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J-GLOBAL ID：202102242297028358   整理番号：21A1096850

WMUWDとMF-DFAに基づく無意識変調特徴抽出法【JST・京大機械翻訳】

An Unintentional Modulation Feature Extraction Eethod Based on WMUWD and MF-DFA

著者 (5件)： Li Ming (陸軍工程大学石家庄校区,石家庄050003) ,  Sun Jian (陸軍工程大学石家庄校区,石家庄050003;中国洛陽電子装備試験中心,河南洛陽471003) ,  Fu Qiang (陸軍工程大学石家庄校区,石家庄050003) ,  Ma Hui (中国洛陽電子装備試験中心,河南洛陽471003) ,  Du Yaqing (中国洛陽電子装備試験中心,河南洛陽471003)
資料名： Huoli Yuzhihui Kongzhi  (Huoli Yuzhihui Kongzhi)
巻： 45  号： 10  ページ： 117-121  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2930A  ISSN： 1002-0640  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： WMUWDとMF-DFAに基づく特徴抽出方法を,信号に含まれる無意識変調情報を効果的に抽出するために提案した。送信機の原理に基づき,無意識変調信号の数学モデルを確立した。これに基づいて、WMUWDの信号分解方法を提案し、相互情報を利用して近似信号に対して融合を行い、無用情報を減らす。MF-DFA法を提案し,特異指数を抽出した。シミュレーション解析により,信号処理レベルにおいて,従来のウェーブレット解析方法と比較して,提案方法は,より良い信号処理効果を持ち,そして,ノイズおよびノイズ成分を効果的に除去することができた。特徴認識において、抽出した特徴は5種類の無意識変調信号をうまく識別でき、認識率は100%に達し、提案方法の有効性を示す。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  シミュレーション ,  数学モデル ,  信号処理 ,  送信機 ,  *特徴抽出 ,  近似法 ,  有効性
準シソーラス用語： 無意識 ,  特徴認識 ,  認識率 ,  ウェーブレット解析 ,  信号分解 ,  変調シグナル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 軸受  (QB01020W) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 無意識 ,  変調 ,  特徴抽出法