文献
J-GLOBAL ID:202202279420822027   整理番号:22A0397580

光子計数ライダデータのための遺伝的アルゴリズムに基づく自己適応雑音除去アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Self-Adaptive Denoising Algorithm Based on Genetic Algorithm for Photon-Counting Lidar Data
著者 (6件):
資料名:
巻: 19  ページ: ROMBUNNO.6501405.1-5  発行年: 2022年 
JST資料番号: W1397A  ISSN: 1545-598X  CODEN: IGRSBY  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:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
氷,雲,および地上高度衛星-2(ICESat-2)は光子計数レーザ高度計システムを備えているが,地球の高度測定における顕著な能力を示す。しかし,ICESat-2データは,太陽リターンにより影響を受けるいくつかの雑音光子を含み,雑音除去アルゴリズムの性能を評価するための信号または雑音光子の参照データがない。本レターでは,ICESat-2データに対する遺伝的アルゴリズム(SADA-GA)に基づく自己適応雑音除去アルゴリズムを提案し,異なるデータセットにおける大域的最適雑音除去パラメータを適応的に探索するために,実符号化遺伝的アルゴリズムを用いた。SADA-GAは,異なるデータセットに通常適用できない局所統計ベースアルゴリズムにおける2つのパラメータKとTの選択方法の限界を扱う。アルゴリズム性能を評価するために,WHU-PCLと名付けたICESat-2データセットを作成し,SADA-GAを2つの古典的方法と比較した。定性的および定量的分析は,著者らの方法が,異なるICESat-2データセットからより効率的に信号光子を抽出し,夜間データで0.99のF値を達成することを示した。さらに,SADA-GA性能に影響する因子を解析し,信号対雑音比(SNR)が最も重要なパラメータであることを見出した。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:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
音声処理  ,  音響信号処理  ,  パターン認識 

前のページに戻る