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J-GLOBAL ID：202002228192387829   整理番号：20A0376433

無線ボディエリアネットワークのためのセンサデータ処理とストレージ法【JST・京大機械翻訳】

A Sensor Data Processing and Storage Method for Wireless Body Area Networks

著者 (6件)： Han Lu (Shandong Normal University) ,  Xun Lulu (Shandong Normal University) ,  Liu Jinfa (Shandong Normal University) ,  Yin Wenjun (Shandong Normal University) ,  Zheng Xiangwei (Shandong Normal University) ,  Zheng Zhuoran (Shandong Normal University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ITME  ページ： 8-12  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,無線ボディエリアネットワークに基づくパルス波信号の適応処理法と動的記憶法を提案した。最初に,ZigBee星ネットワークモデルをシステムの基本的ネットワークアーキテクチャとして採用した。第二に,適応Gaussフィルタモデルを設計して,環境と人工因子の影響を除去した。最後に,動的記憶アルゴリズムを用いて,パルス波信号を新しい貯蔵サンプルに写像し,回帰モデルを用いて,新しいサンプルを元の信号に復元した。シミュレーション実験は以下のことを示した。1)適応Gaussモデルは信号雑音を最小化し,パルス波信号の特性をより良く維持する。2)ニューラルネットワークのARIMA回帰モデルを用いる前提において,動的記憶アルゴリズムは固定記憶アルゴリズムと比較して回帰精度を改善する。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： ネットワークアーキテクチャ ,  パルス波 ,  ニューラルネットワーク ,  Gaussフィルタ ,  雑音 ,  *アルゴリズム ,  回帰モデル ,  Gauss模型 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： ネットワークモデル ,  ZigBee規格 ,  *ストレージ装置 ,  *センサデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 無線ボディエリアネットワーク ,  センサデータ ,  ストレージ