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J-GLOBAL ID：202002278175003999   整理番号：20A2259716

eHealthアプリケーションにおける仮想センサのためのGSP【JST・京大機械翻訳】

GSP for Virtual Sensors in eHealth Applications

著者 (2件)： Erturk Mehmet Ali (Istanbul University, Istanbul) ,  Vollero Luca (Universita` Campus Bio-Medico di Roma)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： COMPSAC  ページ： 1683-1688  発行年： 2020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： グラフ信号処理(GSP)は,グラフデータ構造へのフィルタリングや信号分解のような離散信号処理(DSP)ツールを拡張する数学的フレームワークである。本論文では,分散無線センサネットワークへのGSPフレームワークの適用を検討し,測定雑音を低減し,そして/または欠測センサの信号を推定した。文脈は,病院,公共地域および農地のような大きな建築物の監視のような分散型モニタリングアプリケーションのことである。シミュレーションツールを用いて,雑音の低減と,異なるWSNシナリオにおけるセンサデータの推定におけるGSPの能力を解析した。グラフ構造としてセンサネットワークをモデル化し,そのようなグラフ信号上でグラフシフトとグラフラプラシアン演算を適用した。得られた結果の解析は,GSPが優れた性能を有する考慮シナリオにおいて貴重なツールを表すことを示した。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： 雑音 ,  データ構造 ,  信号処理 ,  フィルタリング ,  演算 ,  農地 ,  *応用プログラム ,  センサ ,  センサネットワーク
準シソーラス用語： 無線センサネットワーク ,  シミュレーションツール ,  信号分解 ,  センサデータ ,  *仮想センサ ,  グラフラプラシアン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： アプリケーション ,  仮想センサ