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J-GLOBAL ID：201902244602362491   整理番号：19A2721429

ELF磁気信号の波形画像からのHMMに基づく異常信号検出のための特徴抽出に関する研究【JST・京大機械翻訳】

A Study on Features Extraction for HMM Based Anomalous Signal Detection from Waveform Images of ELF Magnetic Signals

著者 (4件)： Mouri Motoaki (Aichi University Hiraike-cho,Faculty of Business Administration,,Nakamura-ku,Nagoya, Aichi,Japan) ,  Itai Akitoshi (Chubu University Matsumoto-cho,,,Kasugai,Aichi,Japan) ,  Yasukawa Hiroshi (Aichi Prefectural University Ibaragabasama,,,Nagakute,Aichi,Japan) ,  Takumi Ichi (Nagoya Institute of Technology Gokiso-cho,,,Showa-ku,Nagoya, Aichi,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IGARSS  ページ： 9439-9442  発行年： 2019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： 地球地殻から放射される地震放射の検出は地震の予測に使用できる。極低周波(ELF)帯における電磁波(EM)波を観測した。しかし,地震放射信号のデータベースは,EM波データから異常信号の検出法を開発するのに十分ではない。隠れMarkovモデルに基づく異常検出に関する以前の研究は,良好な結果をもたらしたが,入力データによる特定の問題を扱わなかった。本論文では,これらの問題を議論し,ELF磁気信号の波形画像から異常信号を検出する際に,より良い性能を達成する修正法を提案した。Copyright 2019 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： 電磁波 ,  *画像 ,  *磁気 ,  地球 ,  *信号検出 ,  検出法 ,  *特徴抽出 ,  地殻 ,  隠れMarkovモデル ,  データベース ,  地震
準シソーラス用語： 入力データ ,  異常検出 ,  ELF【周波数】 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： ELF ,  磁気 ,  波形 ,  HMM ,  信号検出 ,  特徴抽出 ,  研究