着時間差(Time difference of arrival,TDOA)推定に基づく方法は音源の到来方向(Direction of arrival,DOA)推定における重要な方法である。TDOAからDOAへのマッピングは,この方法の重要なステップである。本論文では,マルチコアクラスタ化最小二乗サポートベクトル回帰(L-SVR)に基づく新しいTDOA-DOAマッピング法を提案し,スパース化処理の性能を解析した................................................................の処理方法を提案した。残響雑音環境におけるTDOA-DOAのマッピング性能を改善するために,正規化メディアンフィルタに基づくTDOA推定のための異常値除去法を提案した。シミュレーション結果により,提案した方法が従来の最小二乗法および単一LS-SVR法よりも優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  残響 ,  正規化 ,  透視図法 ,  メディアンフィルタ ,  音源 ,  *写像 ,  *最小二乗法 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 雑音環境 ,  到来方向 ,  *TDOA ,  *サポートベクトル回帰 ,  *マルチコアプロセッサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： sound source DOA estimation ,  TDOA estimation ,  least-squares support vector regression(LS-SVR) ,  multi-kernel learning

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチコア ,  最小二乗 ,  サポートベクトル回帰 ,  マッピング法