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J-GLOBAL ID:202202223150735200   整理番号:22A1087904

周波数点振幅相関に基づくソナーエコー信号のためのブラインド音源分離ソーティングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A blind source separation sorting algorithm for sonar echo signal based on frequency-point amplitude correlation
著者 (3件):
資料名:
巻: 2022  号: EEBDA  ページ: 905-909  発行年: 2022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)
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反射,遅延および他の因子のため,ソナーエコー信号は通常,畳込み混合形式を有する。周波数領域ブラインドソース分離は,畳込み混合信号を効果的に解くことができる。しかし,ブラインドソース分離は,ソーティング問題を解決しなければならない。エコー信号の隣接周波数点の大振幅相関の特性に従って。本論文では,隣接周波数点の振幅相関を計算し,配置する周波数領域ブラインドソース分離ソーティングアルゴリズムを提案した。最後に,周波数領域で分離信号を分類した。そして,模擬目標エコー信号とソナー収集データに関するブラインドソース分離実験を実施した。実験結果は,提案したアルゴリズムの有効性を示した。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】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 

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