文献

J-GLOBAL ID：202102250702709611   整理番号：21A0564448

振動センサにおけるK平均クラスタリングとDCT二重圧縮アルゴリズムの研究と応用【JST・京大機械翻訳】

Research and Application of K-means Clustering and DCT Double Compression Algorithm in Vibration Sensor

著者 (3件)： Han Youjun (Institute of industrial technology Guangzhou & Chinese academy of sciences,Guangzhou,China) ,  Hu Yueming (School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology,Guangzhou,China) ,  Huang Xuejie (R/D/S Platform of LiB Manufacturing, Institute of industrial technology Guangzhou & Chinese academy of sciences,Guangzhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCSS  ページ： 180-183  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： 多数の高周波振動データを収集するとき,無線振動センサの耐用年数を延ばすために,本論文は既存の振動データ圧縮アルゴリズムを研究して,既存の問題を提唱して,解析して,この基礎に関して,K-平均クラスタ化-離散余弦変換(DCT)二重データ圧縮の効果的機構を提案した。予測保全データの特性に従って,K平均クラスタ化-DCT二重圧縮アルゴリズムは,最初に,振動データを集約して分類するためにK-平均アルゴリズムを使用した。次に,振動信号の周波数領域特性に従ってDCT圧縮を行った。検証結果は,アルゴリズムがデータ圧縮効率を著しく改良して,振動データを凝集することによって冗長データ伝送を減らすことを示した。そのうえ,同じ量のデータの下で,アルゴリズムは,他のアルゴリズムと比較して,ピーク信号対雑音比を改善した後に,より良い応用性能を有した。Copyright 2021 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： *アルゴリズム ,  冗長性 ,  *クラスタ化 ,  データ圧縮 ,  DCT【変換】 ,  耐用年数 ,  周波数領域
準シソーラス用語： データ伝送 ,  ピーク信号対雑音比 ,  ワイヤレス ,  高周波振動 ,  振動センサ , 【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 (7件)： 振動センサ ,  平均 ,  クラスタリング ,  DCT ,  アルゴリズム ,  研究 ,  応用