文献

J-GLOBAL ID：202202221052256380   整理番号：22A0779938

適応状態空間マルチテーパスペクトル推定【JST・京大機械翻訳】

Adaptive State-Space Multitaper Spectral Estimation

著者 (3件)： Song Andrew H. (Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA) ,  Kim Seong-Eun (Department of Applied Artificial Intelligence, Seoul National University of Science and Technology, Nowon-gu, Seoul, South Korea) ,  Brown Emery N. (Picower Institute for Learning and Memory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA)
資料名： IEEE Signal Processing Letters  (IEEE Signal Processing Letters)
巻： 29  ページ： 523-527  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0576A  ISSN： 1070-9908  CODEN： ISPLEM  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： 短時間Fourier変換(STFT)は時系列の分光時間動力学を解析するための最も一般的な窓ベース手法である。有限長,独立STFT窓によるスペクトル推定に及ぼす高分散の影響を緩和するために,状態空間マルチタパー(SSMT)法は,スペクトル推定間の依存性を導入するために状態空間フレームワークを使用した。しかし,状態空間パラメータの仮定された時間不変性は,時系列が非常に非定常であるとき,スペクトル力学を捉えることを困難にする。SSMTの時変拡張として適応SSMT(ASSMT)法を提案した。ASSMTは,発見的,計算的に効率的な指数平滑化技術を用いて,状態パラメータとKalman利得を適応的に更新することによって,高度に非定常な動力学を追跡する。模擬データと実際のヒト脳波(EEG)記録の解析において,ASSMTは,標準マルチタパーとSSMTアプローチと比較して,改善された雑音除去と平滑化特性を示した。Copyright 2022 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： 指数平滑法 ,  データ ,  脳波 ,  ヒト ,  *スペクトル ,  平滑化 ,  利得 ,  不変性 ,  *スペクトル推定 ,  雑音除去
準シソーラス用語： 非定常性 ,  状態空間 ,  STFT【変換】 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 適応 ,  状態空間 ,  推定