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J-GLOBAL ID：201802267020100496   整理番号：18A0934975

INSENSE:まばらな信号に対するインコヒーレントセンサ選択【JST・京大機械翻訳】

Insense: Incoherent sensor selection for sparse signals

著者 (4件)： Aghazadeh Amirali (Electrical and Computer Engineering Department, Rice University, Houston, TX 77005, USA) ,  Golbabaee Mohammad (Institute for Digital Communication, University of Edinburgh, Edinburgh EH9 3JL, UK) ,  Lan Andrew (Electrical Engineering Department, Princeton University, Princeton, NJ 08540, USA) ,  Baraniuk Richard (Electrical and Computer Engineering Department, Rice University, Houston, TX 77005, USA)
資料名： Signal Processing  (Signal Processing)
巻： 150  ページ： 57-65  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0102B  ISSN： 0165-1684  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： センサ選択は,信号取得性能を保存しながら,センシングコストを低減するために,利用可能なセンサの収集の小部分集合を知的に選択する問題を参照する。センサ選択アルゴリズムの大部分は,信号の次元よりも大きい多数の線形測定から任意の信号を最良に回復するセンサの部分集合を見出す。本論文では,信号の次元よりもはるかに小さい多数の測定からそのような信号を最も良く復元するセンサの部分集合を見出すスパース(または近スパース)信号に対する新しいセンサ選択アルゴリズムを開発した。既存のセンサ選択アルゴリズムはこのような状況では適用できない。提案したインコヒーレントセンサ選択(センス)アルゴリズムは,スパース回復理論における最近の結果から適合するコヒーレンスベースのコスト関数を最小化する。微生物診断と構造的健康モニタリングに関する2つの実世界データセットを含む6つのデータセットを用いて,スパース信号センサ選択のためのセンスの優れた性能を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  費用関数 ,  線形性 ,  部分集合 ,  コヒーレンス ,  微生物 ,  *センサ ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 圧縮センシング ,  スパース信号 ,  健康 ,  *センサ選択 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： センサ選択 ,  コヒーレンス ,  最適化 ,  圧縮センシング

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (1件)： センサ選択