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J-GLOBAL ID：201802215798318051   整理番号：18A2117441

Gauss雑音に対するIAとIFの平均の確率分布とその異常検出への応用【JST・京大機械翻訳】

Probability Distributions of Means of IA and IF for Gaussian Noise and Its Application to an Anomaly Detection

著者 (5件)： Sakai Kazuki (Department of Information Science and Control Engineering, Nagaoka University of Technology, Niigata 940-2188, Japan) ,  Kaneyama Masato (Department of Physics, Graduate School of Science, Osaka City University, Osaka 558-8585, Japan) ,  Oohara Ken-ichi (Graduate School of Science and Technology, Niigata University, Niigata 950-2181, Japan) ,  Takahashi Hirotaka (Department of Information and Management Systems Engineering, Nagaoka University of Technology, Niigata 940-2188, Japan) ,  Takahashi Hirotaka (Earthquake Research Institute, The University of Tokyo, Tokyo 113-0032, Japan)
資料名： Advances in Data Science and Adaptive Analysis  (Advances in Data Science and Adaptive Analysis)
巻： 10  号： 3  ページ： 1850006  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3704A  ISSN： 2424-922X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Hilbert-Huang変換(HHT)は入力データの固有振動モードを抽出し,各モードに対する瞬時振幅(IA)と周波数(IF)を推定する。HHTを信号のいくつかの異常構造の検出と信号の解析に適用した。しかし,検出への応用に関する定性的議論のみが行われている。HHTの応用についてより統計的に基づく議論を行うために,白色Gauss雑音に対するIAとIFの平均の確率分布を調べ,正規分布よりもピアソン分布に適合することを見出した。ピアソン分布に基づいて推定した確率密度関数を用いて異常検出のための特徴値を定義した。この方法は,平均が計算されるセグメントの異なる長さに対する異なるモデルを必要とせず,従って,長さが固定できない場合には特に有用である。Copyright 2018 World Scientific Publishing Company All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *Gauss雑音 ,  正規分布 ,  周波数 ,  固有振動 ,  *確率分布 ,  確率密度関数
準シソーラス用語： 入力データ ,  *異常検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Hilbert-Huang変換 ,  ピアソン分布 ,  異常検出

分類 (1件)： 流体の実験・試験・測定方法及び装置  (BC01020K)

タイトルに関連する用語 (6件)： Gauss雑音 ,  IA ,  平均 ,  確率分布 ,  異常検出 ,  応用