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J-GLOBAL ID：202202262625839658   整理番号：22A0441533

適応変分モード分解とウェーブレット閾値雑音除去に基づく弱いライダー信号の強調法【JST・京大機械翻訳】

Enhancement method of weak Lidar signal based on adaptive variational modal decomposition and wavelet threshold denoising

著者 (5件)： Gu Lin (China Electronics Technology Group Corporation No.58 Research Institute, Wuxi 214035, China) ,  Gu Lin (College of IoT Engineering, Hohai University, Changzhou 213022, China) ,  Fei Zhongwen (China Electronics Technology Group Corporation No.58 Research Institute, Wuxi 214035, China) ,  Fei Zhongwen (College of Mechanical & Electrical Engineering, Hohai University, Changzhou 213022, China) ,  Xu Xiaobin (College of Mechanical & Electrical Engineering, Hohai University, Changzhou 213022, China)
資料名： Infrared Physics & Technology  (Infrared Physics & Technology)
巻： 120  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0184A  ISSN： 1350-4495  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： ライダーの弱い信号を同定し,検出するために,適応変分モード分解(VMD)とウェーブレット閾値(WT)雑音除去のカスケード法を,本論文で提案した。最初に,VMDを用いてエコー信号を分解し,適応モード選択の基準を改善した。さらに,「db4」ウェーブレットとソフト閾値雑音除去法を用いて,AVMDによる雑音除去信号を処理した。最適閾値はSteinの不偏リスク推定器を最小化することによって得られる。提案した方法の超性を検証するために,Bumps信号をシミュレーションに用いた。入力信号対雑音比(SNR)が-3dBであるとき,提案方法のSNRは7.8587dBに達することができる。3つの方法と比較して,提案方法のSNRは,種々の入力SNRの下で最高である。実際のライダー信号を雑音除去する。WT-db4,EMD-DT,SVD-WTおよび提案方法の二乗平均誤差は,0.0046,0.0044および0.0043であった。3つの最先端の雑音除去法と比較して,提案した雑音除去法はスパイクノイズを効果的に除去し,エコー信号を完全に保持できる。Copyright 2022 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： SN比 ,  *雑音 ,  *変分法 ,  *LIDAR ,  *波束 ,  モード選択 ,  *雑音除去
準シソーラス用語： *モード分解 ,  エコー信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： レーザレーダ ,  弱信号 ,  変分モード分解 ,  ウェーブレット解析 ,  ノイズ除去法

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  赤外・遠赤外領域の測光と光検出器  (BD07032W)

タイトルに関連する用語 (7件)： 適応 ,  変分 ,  モード分解 ,  ウェーブレット ,  閾値 ,  雑音除去 ,  ライダー