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J-GLOBAL ID：201802215541020482   整理番号：18A0646377

時間周波数領域フラクタル次元解析のスペクトル信号重畳ピーク解析アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Implementation of Overlapping Peak Separation Algorithm for Absorption Spectra by Fractal Dimension Analysis in Time-Frequency Domain

著者 (4件)： Tao Weiliang (武漢大学電子信息学院,湖北 武漢,430079) ,  Liu Yan (電网環境保護国家重点実験室,中国電力科学研究院,湖北 武漢 430074) ,  Wang Xianpei (武漢大学電子信息学院,湖北 武漢,430079) ,  Wu Qiongshui (武漢大学電子信息学院,湖北 武漢,430079)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 37  号： 12  ページ： 3664-3669  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  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： スペクトル線が自然に広がり、Dopplerが広がり、衝突が広がるなどのため、混合気体中の多種成分の吸収スペクトル信号に隣接スペクトルピークの重なり現象が現れ、混合気体組成成分の定性または定量測定に大きな困難をもたらす。既存の方法には,事前知識,処理精度,および計算効率のようないくつかの欠点がある。時間周波数領域フラクタル次元分析に基づくスペクトル信号の重なりピーク解析アルゴリズムを提案し、ウェーブレットのマルチスケール観測能力とフラクタルの自己相似度の測定能力を結合し、スペクトル信号中の重なりピークを識別、定位、分析する。まず第一に,スペクトルの周波数領域とスケール領域をウェーブレットによって分析し,次に,同じスペクトル周波数における多重スケールデータを自己相似性とフラクタル計算によって分析した。周波数領域におけるスペクトル信号のフラクタル次元曲線を,周波数領域において得ることができた。この曲線はスペクトル信号の異なるスケールでの自己相似性を示し、その極値位置はスペクトル信号の各独立ピークの位置と相関性がある。これらの特性に従って,フラクタル曲線の特性パラメータを結合し,最後に,ニューラルネットワークを用いて,混合ガス成分に対応する異なる独立したスペクトルピークを解析した。この方法はウェーブレットの多重分解能特性を利用し、信号に対して異なるスケールの精密測定を行う。フラクタルモデルはシステムの複雑な信号を解析する能力を向上させ、重なりの高いマルチスペクトルピークの重なり信号に対しても強い処理能力がある。人工神経回路網を用いて,全アルゴリズムの自動測定を実現した。実験結果の分析により,アルゴリズムの有効性を検証し,アルゴリズムの効果に影響する主な要因を検討した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 波束 ,  *周波数 ,  混合気体 ,  *スペクトル ,  *フラクタル次元 ,  *アルゴリズム ,  *畳込み ,  スループット ,  ニューラルネットワーク ,  *周波数領域 ,  *フラクタル ,  自己相似性
準シソーラス用語： 多重解像度 ,  マルチスケール ,  計算効率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Fractal ,  Wavelet ,  Neural network ,  Infrared spectrums ,  Absorption spectrum

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 周波数領域 ,  フラクタル次元 ,  解析 ,  スペクトル ,  重畳 ,  解析アルゴリズム