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J-GLOBAL ID：201802267387798603   整理番号：18A1303043

主成分分析と圧縮センシングを用いた信号変調認識の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving signal modulation recognition using principal component analysis and compressive sensing

著者 (4件)： Li Yuyao (College of Information and Communication Engineering Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Dou Zheng (College of Information and Communication Engineering Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Zhu Xiaolei (College of Information and Communication Engineering Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Shi Chengzhuo (Electrical Engineering, Wright State, OH, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： INFOCOM WKSHPS  ページ： 837-841  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： 低信号対雑音比(SNR)下での通信信号の低認識率の問題を解決するために,圧縮センシングと主成分分析に基づく新しい次元縮小法を提案した。主成分分析および圧縮センシングのような従来の次元縮小法と比較して,提案方法は,より大きなノイズ低減機能を持った。分類器としてランダムフォレストを用いて,いくつかの通信信号の認識率はSNR>-10dBで90%に達した。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： 次元縮小 ,  SN比 ,  通信信号 ,  *主成分分析 ,  雑音低減
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  認識率 ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 主成分分析 ,  圧縮センシング ,  変調認識