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J-GLOBAL ID：202102241141922775   整理番号：21A2057571

Bayes圧縮センシングによる音場の高速スパース再構成【JST・京大機械翻訳】

Fast Sparse Reconstruction of Sound Field Via Bayesian Compressive Sensing

著者 (4件)： Hu Ding-Yu (Department of Vehicle Engineering,School of Urban Rail Transportation,Shanghai University of Engineering Science,333 Longteng Road,Shanghai 201620, Chinae-mail: [e-mail]) ,  Liu Xin-Yue (Department of Vehicle Engineering,School of Urban Rail Transportation,Shanghai University of Engineering Science,333 Longteng Road,Shanghai 201620, Chinae-mail: [e-mail]) ,  Xiao Yue (Jiangxi Province Key Laboratory of Precision Drive and Control,Nanchang Institute of Technology,289 Tianxiang Avenue,Nanchang 330099, Chinae-mail: [e-mail]) ,  Fang Yu (Department of Mechanical Engineering,School of Mechanical and Automotive Engineering,Shanghai University of Engineering Science,333 Longteng Road,Shanghai 201620, Chinae-mail: [e-mail])
資料名： Journal of Vibration and Acoustics  (Journal of Vibration and Acoustics)
巻： 141  号： 4  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0794A  ISSN： 1048-9002  CODEN： JVACEK  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 分解能と測定コストの間の矛盾を克服するために,スパース測定による音場再構成のための様々なアルゴリズムを開発した。しかし,計算効率には限られた注意が払われている。本研究では,高速スパース再構成法をBayes圧縮センシングに基づいて提案した。最初に,再構成問題を特異値分解による音場のスパース分解によってモデル化した。次に,Bayes圧縮センシングを適用して,音圧のスパース測定による音場を再構成した。数値結果は,提案した方法が空間的に疎な分散音源または空間的に拡張された音源のいずれかに適用できることを示した。そして,他の2つのスパース再構成法との比較は,提案したものが再構成精度と計算効率に関して利点を有することを示した。さらに,マルチタスク圧縮センシングのフレームワークで開発したので,この方法は再構成を実行するために複数のスナップショットを使用でき,雑音に対するロバスト性を大きく増強する。提案方法の有効性と利点を実験結果によってさらに証明した。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  *音場 ,  雑音 ,  音響 ,  音源 ,  画像処理 ,  音圧 ,  *再構成 ,  ロバスト性 ,  特異値分解 ,  近接場
準シソーラス用語： 計算効率 ,  スナップショット ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 音場再生 ,  近接場音響ホログラフィー ,  Bayes圧縮センシング ,  音響イメージング

分類 (3件)： 音響測定  (BB03040R) ,  音波伝搬  (BB03030G) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 圧縮センシング ,  音場 ,  スパース再構成