論文の概要: Signal Classification using Smooth Coefficients of Multiple wavelets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09988v1
• Date: Tue, 21 Sep 2021 06:36:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-22 23:03:06.709055
• Title: Signal Classification using Smooth Coefficients of Multiple wavelets
• Title（参考訳）: 多重ウェーブレットの平滑係数を用いた信号分類
• Authors: Paul Grant and Md Zahidul Islam
• Abstract要約: 時系列信号は重要な構成となり、多くの実用的な応用がなされている。 本稿では,データ変換に適したウェーブレットを選択し,これらの変換から出力を合成してデータセットを構築し,アンサンブル分類器を適用するアプローチを提案する。 提案手法の有効性を,生信号データや単一ウェーブレット変換を用いた手法と比較して実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7907613804877283
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Classification of time series signals has become an important construct and has many practical applications. With existing classifiers we may be able to accurately classify signals, however that accuracy may decline if using a reduced number of attributes. Transforming the data then undertaking reduction in dimensionality may improve the quality of the data analysis, decrease time required for classification and simplify models. We propose an approach, which chooses suitable wavelets to transform the data, then combines the output from these transforms to construct a dataset to then apply ensemble classifiers to. We demonstrate this on different data sets, across different classifiers and use differing evaluation methods. Our experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed technique, compared to the approaches that use either raw signal data or a single wavelet transform.
• Abstract（参考訳）: 時系列信号の分類は重要な構造となり、多くの実用的な応用がなされている。 既存の分類器では信号を正確に分類することができるが、属性の数を減らすと精度が低下する可能性がある。 次元性の低下に伴うデータ変換は、データ解析の品質を改善し、分類に必要な時間を短縮し、モデルを単純化する。 本稿では,データ変換に適したウェーブレットを選択し,これらの変換から出力を合成してデータセットを構築し,アンサンブル分類器を適用するアプローチを提案する。 異なるデータセット、異なる分類器でこれを実証し、異なる評価方法を使用する。 提案手法の有効性を,生信号データや単一ウェーブレット変換を用いた手法と比較して実証した。

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