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J-GLOBAL ID:201802233494275028   整理番号:18A0203130

圧縮センシングを用いた車両分類【Powered by NICT】

Vehicle classification using compressive sensing
著者 (6件):
資料名:
巻: 2017  号: RTEICT  ページ: 692-696  発行年: 2017年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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信号圧縮と再構成への代替,冗長性のないアプローチを提供するので圧縮センシングは情報技術と信号処理の分野で多くの注目を集めている。配列のアンダーサンプリングを,Shannon-Nyquistサンプリング定理により確立されたエイリアシングノイズを添加せずにそれを再構成する信号のスパース性を利用した。しかし,復元の方法は非線形再構成多項式の使用による高価である。本論文では,既存のスパース信号回復法,圧縮サンプリングマッチング追跡(CoSaMP),の比較をする反復ソフトしきい値処理アルゴリズム(IST)し,音響信号源を用いた車両の分類のためのISTを利用している。信号は半Nyquistレート,続いてISTを用いた再建でサンプリングした。信号の平均,分散,歪度,尖度のような様々な特徴は,複数の変換領域から抽出した。再構成した信号から抽出された特徴は,自転車,自動車,トラクタ,またはバスとして目標信号を分類するK-NN分類器に供給される。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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分類 (1件):
分類
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信号理論 
タイトルに関連する用語 (2件):
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