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J-GLOBAL ID：201802228600522162   整理番号：18A0326866

時変重み付き経験的モード分解に基づく最適信号再構成【Powered by NICT】

Optimal signal reconstruction based on time-varying weighted empirical mode decomposition

著者 (2件)： Kizilkaya Aydin (Department of Electrical and Electronics Engineering, Pamukkale University, Kinikli 20070, Denizli, Turkey) ,  Elbi Mehmet D. (Department of Electrical and Electronics Engineering, Pamukkale University, Institution of Science, Denizli, Turkey)
資料名： Computers and Electrical Engineering  (Computers and Electrical Engineering)
巻： 57  ページ： 28-42  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0546B  ISSN： 0045-7906  CODEN： CPEEBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 経験的モード分解(EMD)は,非線形および非定常信号の解析のために開発されたツールである。信号を固有モード関数および残留関数として知られている振動モードのセットにできる。EMDは全ての振動モードを重ね合わせることにより完全な信号再構成の性質を持つが,それは任意の最適性基準に基づくものではない。最適性の欠如は,雑音と干渉のような外乱の存在下におけるEMDの信号回復性能を制限している。本論文では,最小平均二乗誤差の意味で与えられた信号の最良推定値を与えると呼ぶ,時変重み付きEMD,新しいアルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムの主なアイデアは,EMDとそれに続く振動モードの時変重みづけにより元の信号を再構成することである。二実際の信号を含むシミュレーションは,提案したアルゴリズムの優位性を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  雑音 ,  振動モード ,  推定量 ,  *再構成 ,  重みづけ
準シソーラス用語： 最小平均二乗誤差 ,  信号回復 ,  最適性 ,  固有モード関数 ,  非定常信号 ,  *信号再構成 ,  *経験的モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 決定論的回帰 ,  経験的モード分解(EMD) ,  干渉除去 ,  最小平均二乗誤差(MMSE) ,  正規直交基底関数 ,  信号再構成

分類 (5件)： 計算機網  (JC03000K) ,  オーディオ機器  (NC06010U) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  CAD,CAM  (JE10000A) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 時 ,  経験的モード分解 ,  信号再構成