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J-GLOBAL ID：201802280728116357   整理番号：18A0482408

指数解析における微弱とクラスタ化された成分【Powered by NICT】

Faint and clustered components in exponential analysis

著者 (5件)： Cuyt Annie (Department of Mathematics and Computer Science, University of Antwerp, Belgium) ,  Tsai Min-nan (Department of Mathematics and Computer Science, University of Antwerp, Belgium) ,  Tsai Min-nan (Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan Normal University, Taiwan) ,  Verhoye Marleen (Bio-Imaging Lab, University of Antwerp, Belgium) ,  Lee Wen-shin (Department of Mathematics and Computer Science, University of Antwerp, Belgium)
資料名： Applied Mathematics and Computation  (Applied Mathematics and Computation)
巻： 327  ページ： 93-103  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0568B  ISSN： 0096-3003  CODEN： AMHCBQ  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： 多指数関数解析において重要な障害は,多指数関数信号とそれに続く同定における成分の数の正確な検出である。これらの項の1つまたはそれ以上は雑音によって淡かったおよび/または覆われているなら,これは特に困難である。はこの問題に取り組むと電動機電流シグネチャ解析(MCSA),緩和時間測定法(FLIMとMRIにおける)および核磁気共鳴分光法(MRS)でのその有用性を説明するためにアプローチを提案した。アプローチは,Pade近似問題として指数関数解析を見ることに基づいており,Pade近似理論によるいくつかの良く知られた定理を利用した。十分高次Pade近似を計算することにより,信号と雑音の明確な分離を達成するため,信号と雑音の両方,初期段階で雑音を除去するよりもむしろをモデル化し,低次近似を回復する方法を示した。種々の実際的な状況におけるアプローチの有用性を明らかにし,いくつかの指数関数的成分であり,微弱な他のシグナル元素と比較してまたは類似の指数成分のクラスタに含まれるかのいずれかであるため検出し,検索することは困難である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 近似法 ,  *クラスタ化 ,  指数関数 ,  *クラスタ ,  モデリング ,  雑音 ,  Pade近似 ,  関数解析 ,  NMR【磁気共鳴】
準シソーラス用語： 緩和時間測定法 ,  シグネチャ解析 ,  モータ電流 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 多重指数関数解析 ,  Pade近似 ,  スペクトル解析

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (3件)： 指数 ,  解析 ,  クラスタ