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J-GLOBAL ID：201802220770317044   整理番号：18A1094283

大気乱流歪波面勾配の希薄分解【JST・京大機械翻訳】

Sparse decomposition of atmospheric turbulence wavefront gradient

著者 (4件)： Li Juanjuan (太原理工大学物理与光電工程学院,山西 太原,030024) ,  Cai Dongmei (太原理工大学物理与光電工程学院,山西 太原,030024) ,  Jia Peng (太原理工大学物理与光電工程学院,山西 太原,030024) ,  Li Can (太原理工大学信息工程学院,山西 太原,030024)
資料名： Guangdian Gongcheng  (Guangdian Gongcheng)
巻： 45  号： 2  ページ： 39-47  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2092A  ISSN： 1003-501X  CODEN： GUGOEC  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： 圧縮センシング技術を用いて、大気乱流波面探査データに対して圧縮を行い、測量データ量を大幅に減少でき、データの転送と貯蔵圧力を有効に低減でき、乱流波面のリアルタイム測定に有利である。本論文では,大気乱流の波面勾配信号の希薄性を予備的に研究し,大気乱流の統計的特性に基づいて,周波数領域での乱流パワースペクトルを黄金分割サンプリング(GS)した。このGS希薄基を用いて波面勾配を疎分解し、シミュレーション実験を通じて、異なる希薄基の波面勾配に対する希薄分解効果を比較した。さらに,訓練基としてのGSベースの初期化辞書を用いて,KSVD(KSVD-GS)を,KSVD(KSVD)によって訓練した。本論文では、波面勾配が疎に分解でき、良好なスパース基を構築し、圧縮センシングの応用に前提の基礎を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *乱流 ,  シミュレーション ,  *波面 ,  *大気乱流 ,  周波数領域 ,  パワースペクトル
準シソーラス用語： 統計的特性 ,  実時間 ,  圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： atmospheric turbulence ,  wavefront gradient ,  wavefront detection ,  compressed sensing ,  sparse decom-position

分類 (1件)： 燃焼理論  (XE04020H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大気乱流 ,  歪波 ,  勾配 ,  分解