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J-GLOBAL ID：201902279847416853   整理番号：19A2569991

数学的形態勾配を用いた家庭電気器具信号の突然変化検出【JST・京大機械翻訳】

Abrupt Change Detection of Home Electrical Appliance Signals Using Mathematical Morphology Gradient

著者 (6件)： Zhang Lu (South China University of Technology Universite ́ de Nantes, Guangzhou, China) ,  Jing Zhaoxia (South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Auger Francois (Universite ́ de Nantes, Saint-Nazaire, France) ,  Han Xinglei (South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Houidi Sarra (Universite ́ de Nantes Universite ́ de Tunis EI Manar, Saint-Nazaire, France) ,  Bui Huu Kien (Universite ́ de Nantes, Saint-Nazaire, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ISGT Asia  ページ： 726-730  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： 本論文では,非信頼性負荷監視(NILM)のための数学的形態学勾配(MMG)に基づくAbrupt変化検出(ACD)アルゴリズムを提示した。MMGの現在の研究において,それは変化点の位置決めよりもむしろ元の信号をフィルタリングすることに焦点を合わせている。したがって,本論文は,突然の変化を検出するためにこのアプローチを考慮する。本論文では,異なるアルゴリズムの性能を評価する目的で,True Positive Rate(TPR)とFスコアを用いた。シミュレーション研究を,それぞれ,参照エネルギー分散データセット(REDD)からの低周波信号と高周波信号に関して実施した。高精度と高速計算速度の利点を有するMMGアルゴリズムは,2つのタイプの信号に対して優れている。加えて,それは変化の位置の情報だけでなく,変化の方向も提供することができる。結果は,MMGアルゴリズムがCUmulative SUM(CUSUM),Bayes情報基準(BIC)および一般化尤度比(GLR)アルゴリズムより良い性能を示すことを実証した。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： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *家庭電器 ,  フィルタリング ,  信頼性 ,  高速計算 ,  モルフォロジー ,  エネルギー散逸
準シソーラス用語： 尤度比 ,  高精度 ,  スコア ,  *変化検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 数学 ,  形態 ,  勾配 ,  家庭電気器具 ,  変化検出