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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:使用改进的修剪平均提取膨胀改进背景噪声清除性能

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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:本研究的目的是使用外部产品扩展方法提高背景噪声去除精度。作者提出了一种具有外部产品膨胀和非线性滤波器的信号分离方法,作为使用多个传感器测量的观察信号的背景噪声的估计方法。最重要的是,使用改进的修剪平均值的外部开发方法(MTM方法)对随机噪声引起的背景噪声估计的影响较小,这被认为是张量区域开发的缺陷,这是绝对值误差的最小值,这是传统方法,并且它是溶液变化较小的方法。通过使阈值确定在MTM方法中更小的修剪宽度,改善了包括在实际观察数据的环境电磁波信号中的背景噪声的估计精度。另一方面,由于通过将MTM方法的阈值进行更小的阈值来减小用于获得平均值的样本的数量,因此不能充分地移除随机方法的影响,并且无法预期背景噪声估计精度。在本文中,我们介绍了一种更新MTM的方法,可以将MTM更新到外部产品开发的一小组阈值,并显示解决方案。由于使用伪信号进行仿真结果,示出与传统的MTM方法相比,改善了背景噪声的估计精度。

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