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J-GLOBAL ID：202102285752478919   整理番号：21A3267941

分解係数の異なる測度による雑音のあるデータセットの多重分解能ウェーブレット解析【JST・京大機械翻訳】

Multiresolution wavelet analysis of noisy datasets with different measures for decomposition coefficients

著者 (4件)： Pavlova O.N. (Saratov State University, Astrakhanskaya Str. 83, Saratov 410012, Russia) ,  Guyo G.A. (Saratov State University, Astrakhanskaya Str. 83, Saratov 410012, Russia) ,  Pavlov A.N. (Saratov State University, Astrakhanskaya Str. 83, Saratov 410012, Russia) ,  Pavlov A.N. (Regional Scientific and Educational Mathematical Center “Mathematics of Future Technologies”, 410012, Saratov, Russia)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 585  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  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： 測定ノイズで汚染されたデータセットを用いた異なるタイプの複雑な振動を識別する可能性を,多重解像度ウェーブレット解析(MWA)に基づいて研究した。独立分解能レベルでの詳細ウェーブレット係数の標準偏差に関する差異を特徴付ける従来の手法とは異なり,分解係数に対するいくつかの測度を適用することにより,複雑な運動間の分離を改善する方法を考察した。動力学診断におけるMWAの能力は,詳細ウェーブレット係数のセットにトレンド除去変動解析(DFA)を適用することにより,あるいはこれらの集合の確率密度関数の過剰を計算することにより拡張できることを示した。Copyright 2021 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： *雑音 ,  *測度 ,  ゆらぎ ,  標準偏差 ,  分解能 ,  ウェーブレット変換 ,  確率密度関数
準シソーラス用語： *多重解像度 ,  *ウェーブレット解析 ,  ウェーブレット係数 ,  トレンド除去変動解析 ,  測定ノイズ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ウェーブレット変換 ,  多重解像度解析 ,  トレンド除去ゆらぎ解析 ,  カオス振動

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 分解 ,  係数 ,  測度 ,  雑音 ,  データセット ,  多重分解能 ,  ウェーブレット解析