時変信号に適した低周波数信号解析手法のバースト雑音耐性改善手法の提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IM23053,PI23073

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 計測/【C】電子・情報・システム部門 知覚情報合同研究会

発行日: 2023/12/04

タイトル(英語): A Proposal of New Signal Analysis Method Suitable for Low-Frequency Time-Variant Signals Contaminated by Burst Noise

著者名: 寺澤 秀郷(愛知県立大学),神谷 幸宏(愛知県立大学)

著者名(英語): Shugo Terasawa(Aichi Prefectural University),Yukihiro Kamiya(Aichi Prefectural University)

キーワード: 信号解析|ＡＲＳ|低周波数信号|Signal Analysis|ARS|Low-frequency signals

要約(日本語): 生体信号や機械設備の振動は低周波数領域に特徴量が多く，従来手法STFTでは特徴量抽出が困難である．そこで，低周波数領域の解像度が高いSTARSが提案された．しかし，STARSではバースト雑音が付与されると解析制度が低下してしまう．本稿では，バースト雑音耐性改善手法として提案されたTMRSを時信号に適応した改善手法を提案する．計算機シミュレーションでSTARSと提案手法の性能評価を行い，提案手法の強みが示唆された．

要約(英語): Signals such as vital signs or vibration of machineries have many features in the low-frequency domain, making feature extraction difficult with the conventional STFT. Therefore, STARS, which has high resolution in the low-frequency domain, was proposed. However, STARS degrades the analysis system when it is subjected to burst noise. In this paper, we propose an improvement method by adapting TMRS, which was proposed as a burst noise immunity improvement method, to time signals. The performance of STARS and the proposed method is evaluated by computer simulation, and the strength of the proposed method is suggested.

本誌: 2023年12月7日-2023年12月8日計測/知覚情報合同研究会

本誌掲載ページ: 73-78 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,648 Kバイト