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J-GLOBAL ID：202002254517481260   整理番号：20A1078573

重尾分散信号における周期定常性の検出法【JST・京大機械翻訳】

How to detect the cyclostationarity in heavy-tailed distributed signals

著者 (3件)： Kruczek Piotr (Faculty of Pure and Applied Mathematics, Hugo Steinhaus Center, Wroclaw University of Science and Technology, Wyspianskiego 27, Wroclaw 50-370, Poland) ,  Zimroz Radoslaw (Faculty of Geoengineering, Mining and Geology, Wroclaw University of Science and Technology, Na Grobli 15, Wroclaw 50-421, Poland) ,  Wylomanska Agnieszka (Faculty of Pure and Applied Mathematics, Hugo Steinhaus Center, Wroclaw University of Science and Technology, Wyspianskiego 27, Wroclaw 50-370, Poland)
資料名： Signal Processing  (Signal Processing)
巻： 172  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0102B  ISSN： 0165-1684  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの実際の現象は非Gauss挙動を示す。非Gauss性は,典型的にはGauss型モデルでは見られない,実際の信号のインパルス挙動により主に現れる。しかし,非Gauss信号は科学者や統計学者にとって実質的な解析課題を持っている。本論文では,周期定常α安定時系列を調べた。二次周期定常モデルの古典的定義は自己共分散関数の周期的挙動を仮定する。しかし,一般的なα安定モデルに対しては,理論的自己共分散は有限ではなく,したがって,無限分散の場合に古典的定義を拡張する必要がある。本論文では,一般的な場合における周期定常性特性を適切に定義するために,無限に見えないモデルに対する相互依存性の一般的測度として,自己共差を適用することを提案した。また,α安定分布の場合の周期的挙動同定のための適切なツールとしてこの測度を示した。本論文は,著者らの以前の研究の継続である。そこでは,自己共差が,無限分散による連続時間過程に対する相互依存性の測度として提案された。本論文の動機は,振動信号の周期的挙動同定が局所損傷検出のための古典的手法である条件監視領域である。機械で測定された振動信号は非Gauss型であり,したがって,周期的インパルス挙動認識のための古典的方法は効果的でなく,新しい方法論は提案される必要がある。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *測度 ,  正規分布 ,  検出法 ,  自己相関 ,  連続時間系
準シソーラス用語： 非Gauss性 ,  力積 ,  *周期定常性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 周期定常性 ,  重尾分布 ,  依存性測度 ,  共差

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (2件)： 周期定常性 ,  検出法