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Modified trimmed meanを用いた外積展開による背景雑音除去性能の向上

机译:通过使用修正的均值进行外部产品扩展来改善背景噪声消除性能

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摘要

本研究の目的は,外積展開法を用いた背景雑音除去精度の向上である.著者らは,複数のセンサを用いて計測された観測信号に共通する背景雑音の推定手法として,外積展開と非線形フィルタによる信号分離法を提案した.中でも,Modified Trimmed Meanを用いた外積展開法(MTM法)は,従来手法である絶対値誤差を最小とするテンソル積展開の欠点とされるランダム雑音による背景雑音推定への影響が小さく,また,解のばらつきが少ない手法である.MTM法においてトリミング幅を決定する閾値を従来研究に比べ小さくとることにより,実際の観測データである環境電磁波信号に含まれる背景雑音の推定精度が向上することを示した.一方,MTM法の閾値を小さく設定することにより平均を求めるサンプル数が少なくなるため,ランダム雑書の影響を十分に除去することができず背景雑音の推定精度の向上が見込めない場合がある.本稿では,閾値を小さくした状態においてMTMを更新する手法を外積展開に導入し,その解法を示す.疑似信号を用いたシミュレーションの結果,従来のMTM法に比べ背景雑音の推定精度が向上することを示す.
机译:这项研究的目的是使用外部产品扩展方法提高背景噪声消除的准确性。作者提出了一种使用外部乘积展开和非线性滤波器的信号分离方法,作为估计使用多个传感器测量的观测信号共有的背景噪声的方法。其中,使用修正修剪均值的外部乘积展开方法(MTM方法)由于随机噪声而对背景噪声估计的影响很小,这是张量乘积展开的缺点,这是常规方法所致,它使绝对值误差最小化。这是解决方案几乎没有变化的方法。结果表明,通过使用于确定微调宽度的阈值在MTM方法中比在传统研究中更小,可以提高作为实际观察数据的环境电磁波信号中包含的背景噪声的估计精度。另一方面,通过将MTM方法的阈值设置得较小,减少了计算平均值的样本数量,因此不能充分去除随机杂书的影响,并且可能无法期望背景噪声的估计精度的提高。在本文中,我们介绍了一种在降低阈值的情况下更新外部产品扩展中的MTM的方法,并给出了解决方案。使用伪信号进行仿真的结果表明,与传统的MTM方法相比,背景噪声的估计精度有所提高。

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