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J-GLOBAL ID：201802268538775313   整理番号：18A1645579

インパルスデータモデリングにおける事例研究によるトランス次元RJmcmCを超えて【JST・京大機械翻訳】

Beyond trans-dimensional RJMCMC with a case study in impulsive data modeling

著者 (3件)： Karakus O. (Electrical-Electronics Engineering, Izmir Institute of Technology (IZTECH), Izmir, Turkey) ,  Kuruoglu E.E. (Institute of Science and Technology of Information, “A. Faedo”, CNR, National Council of Research of Italy, via G Moruzzi 1, Pisa 56124, Italy) ,  Altinkaya M.A. (Electrical-Electronics Engineering, Izmir Institute of Technology (IZTECH), Izmir, Turkey)
資料名： Signal Processing  (Signal Processing)
巻： 153  ページ： 396-410  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： 可逆ジャンプMarkov連鎖モンテカルロ(RJMCMC)は,一般的に文献におけるトランス次元サンプリングおよびモデル次数選択研究に用いられてきたBayesモデル推定法である。本研究では,トランス次元サンプリングを超えたRJMCMCの探索されていない可能性に注目し,提案した利用を提案した。これは,トランス空間RJMCMCを用いて,異なるクラスまたは構造の空間を探索するためのオリジナルの定式化を利用する。これは,線形および非線形モデルの空間や様々な分布ファミリーのような結合モデル空間における異なるタイプの候補クラスを用いる柔軟性を提供する。応用として,著者らは,トランス空間サンプリングの特別な事例,すなわち,インパルスデータモデリングにおけるトランス分布RJMCMCを検討した。地震学,レーダ,画像のような多くの地域において,Gaussモデルを用いることは,解析的な容易さのために一般的な実践である。しかし,多くの雑音過程はGauss特性に従わず,一般的には,Gaussモデルによりうまく記述されるには,インパルスの影響を受けることが多い。著者らは,RJMCMCの提案された使用をテストして,電力線通信インパルス雑音と2-D離散ウェーブレット変換係数に関する総合的に生成された雑音過程と現実の寿命測定の両方をモデル化するために,様々なインパルス分布ファミリーの間を選択した。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： *事例研究 ,  Markov連鎖 ,  レーダ ,  Gauss模型 ,  柔軟性 ,  モンテカルロ法 ,  画像 ,  インパルス雑音 ,  雑音 ,  線形性 ,  定式化 ,  *モデリング
準シソーラス用語： 離散ウェーブレット変換 ,  非線形モデル ,  *力積 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 可逆跳躍mcm ,  衝動的データモデリング ,  PLCインパルス雑音モデリング ,  ウェーブレット係数モデリング ,  対称α安定分布 ,  一般化Gauss分布 ,  学生のT分布

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： インパルス ,  データモデリング ,  研究 ,  トランス ,  次元