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J-GLOBAL ID：201702286123025024   整理番号：17A1525600

ウェーブレットパケットエネルギー解析に基づく赤外火炎信号認識【JST・京大機械翻訳】

Infrared Flame Signal Recognition Based on Wavelet Packet Energy Analysis

著者 (3件)： Zhou Yongjie (江南大学物聯网工程学院,江蘇 无錫,214122) ,  Yu Zhenhong (江南大学物聯网工程学院,江蘇 无錫,214122) ,  Zhang Zhaoliang (无錫格林通安全装備有限公司,江蘇 无錫,214073)
資料名： Hongwai Jishu  (Hongwai Jishu)
巻： 39  号： 3  ページ： 232-236  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2520A  ISSN： 1001-8891  CODEN： HOJIEC  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： 赤外炎検出器の設計において,人工光源はしばしば検出器の誤警報を引き起こすことが知られている。人工光源と火炎信号を効果的に区別するために,最初に,1つの人工光源と3つの火炎信号を分析して,次に,信号のエネルギースペクトルを得るために,ウェーブレットパケットを4つの層に分解した。分析により、第2、3、4、7周波数のエネルギー値を選択することで、これら4種類の信号を有効に区別できることが分かった。実験結果をさらに検証するために,本論文では,2チャネル,2,3,4,7周波数の8つのエネルギー値を特徴ベクトルとして,BPニューラルネットワークと組み合わせてパターン認識を行った。結果により、この方法により、火炎と人工光源を区別できるだけでなく、同時に3種類の火炎に対して識別を行うことができ、その識別の正確率は84.1%であることが明らかになった。従って,ウェーブレットパケットエネルギー解析に基づく方法は,8つのエネルギー値を抽出することによって,特定の可能性があり,人工光源によって引き起こされる誤警報を効果的に減らすことができて,同時に,火炎の種類の同定および自動化のための新しい可能性を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *検出器 ,  周波数 ,  パターン認識 ,  チャネル ,  自動化 ,  エネルギー分布
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  特徴ベクトル ,  誤警報 ,  *エネルギー解析 ,  *ウェーブレットパケット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： infrared flame detector ,  wavelet packet ,  BP neural network ,  feature vector

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： ウェーブレットパケット ,  エネルギー解析 ,  赤外 ,  火炎