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J-GLOBAL ID：201802238639657425   整理番号：18A2036949

テラヘルツスペクトルに基づく有機化合物同定【JST・京大機械翻訳】

Organic Compound Identification Based on Terahertz Spectrum

著者 (4件)： Liu Junxiu (College of Information & Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, China) ,  Du Bin (College of Information & Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, China) ,  Shen Zhengchao (College of Information & Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, China) ,  Zhu Haijiang (College of Information & Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： DDCLS  ページ： 475-480  発行年： 2018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)

抄録/ポイント： 本論文は,テラヘルツ時間領域スペクトルに基づく有機化合物同定法をもたらした。最初に,物質試料の吸収係数スペクトルを時間領域信号に依存して推定し,特徴を0.2~2.5THzの範囲でこれらのスペクトルから抽出した。第二に,抽出した特徴の分類器モデルを,訓練サンプルのためのサポートベクトルマシン(SVM)を用いて確立した。最終的に,同定された比率は,試験サンプルのために訓練されたモデルの観点から計算される。実験では,主成分分析(PCA),線形判別分析(LDA)および周波数振幅パラメータを用いて特徴抽出の性能を比較した。実験結果は,主成分分析と結合したサポートベクトルマシンがより多くの分類性能を実行することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 主成分分析 ,  特徴抽出 ,  吸収係数 ,  周波数 ,  *有機化合物 ,  サポートベクトルマシン ,  *スペクトル ,  *テラヘルツ波
準シソーラス用語： 線形判別分析 ,  時間領域 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (2件)： 有機化合物 ,  同定