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J-GLOBAL ID：201902245887718130   整理番号：19A1759116

雑音のあるデータの特異値分解:雑音フィルタリング【JST・京大機械翻訳】

Singular value decomposition of noisy data: noise filtering

著者 (2件)： Epps Brenden P. (Thayer School of Engineering, Dartmouth College, Hanover, NH, USA) ,  Krivitzky Eric M. (Thayer School of Engineering, Dartmouth College, Hanover, NH, USA)
資料名： Experiments in Fluids  (Experiments in Fluids)
巻： 60  号： 8  ページ： 1-23  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0884A  ISSN： 0723-4864  CODEN： EXFLDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特異値分解(SVD)と適切な直交分解は,速度場データを時空間モードに分解するために広く使われている。雑音のある実験データに対して,より低いSVDモードは比較的清浄であり,より低いモードのみを保持することによるデータフィルタリングの可能性を示唆した。ここでは,(1)与えられた雑音データセットにおける雑音レベルを推定する方法を提供し,(2)SVDモードの二乗平均二乗誤差(rmse)を推定し,(3)十分に低いrmseを持つSVDモードのみを用いて雑音をフィルタする。解析とPIVの両方の例を通して,この方法がクリーンデータの最も正確な可能性のあるSVDベースの再構成をもたらすことを示した。さらに,この再構成の精度の解析的推定を提供した。Copyright 2019 The Author(s) Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *特異値分解 ,  測定データ ,  雑音指数 ,  *雑音 ,  *フィルタ ,  再構成
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  データフィルタリング ,  速度場 ,  直交分解 ,  *ノイズフィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 流体の実験・試験・測定方法及び装置  (BC01020K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 雑音 ,  特異値分解 ,  雑音フィルタ