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J-GLOBAL ID：202002227846343530   整理番号：20A0814133

長期間モニタリング信号収集,解析,相互作用のための不均一波形クラスタリングのスケールアップ:測定機器使用パターンによるビッグデータ解析の橋渡し【JST・京大機械翻訳】

Scaling Up Heterogeneous Waveform Clustering for Long-Duration Monitoring Signal Acquisition, Analysis, and Interaction: Bridging Big Data Analytics with Measurement Instrument Usage Pattern

著者 (4件)： Goto Masaharu (Electronic Industry Solution Group, Centers of Excellence Keysight Technologies International Japan Hachioji,Tokyo,Japan) ,  Kobayashi Naoki (Electronic Industry Solution Group, Centers of Excellence Keysight Technologies International Japan Hachioji,Tokyo,Japan) ,  Ren Gang (University of Miami,Center for Computational Science,Coral Gables,Florida,USA) ,  Ogihara Mitsunori (University of Miami,Department of Computer Science,Coral Gables,Florida,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： Big Data  ページ： 1794-1803  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： 現代のオシロスコープ,ディジタイザおよびデータロガーは,長時間波形捕捉および解析のための大量の波形データを生成する。長時間波形捕捉の時間スケール(例えば,高サンプリング速度における時間または日)と解析(例えば,数マイクロ秒の信号フラグメント)のコントラストは,ユニークな大きなデータ課題を生み出す。提案した長時間波形クラスタリングアルゴリズムを,信号波形解析と様々な「ビッグデータ」波形解析シナリオに対するユーザ相互作用のために設計した。目標プラットフォームのリアルタイム処理要求とハードウェア制約に対処するために,提案したアルゴリズムは,データ事前ソート,データベース質問,および波形類似性ベースのクラスタリングの多重層を利用して,汎用速度精度トレードオフを利用した。技術者と科学者に前例のない性能と生産性を提供する直感的な大波形データ解析フレームワークとしてシステムを統合した。実験結果は,超高速とデータ容量能力を示した。Copyright 2020 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： ソーティング ,  オシロスコープ ,  データベース ,  スケールアップ ,  *クラスタ化 ,  波形解析 ,  コントラスト ,  データロガー ,  信号波形解析 ,  ハードウェア ,  *相互作用 ,  捕獲 ,  ディジタイザ ,  アルゴリズム ,  実時間処理

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (10件)： モニタリング ,  収集 ,  解析 ,  相互作用 ,  不均一 ,  波形 ,  クラスタリング ,  スケールアップ ,  測定機器 ,  データ解析