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J-GLOBAL ID：201802212790428593   整理番号：18A0643979

広帯域時間周波数グラフに基づくマルチモダリティ信号の自動検出【JST・京大機械翻訳】

Automatic Detection of Multiple Morse Signals Based on Broadband Time-Frequency Diagram

著者 (2件)： Jia Kebin (先進信息网絡北京実験室,北京 100124;北京工業大学信息学部,北京 100124) ,  Gong Zhizhen (先進信息网絡北京実験室,北京 100124;北京工業大学信息学部,北京 100124)
資料名： Beijing Gongye Daxue Xuebao  (Beijing Gongye Daxue Xuebao)
巻： 43  号： 11  ページ： 1648-1657  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2401A  ISSN： 0254-0037  CODEN： BGDXD6  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： 広帯域環境におけるマルチバンド信号の自動検出の問題を解決するため,広帯域時間周波数グラフとアンサンブル学習分類器に基づく新しいアルゴリズムを提案した。まず第一に,広帯域時間周波数画像に基づく高速狭帯域フィルタリング法を提案し,雑音バックグラウンドにおける狭帯域信号の高速取得を実現した。..... . 1: 1: 1: 2の周波数領域における信号の時間周波数を高速に取得する。次に,3つの新しい特徴と局所的二値パターンの特性を,上記の狭帯域時間周波数グラフからのマルチモーダル信号を認識するために提案した。最後に,アンサンブル学習アルゴリズムを用いて,分類器を設計し,自動的にモアレ信号を検出した。既存のアルゴリズムとの比較実験結果は,以下を示す。実際のデータに対して,提案したアルゴリズムの正しさは95%以上であり,一方,誤検出率は10%以下であり,良好なロバスト性と応用価値がある。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  雑音 ,  狭帯域 ,  画像 ,  学習アルゴリズム ,  多モード ,  高速度 ,  比較試験 ,  *広帯域 ,  周波数領域 ,  アルゴリズム ,  モアレ
準シソーラス用語： アンサンブル学習 ,  *自動検出 ,  *時間周波数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： high frequency ( HF) communication ,  Morse signal ,  time-frequency diagram ,  broadband ,  feature extraction

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 広帯域 ,  時間周波数 ,  グラフ ,  マルチモダリティ ,  自動検出